POJ 1743 Musical Theme

本文详细介绍了如何通过二分枚举长度的方法来解决最长不相交重复子串问题,包括算法原理、实现步骤及代码示例。

最长不相交重复子串,转换成判定性问题,二分枚举长度再判断。。。。。


Time Limit:1000MS Memory Limit:30000KB 64bit IO Format:%I64d & %I64u

[] [Go Back] [Status]

Description

A musical melody is represented as a sequence of N (1<=N<=20000)notes that are integers in the range 1..88, each representing a key on the piano. It is unfortunate but true that this representation of melodies ignores the notion of musical timing; but, this programming task is about notes and not timings.
Many composers structure their music around a repeating &qout;theme&qout;, which, being a subsequence of an entire melody, is a sequence of integers in our representation. A subsequence of a melody is a theme if it:
  • is at least five notes long
  • appears (potentially transposed -- see below) again somewhere else in the piece of music
  • is disjoint from (i.e., non-overlapping with) at least one of its other appearance(s)

Transposed means that a constant positive or negative value is added to every note value in the theme subsequence.
Given a melody, compute the length (number of notes) of the longest theme.
One second time limit for this problem's solutions!

Input

The input contains several test cases. The first line of each test case contains the integer N. The following n integers represent the sequence of notes.
The last test case is followed by one zero.

Output

For each test case, the output file should contain a single line with a single integer that represents the length of the longest theme. If there are no themes, output 0.

Sample Input

30
25 27 30 34 39 45 52 60 69 79 69 60 52 45 39 34 30 26 22 18
82 78 74 70 66 67 64 60 65 80
0

Sample Output

5

Hint

Use scanf instead of cin to reduce the read time.

Source

[] [Go Back] [Status]


#include <iostream>
#include <cstring>
#include <cstdio>

using namespace std;

const int maxn=2e4+200;

int sa[maxn],rank[maxn],rank2[maxn],height[maxn],c[maxn],*x,*y,s[maxn],n;

void radix_sort(int n,int sz)
{
    memset(c,0,sizeof(c));
    for(int i=0;i<n;i++) c[x[y[i]]]++;
    for(int i=1;i<sz;i++) c[i]+=c[i-1];
    for(int i=n-1;i>=0;i--) sa[--c[x[y[i]]]]=y[i];
}

void get_sa(int *s,int n,int sz=222)
{
    x=rank,y=rank2;
    for(int i=0;i<n;i++)
        x[i]=s[i],y[i]=i;
    radix_sort(n,sz);
    for(int len=1;len<n;len<<=1)
    {
        int yid=0;
        for(int i=n-len;i<n;i++) y[yid++]=i;
        for(int i=0;i<n;i++) if(sa[i]>=len) y[yid++]=sa[i]-len;

        radix_sort(n,sz);

        swap(x,y);
        x[sa[0]]=yid=0;

        for(int i=1;i<n;i++)
        {
            if(y[sa[i]]==y[sa[i-1]]&&sa[i-1]+len<n&&sa[i]+len<n&&y[sa[i]+len]==y[sa[i-1]+len])
                x[sa[i]]=yid;
            else x[sa[i]]=++yid;
        }

        sz=yid+1;
        if(sz>=n) break;
    }

    for(int i=0;i<n;i++)
        rank[i]=x[i];
}

void get_height(int * s,int n)
{
    int k=0;height[0]=0;
    for(int i=0;i<n;i++)
    {
        if(rank[i]==0) continue;
        k=max(0,k-1);
        int j=sa[rank[i]-1];
        while(i+k<n&&j+k<n&&s[i+k]==s[j+k]) k++;
        height[rank[i]]=k;
    }
}

bool solve(int x)
{
    int mmx=0,mmi=0;
    for(int i=1;i<n;i++)
    {
        if(height[i]<x) mmx=mmi=sa[i];
        else
        {
            mmx=max(mmx,sa[i]);
            mmi=min(mmi,sa[i]);
            if(mmx-mmi>=x) return true;
        }
    }
    return false;
}

int main()
{
    while(scanf("%d",&n)!=EOF&&n)
    {
        int last,now;
        scanf("%d",&last);
        n--;
        for(int i=0;i<n;i++,last=now)
        {
            scanf("%d",&now);
            s[i]=now-last+100;
        }
        get_sa(s,n); get_height(s,n);
        int low=0,height=n/2,mid,ans;
        while(low<=height)
        {
            mid=(low+height)>>1;
            if(solve(mid)) ans=mid,low=mid+1;
            else height=mid-1;
        }
        ans=(ans<4||n<10)?0:ans+1;
        printf("%d\n",ans);
    }
    return 0;
}





【四轴飞行器】非线性三自由度四轴飞行器模拟器研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕非线性三自由度四轴飞行器模拟器的研究展开,重点介绍基于Matlab代码实现的四轴飞行器动力学建模与仿真方法。研究构建了考虑非线性特性的飞行器数学模型,涵盖姿态动力学与运动学方程,实现了三自由度(滚转、俯仰、偏航)的精确模拟。文中详细阐述了系统建模过程、控制算法设计思路及仿真结果分析,帮助读者深入理解四轴飞行器的飞行动力学特性与控制机制;同时,该模拟器可用于算法验证、控制器设计与教学实验。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及无人机相关领域的工程技术人员,尤其适合从事飞行器建模、控制算法开发的研究生和初级研究人员。; 使用场景及目标:①用于四轴飞行器非线性动力学特性的学习与仿真验证;②作为控制器(如PID、LQR、MPC等)设计与测试的仿真平台;③支持无人机控制系统教学与科研项目开发,提升对姿态控制与系统仿真的理解。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐模块分析,重点关注动力学方程的推导与实现方式,动手运行并调试仿真程序,以加深对飞行器姿态控制过程的理解。同时可扩展为六自由度模型或加入外部干扰以增强仿真真实性。
基于分布式模型预测控制DMPC的多智能体点对点过渡轨迹生成研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制(DMPC)的多智能体点对点过渡轨迹生成研究”展开,重点介绍如何利用DMPC方法实现多智能体系统在复杂环境下的协同轨迹规划与控制。文中结合Matlab代码实现,详细阐述了DMPC的基本原理、数学建模过程以及在多智能体系统中的具体应用,涵盖点对点转移、避障处理、状态约束与通信拓扑等关键技术环节。研究强调算法的分布式特性,提升系统的可扩展性与鲁棒性,适用于多无人机、无人车编队等场景。同时,文档列举了大量相关科研方向与代码资源,展示了DMPC在路径规划、协同控制、电力系统、信号处理等多领域的广泛应用。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器人学基础的研究生、科研人员及从事智能系统开发的工程技术人员;熟悉Matlab/Simulink仿真环境,对多智能体协同控制、优化算法有一定兴趣或研究需求的人员。; 使用场景及目标:①用于多智能体系统的轨迹生成与协同控制研究,如无人机集群、无人驾驶车队等;②作为DMPC算法学习与仿真实践的参考资料,帮助理解分布式优化与模型预测控制的结合机制;③支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发中的算法验证与性能对比。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注DMPC的优化建模、约束处理与信息交互机制;按文档结构逐步学习,同时参考文中提及的路径规划、协同控制等相关案例,加深对分布式控制系统的整体理解。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
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