Longest Prefix_usaco 2.3.1_dp

本文介绍了一种用于分解生物结构序列的算法。通过动态规划方法找出序列中最长的有效前缀,该前缀能由给定的元素集组合而成。适用于长度达20万的大规模序列处理。

题目描述 Description


在生物学中,一些生物的结构是用包含其要素的大写字母序列来表示的。生物学家对于把长的序列分解成较短的序列(即元素)很感兴趣。

如果一个集合 P 中的元素可以通过串联(元素可以重复使用,相当于 Pascal 中的 “+” 运算符)组成一个序列 S ,那么我们认为序列 S 可以分解为 P 中的元素。元素不一定要全部出现(如下例中BBC就没有出现)。举个例子,序列 ABABACABAAB 可以分解为下面集合中的元素:

{A, AB, BA, CA, BBC}

序列 S 的前面 K 个字符称作 S 中长度为 K 的前缀。设计一个程序,输入一个元素集合以及一个大写字母序列 S ,设S’是序列S的最长前缀,使其可以分解为给出的集合P中的元素,求S’的长度K。

输入描述 Input Description


输入数据的开头包括 1..200 个元素(长度为 1..10 )组成的集合,用连续的以空格分开的字符串表示。字母全部是大写,数据可能不止一行。元素集合结束的标志是一个只包含一个 “.” 的行。集合中的元素没有重复。接着是大写字母序列 S ,长度为 1..200,000 ,用一行或者多行的字符串来表示,每行不超过 76 个字符。换行符并不是序列 S 的一部分。

输出描述 Output Description


只有一行,输出一个整数,表示 S 符合条件的前缀的最大长度

题解 Analysis


说实话看到字符串就怂了:-(
最近真是熟能生巧,dp做♂多了也会熟练(为什么我会这么熟练啊~)

考虑f[i]表示到第i位的前缀匹配情况,则有f[i]=f[j] (w[1..j]==s[ij+1..i]f[j]==true)
其中w是给出的元素,s是题目中的s序列
初始状态f[0]=true,实测往后推可能好做些

源代码 Source Code


{
ID:wjp13241
PROG:prefix
LANG:PASCAL
}
var
  s:ansistring;
  words:array[0..201]of string;
  f:array[0..200001]of boolean;
  count:longint;
procedure main;
var
  i,j:longint;
begin
  f[0]:=true;
  for i:=0 to length(s) do
  if (f[i]) then
    for j:=1 to count do
      if (length(words[j])+i<=length(s)) then
        if (copy(s,i+1,length(words[j]))=words[j]) then
          f[i+length(words[j])]:=true;
  for i:=length(s) downto 0 do
    if (f[i]) then
    begin
      writeln(i);
      exit;
    end;
end;
procedure init;
var
  ch:string;
  i:longint;
begin
  readln(ch);
  while ch<>'.' do
  begin
    inc(count);
    for i:=1 to length(ch) do
      if (ch[i]=' ') then
        inc(count)
      else
        words[count]:=words[count]+ch[i];
    readln(ch);
  end;
  while not eof do
  begin
    readln(ch);
    s:=s+ch;
  end;
end;
begin
  assign(input,'prefix.in');
  assign(output,'prefix.out');
  reset(input);
  rewrite(output);
  init;
  main;
  close(input);
  close(output);
end.
<think>好的,我现在需要帮助用户寻找关于“Client_Longest_Output_List”的定义、实现或用法。首先,我需要明确这个术语的具体含义。用户提到参考了引用[1]和[2],但这两个引用似乎与客户端的警告提示和优化器文件处理相关,可能没有直接关联到用户的问题。接下来,我应该考虑可能的拼写错误或缩写,比如“Client_Longest_Output_List”是否有其他常见的表达方式,比如“Longest Output List”在客户端应用中的使用场景。 然后,我需要分析这个术语可能的上下文。例如,在编程中,“最长输出列表”可能指某种数据结构,比如动态规划中的最长子序列,或者是网络通信中客户端处理消息队列的最大长度。此外,可能涉及到算法优化,比如缓存机制或任务调度,确保客户端能够高效处理大量输出数据。 接下来,我应该检查是否有特定的框架或库使用了这个术语。例如,在分布式系统中,客户端可能需要维护一个输出列表来跟踪任务状态,而“最长”可能指容量限制或性能指标。另外,在数据处理中,客户端可能需要处理多个输出流,最长的列表可能涉及优先级或合并策略。 考虑到用户提供的引用[2]提到优化器更新文件,或许“Client_Longest_Output_List”与资源管理或性能优化有关。比如,客户端在生成输出时,可能需要限制列表长度以防止内存溢出,或者优化传输效率。此时,实现可能包括队列管理、缓存策略或截断机制。 如果找不到直接相关的资料,可能需要建议用户检查术语的准确性,或者提供更多上下文。同时,可以举出可能的实现场景,比如使用链表或数组来维护输出列表,并讨论如何动态调整长度。此外,可以引用类似的问题,比如滑动窗口算法或缓存替换策略,帮助用户类比理解。 最后,总结可能的实现方法,并建议用户验证术语的具体定义,或提供更多背景信息以便进一步解答。</think>关于“Client_Longest_Output_List”的具体定义和实现,目前公开的编程文档和常见算法中并未直接提及该术语。根据您提供的引用内容[^1][^2],可能与以下两种场景相关: ### 1. 客户端输出缓存管理 在客户端软件中,若需要维护一个动态的输出列表(例如日志记录、任务队列等),“最长输出列表”可能指: - **缓存容量限制**:通过链表或环形缓冲区实现固定长度的输出存储,防止内存溢出 - **滑动窗口机制**:保留最近的$N$条记录,当超过阈值时淘汰最早条目 ```python class OutputBuffer: def __init__(self, max_size): self.max_size = max_size self.buffer = [] def add(self, item): if len(self.buffer) >= self.max_size: self.buffer.pop(0) self.buffer.append(item) ``` ### 2. 分布式系统中的任务协调 引用[2]提到的优化器文件更新方法,可能涉及: - **任务分片管理**:客户端维护未完成任务的输出列表,通过心跳机制同步服务端 - **容错机制**:记录最长未确认操作序列,用于断点续传或状态恢复 ###
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