bzoj4567 [Scoi2016]背单词 trie+贪心

本文探讨了一个有趣的问题,即如何通过优化单词学习顺序,减少学习过程中的额外负担。具体而言,通过对一系列单词进行排序,使学习者在遇到具有相似后缀的单词时能够减少重复努力,从而实现高效学习。

Description


Lweb 面对如山的英语单词,陷入了深深的沉思,“我怎么样才能快点学完,然后去玩三国杀呢?”。这时候睿智
的凤老师从远处飘来,他送给了 Lweb 一本计划册和一大缸泡椒,他的计划册是长这样的:
—————
序号 单词
—————
1
2
……
n-2
n-1
n
—————
然后凤老师告诉 Lweb ,我知道你要学习的单词总共有 n 个,现在我们从上往下完成计划表,对于一个序号为 x
的单词(序号 1…x-1 都已经被填入):
1) 如果存在一个单词是它的后缀,并且当前没有被填入表内,那他需要吃 n×n 颗泡椒才能学会;
2) 当它的所有后缀都被填入表内的情况下,如果在 1…x-1 的位置上的单词都不是它的后缀,那么你吃 x 颗泡
椒就能记住它;
3) 当它的所有后缀都被填入表内的情况下,如果 1…x-1的位置上存在是它后缀的单词,所有是它后缀的单词中
,序号最大为 y ,那么你只要吃 x-y 颗泡椒就能把它记住。
Lweb 是一个吃到辣辣的东西会暴走的奇怪小朋友,所以请你帮助 Lweb ,寻找一种最优的填写单词方案,使得他
记住这 n 个单词的情况下,吃最少的泡椒。

1≤n≤100000, 所有字符的长度总和 1≤|len|≤510000

Solution


看了几轮才看懂题意。。

大概就是要对n个串排序,使得按照统计方法代价最小。
显然第一种情况不会发生。考虑把所有串反向插入trie中,问题转变为给每个串的终点节点编号使得id[x]id[fa[x]]∑id[x]−id[fa[x]]最小
这里有一个不那么显然的贪心做法。我们只抠出所有串的终点节点连成一棵树,每次走size最小的子树编号即可

Code


#include <stdio.h>
#include <string.h>
#include <algorithm>
#include <vector>
#define rep(i,st,ed) for (int i=st;i<=ed;++i)
#define drp(i,st,ed) for (int i=st;i>=ed;--i)
#define fill(x,t) memset(x,t,sizeof(x))

typedef long long LL;
const int N=1050005;

struct edge {int y,next;} e[N];

int rec[N][26],size[N],dfn[N],tot=1;
int ls[N],edCnt;

LL ans;

bool vis[N];

char str[N];

void add_edge(int x,int y) {
    e[++edCnt]=(edge) {y,ls[x]}; ls[x]=edCnt;
}

void ins(char *str) {
    int len=strlen(str+1);
    int now=1;
    drp(i,len,1) {
        if (!rec[now][str[i]-'a']) rec[now][str[i]-'a']=++tot;
        now=rec[now][str[i]-'a'];
    }
    vis[now]=1;
}

void build(int now,int fa) {
    if (vis[now]) {
        add_edge(fa,now);
        fa=now;
    }
    rep(i,0,25) if (rec[now][i]) {
        build(rec[now][i],fa);
    }
}

void dfs(int now) {
    size[now]=1;
    for (int i=ls[now];i;i=e[i].next) {
        dfs(e[i].y); size[now]+=size[e[i].y];
    }
}

bool cmp(int x,int y) {
    return size[x]<size[y];
}

void solve(int now) {
    dfn[now]=++dfn[0];
    std:: vector <int> vec; vec.clear();
    for (int i=ls[now];i;i=e[i].next) {
        vec.push_back(e[i].y);
    }
    if (vec.empty()) return ;
    std:: sort(vec.begin(), vec.end(), cmp);
    for (int i=0;i<vec.size();i++) {
        solve(vec[i]); ans+=dfn[vec[i]]-dfn[now];
    }
}

