poj1580 String Matching (枚举,gcd)

博客介绍了如何使用C++解决POJ1580字符串匹配问题,通过枚举方法寻找最大匹配量,并在过程中应用了辗转相除法(gcd)进行分数约分。作者分享了从‘错车’思路到正确方法的转变,并强调了gcd在解决实际问题中的实用性。

题意:求两个字符串的最大匹配量,在公式内进行运算,结果为分数,需约分。

思路;一开始求最大匹配量的时候,内心构画的其实是一个“错车”问题,结果后来发现需要考虑两个串中最大的那个作为标准线,比较麻烦,后来就采取枚举起始点,因为是单词,不会太长。

还有,菜鸟今天深刻掌握了gcd辗转相除法,很是实用呢!


#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <cmath>
#include <queue>
#include <stack>
#include <algorithm>
#include <cstring>
#include <utility>
#define ll long long
#define INF 0x3f3f3f3f

using namespace std;

char a[25],b[25];
int alen,blen,maxs,sum,temp;

int gcd(int a,int b)		//辗转相除法
{
	return b==0?a:gcd(b,a%b);
}

int main()
{
	while(scanf("%s %s",a,b))
	{
		if(strcmp(a,"-1")==0)
			break;
		maxs=0;
		alen=strlen(a);
		blen=strlen(b);

		for(int i=0;i<alen;i++)
			for(int j=0;j<blen;j++)
			{
				sum=0;
				for(int k=i,m=j;k<alen,m<blen;k++,m++)		//枚举两个字符串的起始比较位置
					{
						if(a[k]==b[m])
							sum++;
					}
				maxs=max(maxs,sum);
			}
		maxs*=2;
		temp=gcd(maxs,alen+blen);	//计算最大公约数
		if(maxs%(alen+blen)==0) 	//如果可化为整数
			printf("appx(%s,%s) = %d\n",a,b,maxs/(alen+blen));
		else
			printf("appx(%s,%s) = %d/%d\n",a,b,maxs/temp,(alen+blen)/temp);
	}
	return 0;
}

### 关于POJ 1256 的枚举算法解思路 对于 POJ 1256 问,其核心在于通过枚举的方式找到满足条件的解。由于该问并未直接提及具体细节,因此可以借鉴类似的枚举策略来解决问。 #### 枚举算法的核心思想 枚举是一种简单而有效的方法,适用于状态空间较小或者可以通过优化减少复杂度的情况。它通过对所有可能的状态逐一验证,从而找出符合条件的结果[^3]。 #### 解思路分析 针对 POJ 1256 的需求,假设问是关于某种组合或排列的选择,则可采用如下方式实现: 1. **定义状态集合**:明确需要枚举的对象及其范围。 2. **约束条件过滤**:在每次枚举过程中加入必要的判断逻辑,提前排除不可能成立的状态。 3. **结果收集与输出**:当某个状态完全匹配给定条件时,记录并返回结果。 以下是基于上述原则的一个通用框架示例代码(Python 实现),用于展示如何构建一个简单的枚举过程: ```python def solve_poj_1256(input_data): result = [] # 定义枚举边界 limit = max(input_data) if input_data else 0 # 开始逐项尝试 for i in range(1, limit + 1): flag = True # 添加自定义校验逻辑 for value in input_data: if not check_condition(i, value): # 自定义函数check_condition需另行定义 flag = False break if flag: result.append(i) return result # 示例辅助函数 (实际应用中应替换为特定业务逻辑) def check_condition(x, y): return x % y == 0 or y % x == 0 # 测试调用 if __name__ == "__main__": sample_input = [2, 3, 5] output = solve_poj_1256(sample_input) print(output) ``` 此脚本仅作为模板提供灵感,在真实场景下还需依据目描述调整具体的 `input_data` 结构以及内部判定机制。 #### 进一步优化建议 尽管纯枚举能够覆盖大部分基础情形,但对于规模较大的输入可能会显得效率低下。此时引入剪枝技术便成为提升性能的关键手段之一[^4]。例如可以在循环体内尽早识别那些注定无法达成目标的情形,并立即终止当前分支探索路径。 --- ###
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