BZOJ 2160: 拉拉队排练

本文通过一个具体的代码示例介绍了如何运用马拉车算法(Manacher's Algorithm)寻找字符串中的最长回文子串,并结合快速幂运算解决特定问题。通过对输入字符串进行预处理和利用差分数组技巧,实现了高效求解。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

妙啊 我太菜了
(Manacher)马拉车一下 考虑差分套路 g[1]++ g[len+1]–
然后快速幂一下就好了QAQ

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
typedef long long LL;
const int N=1e6+5,mod=19930726;
char s[N]; int g[N],r[N];
int pw(int x,int k){
    int ret=1;
    for(;k;k>>=1,x=1ll*x*x%mod)if(k&1)ret=1ll*ret*x%mod;
    return ret;
}
int main(){
    int n,ans=1,id,mx=0,i; LL k;
    scanf("%d%lld%s",&n,&k,s+1);
    for(i=1;i<=n;++i){
        if(mx>i)r[i]=min(r[2*id-i],mx-i);
        while(i+r[i]<=n && s[i-r[i]]==s[i+r[i]]) ++r[i];
        if(i+r[i]>mx) mx=i+r[i],id=i;
        g[1]++,g[r[i]+1]--;
    }
    int o=0;
    for(i=2;i*2<=n+1;++i){
        g[i]+=g[i-1];
        if(g[i]>0)o=i;
    }
    for(i=o;i;--i)if(g[i]){
        int u=(int)min((LL)g[i],k);
        ans=1ll*ans*pw(2*i-1,u)%mod;
        k-=u;
        if(!k)break;
    }
    if(k)printf("-1\n");
    else printf("%d\n",ans);
    return 0;
}
内容概要:该研究通过在黑龙江省某示范村进行24小时实地测试,比较了燃煤炉具与自动/手动进料生物质炉具的污染物排放特征。结果显示,生物质炉具相比燃煤炉具显著降低了PM2.5、CO和SO2的排放(自动进料分别降低41.2%、54.3%、40.0%;手动进料降低35.3%、22.1%、20.0%),但NOx排放未降低甚至有所增加。研究还发现,经济性和便利性是影响生物质炉具推广的重要因素。该研究不仅提供了实际排放数据支持,还通过Python代码详细复现了排放特征比较、减排效果计算和结果可视化,进一步探讨了燃料性质、动态排放特征、碳平衡计算以及政策建议。 适合人群:从事环境科学研究的学者、政府环保部门工作人员、能源政策制定者、关注农村能源转型的社会人士。 使用场景及目标:①评估生物质炉具在农村地区的推广潜力;②为政策制定者提供科学依据,优化补贴政策;③帮助研究人员深入了解生物质炉具的排放特征和技术改进方向;④为企业研发更高效的生物质炉具提供参考。 其他说明:该研究通过大量数据分析和模拟,揭示了生物质炉具在实际应用中的优点和挑战,特别是NOx排放增加的问题。研究还提出了多项具体的技术改进方向和政策建议,如优化进料方式、提高热效率、建设本地颗粒厂等,为生物质炉具的广泛推广提供了可行路径。此外,研究还开发了一个智能政策建议生成系统,可以根据不同地区的特征定制化生成政策建议,为农村能源转型提供了有力支持。
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