【AHOI2013】BZOJ3238差异题解(SAM+树形DP)

BZOJ3238字符串后缀问题求解
博客围绕BZOJ3238题目展开,给定字符串S,要求计算特定公式的值。通过将问题转化为后缀树上节点的操作,利用构造原串反串的SAM得到后缀树,把原式转变后,用树形DP实现计算每个节点作为点对LCA的数量,时间复杂度为O(∣S∣Σ)。

题目:BZOJ3238.
题目大意:给定一个字符串 S S S,求:
∑ 1 ≤ i &lt; j ≤ n l e n ( T i ) + l e n ( T j ) − 2 ∗ l c p ( T i , T j ) \sum_{1\leq i&lt;j\leq n}len(T_i)+len(T_j)-2*lcp(T_i,T_j) 1i<jnlen(Ti)+len(Tj)2lcp(Ti,Tj)

其中 T i T_i Ti表示 S S S以第 i i i个字符为开头的后缀, l e n ( T ) len(T) len(T)表示 T T T的长度, l c p ( T i , T j ) lcp(T_i,T_j) lcp(Ti,Tj)表示 T i , T j T_i,T_j Ti,Tj的最长公共前缀长度.
1 ≤ ∣ S ∣ ≤ 5 ∗ 1 0 5 1\leq |S|\leq 5*10^5 1S5105.

考虑两个后缀的LCP是什么,其实就是两个后缀各自在后缀树上表示的点的LCA.

考虑用构造原串的反串的SAM来得到后缀树,那么两个节点的LCP长度就是它们LCA的 m x mx mx值,然后考虑如何在后缀树上操作.

考虑将原式转变为:
∑ i = 1 n 3 i ( i − 1 ) 2 − 2 ∑ 1 ≤ i &lt; j ≤ n l c p ( T i , T j ) \sum_{i=1}^{n}\frac{3i(i-1)}{2}-2\sum_{1\leq i&lt;j\leq n}lcp(T_i,T_j) i=1n23i(i1)21i<jnlcp(Ti,Tj)

所以我们只要dfs一遍整棵后缀树,计算每一个节点是多少点对的LCA即可,这可以用一个简单的树形DP实现.

时间复杂度 O ( ∣ S ∣ Σ ) O(|S|\Sigma) O(SΣ).

代码如下:

#include<bits/stdc++.h> 
  using namespace std;
 
#define Abigail inline void
typedef long long LL;
 
const int N=500000,C=26;

struct automaton{
  int s[C],len,par;
}tr[N*2+9];
int cn,last,rght[N*2+9];

void Build_sam(){cn=last=1;}

void extend(int x){
  int np=++cn,p=last;
  tr[np].len=tr[p].len+1;rght[np]=1;
  last=np;
  while (p&&!tr[p].s[x]) tr[p].s[x]=np,p=tr[p].par;
  if (!p) tr[np].par=1;
  else{
  	int q=tr[p].s[x];
  	if (tr[p].len+1==tr[q].len) tr[np].par=q;
  	else{
	  tr[++cn]=tr[q];tr[cn].len=tr[p].len+1;
	  tr[np].par=tr[q].par=cn;
	  while (p&&tr[p].s[x]==q) tr[p].s[x]=cn,p=tr[p].par;
	}
  }
}

struct side{
  int y,next;
}e[N*2+9];
int lin[N*2+9],top;

void ins(int x,int y){
  e[++top].y=y;
  e[top].next=lin[x];
  lin[x]=top;
}

void Build_parent(){
  for (int i=2;i<=cn;++i)
    ins(tr[i].par,i);
}

LL ans;

void dfs_rght(int k){
  for (int i=lin[k];i;i=e[i].next){
    dfs_rght(e[i].y);
    ans-=2LL*tr[k].len*rght[k]*rght[e[i].y];
    rght[k]+=rght[e[i].y];
  }
}

char s[N+9];
int n;

Abigail into(){
  scanf("%s",s+1);
  n=strlen(s+1);
}

Abigail work(){
  Build_sam();
  for (int i=n;i>=1;--i)
    extend(s[i]-'a');
  Build_parent();
  for (int i=1;i<=n;++i)
    ans+=(LL)i*(i-1)/2*3;
  dfs_rght(1);
}

Abigail outo(){
  printf("%lld\n",ans);
}

int main(){
  into();
  work();
  outo();
  return 0;
}
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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