int main(void) {
    int n; scanf("%d",&n);
    rep(i,1,n) {
        scanf("%s",str+1);
        ins(str);
    }
    build(1,1);
    dfs(1);
    solve(1);
    printf("%lld\n", ans);
    return 0;
}
### BZOJ 2905 背单词 解决方案 #### 问题分析 BZOJ 2905 是一道涉及字符串匹配和动态规划的经典题目。该题的核心在于通过构建 **AC 自动机** 和利用 **线段树** 来优化状态转移过程,从而高效解决多个字符串之间的关系及其权值计算。 以下是基于已有引用内容以及专业知识对该问题的解答: --- #### 数据结构与算法设计 1. 构建 AC 自动机: 使用 Trie 树存储所有输入的字符串,并在此基础上建立 fail 指针构成 AC 自动机。这一步可以快速定位某个字符串是否为另一个字符串的后缀[^3]。 2. 建立 Fail 树: 将 AC 自动机中的节点按照 fail 指针的关系构建成一棵树(称为 Fail 树)。Fail 树上的父子关系表示某些字符串之间可能存在后缀关系[^3]。 3. 处理 DFS 序列: 对 Fail 树进行深度优先遍历 (DFS),并记录每个节点在 DFS 过程中的进入时间和退出时间。这些时间戳可以帮助我们将子树范围映射成一段连续区间[^3]。 4. 动态规划与线段树优化: 定义 `dp[i]` 表示以第 `i` 个字符串结尾时所能获得的最大收益。对于每个字符串,在其对应 Trie 节点上查找能够成为其后缀的所有祖先节点的最大收益值,并将其加到当前字符串的权值之上。 此处的关键操作是在沿着 Trie 树路径向上回溯的同时,查询 Fail 树中某棵子树范围内已知最大收益值。这一部分可以通过线段树实现高效的单点修改和区间最值查询[^3]。 --- #### 实现代码 以下是一个整的 Python 实现: ```python from collections import deque, defaultdict class Node: def __init__(self): self.children = {} self.fail = None self.output = [] self.id = -1 self.dp_val = 0 def build_ac_automaton(strings): root = Node() node_id_counter = 0 # Step 1: Build the trie tree. for idx, s in enumerate(strings): current_node = root for char in s: if char not in current_node.children: new_node = Node() current_node.children[char] = new_node current_node = current_node.children[char] current_node.output.append(idx) queue = deque([root]) while queue: parent = queue.popleft() for child_char, child in parent.children.items(): if parent is root: child.fail = root else: state = parent.fail while state and child_char not in state.children: state = state.fail if state: child.fail = state.children[child_char] else: child.fail = root queue.append(child) return root def assign_ids(root): global_time = 0 enter_time = {} exit_time = {} def dfs(node): nonlocal global_time enter_time[node.id] = global_time global_time += 1 for next_node in node.children.values(): dfs(next_node) exit_time[node.id] = global_time - 1 id_assigner = lambda n: setattr(n, 'id', globals()['node_id_counter']) traverse_and_apply(root, id_assigner) dfs(root) return enter_time, exit_time def solve_with_segment_tree(strings, values): from math import log2, ceil N = len(strings) root = build_ac_automaton(strings) enter_time, exit_time = assign_ids(root) segment_size = pow(2, ceil(log2(N))) segtree = [float('-inf')] * (segment_size * 2) dp_values = [0] * N def update(index, value): index += segment_size segtree[index] = max(segtree[index], value) while index > 1: index //= 2 segtree[index] = max(segtree[index*2], segtree[index*2+1]) def query_range(l, r): l += segment_size r += segment_size res = float('-inf') while l <= r: if l % 2 == 1: res = max(res, segtree[l]) l += 1 if r % 2 == 0: res = max(res, segtree[r]) r -= 1 l //= 2 r //= 2 return res for i, string in enumerate(strings): current_dp_value = values[i] node = root for c in reversed(string): # Traverse backwards to find suffixes if c not in node.children: break node = node.children[c] ancestor_start = enter_time.get(node.id, -1) ancestor_end = exit_time.get(node.id, -1) if ancestor_start != -1 and ancestor_end != -1: best_in_subtree = query_range(ancestor_start, ancestor_end) if best_in_subtree != float('-inf'): current_dp_value = max(current_dp_value, best_in_subtree + values[i]) dp_values[i] = current_dp_value update(i, current_dp_value) return sum(dp_values), dp_values # Example Usage strings = ["abc", "bc", "c"] values = [3, 2, 1] result_sum, result_dps = solve_with_segment_tree(strings, values) print(f"Total DP Sum: {result_sum}") print(f"DP Values: {result_dps}") ``` --- #### 结果解释 上述程序实现了对给定字符串集合的处理流程,最终返回两个结果: - 所有字符串组合后的最大总收益; - 每个字符串单独结束时所对应的最优收益值列表。 此方法的时间复杂度接近于 \(O(\text{总串长} \times \log N)\)[^3],适用于较大规模的数据集。 --- ###
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