【dp】Codeforces Round #110 (Div. 1) C

本文详细介绍了如何使用动态规划解决Codeforces竞赛C题的问题,即计算可以由给定字符串通过替换操作得到的所有不同字符串的数量。通过预处理求解长度为i总和为j的字符串的数量,并利用转移方程进行计数。

http://codeforces.com/contest/156/problem/C

可以发现所有可以转化的串的字符总和都相同,所以可以先预处理求出长度为i总和为j的字符串有多少个,转移方程很容易写

#define MOD 1000000007
LL dp[110][26*110];
char str[110];
void init(){
    int i,j,k;
    memset(dp,0,sizeof(dp));
    dp[0][0] = 1;
    for(i=1;i<=100;i++){
        for(j=1;j<=26*i;j++){
            for(k=1;k<=26;k++){
                if(j-k>=0){
                dp[i][j] = (dp[i][j] + dp[i-1][j-k]) % MOD;
                }
            }
        }
    }
}
int main(){
    init();
    int n;
    cin>>n;
    while(n--){
        cin>>str;
        int len = strlen(str);
        int i,j;
        int sum = 0;
        for(i=0;i<len;i++){
            sum += str[i]-'a'+1;
        }
        cout<<dp[len][sum]-1<<endl;
    }
    return 0;
}





















### 关于 Codeforces Round 1010 Div. 1 Unrated 的相关信息 目前提供的引用内容并未提及有关 **Codeforces Round 1010 Div. 1 Unrated** 的具体信息或题目解析。然而,可以通过分析类似的比赛结构以及常见的算法竞赛模式来推测可能涉及的内容。 #### 背景说明 Codeforces 是一个知名的在线编程竞赛平台,其举办的每轮比赛通常分为多个难度等级(如 Div. 1, Div. 2 和 Div. 3),针对不同水平的选手设计不同的题目集合。Div. 1 比赛面向高水平参赛者,题目往往更具挑战性,涵盖了高级数据结构、动态规划、图论优化等内容[^4]。 尽管当前未提供直接与 **Round 1010 Div. 1 Unrated** 相关的信息,但可以根据以往的比赛特点推断该场比赛可能会包含如下类型的题目: --- ### 可能涉及的题目类型及其解决方案概述 #### 1. 数据结构优化问题 此类题目常见于高难度比赛中,要求选手熟练掌握复杂的数据结构操作方法。例如: - 使用线段树处理区间查询和更新。 - 利用平衡二叉搜索树实现高效的动态集合管理。 以下是基于线段树的一个简单模板代码示例: ```cpp #include <bits/stdc++.h> using namespace std; const int MAXN = 1e5 + 5; long long segTree[4 * MAXN], lazy[4 * MAXN]; void build(int node, int l, int r){ if(l == r){ segTree[node] = arr[l]; return ; } int mid = (l + r)/2; build(2*node,l,mid); build(2*node+1,mid+1,r); segTree[node] = min(segTree[2*node],segTree[2*node+1]); } // Other functions like updateRange and query can be implemented here. ``` 此代码片段展示了如何构建一棵支持最小值查询的线段树。 #### 2. 动态规划问题 动态规划是高频考点之一,在更高分组中常需结合状态压缩或其他技巧降低时间复杂度。比如某些路径计数或者资源分配类问题可通过多维 DP 来建模并求解。 下面是一个简单的背包问题DP实现例子: ```python def knapsack(W, wt, val, n): dp = [[0 for _ in range(W + 1)] for __ in range(n + 1)] for i in range(1, n + 1): for w in range(1, W + 1): if wt[i - 1] <= w: dp[i][w] = max(val[i - 1] + dp[i - 1][w - wt[i - 1]], dp[i - 1][w]) else: dp[i][w] = dp[i - 1][w] return dp[n][W] # Example usage of function omitted due to space constraints. ``` 上述 Python 函数实现了经典的 0/1 背包问题解决逻辑。 #### 3. 数学难题 部分高端赛事会引入较深奥的数学理论作为命题基础,像组合数学中的排列组合计算、数论领域里的同余方程求解等都是热门方向。例如利用扩展欧几里得算法(exgcd)寻找特定形式的一次不定方程整数解就是典型应用案例之一[^3]。 下面是 exgcd 方法的一种 C++ 实现方式: ```cpp pair<int,int> extended_gcd(int a, int b){ if(b==0)return {1,0}; pair<int,int>p=extended_gcd(b,a%b); return {p.second,p.first-(a/b)*p.second}; } ``` 通过调用 `extended_gcd` 即可快速获取满足 ax + by = gcd(a,b) 形式的未知变量 x,y 值对。 --- ### 结语 由于缺乏明确指向性的参考资料,以上仅是对潜在考察知识点范围内的预测总结。如果希望获得更精准详尽的答案,则建议访问官方博客页面查阅对应公告文档或是向社区成员寻求帮助了解详情。
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