HDU-4821-String(哈希)

本文详细解析了HDU-4821-String问题,利用哈希与尺取法解决字符串中特定子串的问题,通过实例说明了哈希计算方法,并给出了完整的AC代码。

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

HDU-4821-String(哈希)

题目链接:

http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=4821

题意:

  • 输入一个 m m l
  • 再输入一个字符串 s s

问:在 s 串有多少个子串满足以下条件

(1)该子串的长度为 ml m ∗ l

(2)该子串被分为连续的 m m 块长度为 l 的子串,且每块子串两两互不相同

数据范围:

<1e5 字 符 串 长 度 字 符 串 长 度 字 符 串 长 度 字 符 串 长 度 < 1 e 5

1<ml< 字 符 串 长 度 字 符 串 长 度 字 符 串 长 度 1 < m ∗ l < 字 符 串 长 度

输入:

3 3
abcabcbcaabc

输出:

2

解题思路:

哈希 + 尺取法

哈希: 正常哈希

哈希时相当于把每一个字符看做在一个base进制下的每一位,当然base要大于每一个位的值;

比如:有一个字符串 str = "34534";
为了简单起见,我们就当每一位的值就等于本身显示的整数值,比如"3"等于str[i] = 3;
并且把base定位10,也就是十进制;

那么has公式为:
has[i] = has[i - 1] * base + str[i];

所以:
has[1] = 3;
has[2] = 34;
has[3] = 345;
has[4] = 3453;
has[5] = 34534;

那如果我们求区间[4,5]的哈希值应该怎么求呢?;


我们可以:
has[5] - has[3] * 10的(区间长度)次幂 = 34534 - 345 * 102次幂 = 34;


所以要求区间[l,r]的哈希值公式为:
has[r] - has[l - 1] * (base ^ 区间长度);

尺取: 外层循环 i i 1 枚举到 l l ,表示以 i 位置为开始每距离 l l 分一块,然后尺取,看是否有满足条件的.尺取时,一旦有连续的块个数大于 m 时,说明满足条件,答案加一.

AC代码:

/********************************************
 *Author*        : dwh
 *Created Time*  : 2018年07月10日 星期二 10时08分43秒

*********************************************/

#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <iostream>
#include <algorithm>
#include <vector>
#include <queue>
#include <set>
#include <map>
#include <string>
#include <cmath>
#include <cstdlib>
#include <ctime>
#include <stack>
using namespace std;
typedef pair<int, int> PII;
typedef long long LL;
typedef unsigned long long ULL;
#define lookln(x) cout << #x << "=" << x << endl
const int INF_INT=0x3f3f3f3f;
const long long INF_LL=0x7fffffff;

const int maxn = 1e5 + 5;
const ULL base = 277;
LL a[maxn];
ULL has[maxn + 5];
ULL b[maxn + 5];
char str[maxn];
int m,l;
map<ULL,int> vis;

int main(){
    b[0] = 1;
    for(int i = 1;i < maxn;i++) b[i] = b[i - 1] * base;
    while(~scanf("%d %d",&m,&l)){
        scanf("%s",str + 1);
        int len = strlen(str + 1);
        for(int i = 1;i <= len;i++) has[i] = has[i - 1] * base + str[i];
        int ans = 0;
        for(int i = 1;i <= l;i++){
            int cnt = 0;
            vis.clear();
            for(int j = i;j + l - 1 <= len;j += l){
                a[++cnt] = has[j + l - 1] - has[j - 1] * b[l];
            }
            /*for(int j = 1;j <= cnt;j++){
                printf("%llu ",a[j]);
            }
            printf("\n");
            */
            bool flag = 0;
            int r = 0;
            while(r < cnt && !flag){
                r++;
                vis[a[r]]++;
                if(vis[a[r]] > 1) flag = 1;
            }
            if(flag == 1){
                vis[a[r]]--;
                flag = 0;
                r--;
            }
            if(r >= m) ans++;
            for(int j = 2;j <= cnt;j++){
                vis[a[j - 1]]--;
                while(r < cnt && !flag){
                    r++;
                    vis[a[r]]++;
                    if(vis[a[r]] > 1) flag = 1;
                }
                if(flag == 1){
                    vis[a[r]]--;
                    flag = 0;
                    r--;
                }
                int all = r - j + 1;
                if(all >= m) ans++;
            }
        }
        printf("%d\n",ans);
    }
    return 0;
}
### 关于HDU - 6609 的题目解析 由于当前未提供具体关于 HDU - 6609 题目的详细描述,以下是基于一般算法竞赛题型可能涉及的内容进行推测和解答。 #### 可能的题目背景 假设该题目属于动态规划类问题(类似于多重背包问题),其核心在于优化资源分配或路径选择。此类问题通常会给出一组物品及其属性(如重量、价值等)以及约束条件(如容量限制)。目标是最优地选某些物品使得满足特定的目标函数[^2]。 #### 动态转移方程设计 如果此题确实是一个变种的背包问题,则可以采用如下状态定义方法: 设 `dp[i][j]` 表示前 i 种物品,在某种条件下达到 j 值时的最大收益或者最小代价。对于每一种新加入考虑范围内的物体 k ,更新规则可能是这样的形式: ```python for i in range(n): for s in range(V, w[k]-1, -1): dp[s] = max(dp[s], dp[s-w[k]] + v[k]) ``` 这里需要注意边界情况处理以及初始化设置合理值来保证计算准确性。 另外还有一种可能性就是它涉及到组合数学方面知识或者是图论最短路等相关知识点。如果是后者的话那么就需要构建相应的邻接表表示图形结构并通过Dijkstra/Bellman-Ford/Floyd-Warshall等经典算法求解两点间距离等问题了[^4]。 最后按照输出格式要求打印结果字符串"Case #X: Y"[^3]。 #### 示例代码片段 下面展示了一个简单的伪代码框架用于解决上述提到类型的DP问题: ```python def solve(): t=int(input()) res=[] cas=1 while(t>0): n,k=list(map(int,input().split())) # Initialize your data structures here ans=find_min_unhappiness() # Implement function find_min_unhappiness() res.append(f'Case #{cas}: {round(ans)}') cas+=1 t-=1 print("\n".join(res)) solve() ```
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值