Power Strings||POJ2406

本文介绍了一个字符串处理问题:如何判断一个字符串是否能由更短的子串重复组成,并给出了解决方案。通过KMP算法计算Next数组,进而找出最大的重复次数。

link:http://poj.org/problem?id=2406
Description

Given two strings a and b we define a*b to be their concatenation. For example, if a = "abc" and b = "def" then a*b = "abcdef". If we think of concatenation as multiplication, exponentiation by a non-negative integer is defined in the normal way: a^0 = "" (the empty string) and a^(n+1) = a*(a^n).

Input

Each test case is a line of input representing s, a string of printable characters. The length of s will be at least 1 and will not exceed 1 million characters. A line containing a period follows the last test case.

Output

For each s you should print the largest n such that s = a^n for some string a.

Sample Input

abcd
aaaa
ababab
.

Sample Output

1
4
3

Hint

This problem has huge input, use scanf instead of cin to avoid time limit exceed.

题解:令n为字符串长度,如果n可以被n-next[n]整除,那么这个商就是结果,反之输出1
AC代码:

#include<cstdio>
#include<cmath>
#include<cstdlib>
#include<cstring>
#include<algorithm>
#include<iostream>
using namespace std;
char s[1000010];
int next[1000010];
int kmp()
{
    int n=strlen(s);
    int i,j;
    i=0,j=-1;
    next[0]=-1;
    while(s[i])
    {
        if(j==-1||s[i]==s[j])
        {
            i++,j++;
            next[i]=j;
        }
        else
        {
            j=next[j];
        }
    }
    int s;
    s=n-j;//此时的j就和next[n]相等 
    if(n%s==0)
        return n/s;
    else
        return 1;
}
int main()
{
    while(scanf("%s",s),s[0]!='.')
    {
        printf("%d\n",kmp());
    }
return 0;
}
需求响应动态冰蓄冷系统与需求响应策略的优化研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕需求响应动态冰蓄冷系统及其优化策略展开研究,结合Matlab代码实现,探讨了在电力需求侧管理背景下,冰蓄冷系统如何通过优化运行策略参与需求响应,以实现削峰填谷、降低用电成本和提升能源利用效率的目标。研究内容包括系统建模、负荷预测、优化算法设计(如智能优化算法)以及多场景仿真验证,重点分析不同需求响应机制下系统的经济性和运行特性,并通过Matlab编程实现模型求解与结果可视化,为实际工程应用提供理论支持和技术路径。; 适合人群:具备一定电力系统、能源工程或自动化背景的研究生、科研人员及从事综合能源系统优化工作的工程师;熟悉Matlab编程且对需求响应、储能优化等领域感兴趣的技术人员。; 使用场景及目标:①用于高校科研中关于冰蓄冷系统与需求响应协同优化的课题研究;②支撑企业开展楼宇能源管理系统、智慧园区调度平台的设计与仿真;③为政策制定者评估需求响应措施的有效性提供量化分析工具。; 阅读建议:建议读者结合文中Matlab代码逐段理解模型构建与算法实现过程,重点关注目标函数设定、约束条件处理及优化结果分析部分,同时可拓展应用其他智能算法进行对比实验,加深对系统优化机制的理解。
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