POJ3974 Palindrome

本文深入讲解了Manacher算法,一种用于寻找字符串中最长回文子串的高效算法。通过实例演示了如何使用O(n)的时间复杂度来解决这一问题,为读者提供了详细的代码实现和解析。

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

题意很简单、、给定一个串求最长回文子串、、

然后就是一个裸的好似叫manachure算法的东西、、

用O(n)的复杂度求最长回文子串、、

 

Code:

var
  s:ansistring;
  a:array [0..2000100] of char;
  p:array [0..2000100] of longint;
  cur,en,ans,len,vv,n,i,id:longint;
function min(a,b:longint):longint;
  begin
    if a<b then exit(a) else exit(b);
  end;
begin
  readln(s);
  while s<>'END' do
    begin
      len:=length(s);n:=0;inc(vv);
      for i:=1 to len do
        begin
          inc(n);a[n]:=s[i];
          inc(n);a[n]:='#';
        end;
      fillchar(p,sizeof(p),0);
      a[n]:='$';
      en:=0;ans:=0;
      for i:=1 to n-1 do
        begin
          if en>i then
            p[i]:=min(p[id*2-i],en-i)
          else p[i]:=1;
          while (i>p[i]) and (a[i-p[i]]=a[i+p[i]]) do inc(p[i]);
          dec(p[i]);
          if i+p[i]>en then
            begin
              en:=i+p[i];
              id:=i;
            end;
          if i and 1=1
            then cur:=p[i] div 2*2+1
            else cur:=(p[i]+1) div 2*2;
          if cur>ans then ans:=cur;
        end;
      writeln('Case ',vv,': ',ans);
      readln(s);
    end;
end.

  

转载于:https://www.cnblogs.com/JS-Shining/archive/2013/05/20/3088208.html

数据集介绍:淋巴细胞、中性粒细胞与鳞状细胞癌检测数据集 一、基础信息 数据集名称:淋巴细胞、中性粒细胞与鳞状细胞癌检测数据集 数据规模: - 训练集:5,205张医学图像 - 验证集:240张医学图像 - 测试集:220张医学图像 病理分类: - Lymphocytes(淋巴细胞):免疫系统核心细胞,参与病毒防御与肿瘤监控 - NE(中性粒细胞):急性炎症标志物,反映感染与组织损伤 - SCC(鳞状细胞癌):常见上皮组织恶性肿瘤,需早期精准识别 标注规范: - YOLO格式标注,支持目标检测模型训练 - 包含多边形坐标标注,适配病理切片分析需求 二、核心应用 数字病理诊断系统: 支持开发白细胞亚型自动分类系统与鳞癌检测算法,辅助显微镜图像分析,提升病理科工作效率。 血液病辅助诊断: 通过淋巴细胞/中性粒细胞比例分析,为白血病、淋巴瘤等血液疾病提供AI辅助判断依据。 癌症筛查研究: 包含鳞状细胞癌阳性样本,适用于皮肤癌、头颈癌等上皮源性肿瘤的早期筛查模型开发。 医学影像教学: 提供标注规范的病理图像数据,适用于医学院校的细胞形态学教学与AI医疗交叉学科实训。 三、核心优势 临床病理学深度适配: 涵盖血液系统关键细胞类型与高发癌症类别,标注经病理专家双重校验,确保医学准确性。 多场景检测能力: 同时支持血涂片细胞分类与组织切片癌变区域检测,满足复合型医疗AI产品开发需求。 数据分布专业化: 按医学研究标准划分训练集/验证集/测试集,包含典型病例与边缘案例,强化模型鲁棒性。 跨任务兼容性: YOLO标注格式可直接用于目标检测训练,同时支持转换为分类、实例分割等扩展任务。
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