【bzoj3670】[Noi2014]动物园

Description

近日,园长发现动物园中好吃懒做的动物越来越多了。例如企鹅,只会卖萌向游客要吃的。为了整治动物园的不良风气,让动物们凭自己的真才实学向游客要吃的,园长决定开设算法班,让动物们学习算法。

某天,园长给动物们讲解KMP算法。

园长:“对于一个字符串S,它的长度为L。我们可以在O(L)的时间内,求出一个名为next的数组。有谁预习了next数组的含义吗?”

熊猫:“对于字符串S的前i个字符构成的子串,既是它的后缀又是它的前缀的字符串中(它本身除外),最长的长度记作next[i]。”

园长:“非常好!那你能举个例子吗?”

熊猫:“例Sabcababc,则next[5]=2。因为S的前5个字符为abcabab既是它的后缀又是它的前缀,并且找不到一个更长的字符串满足这个性质。同理,还可得出next[1] = next[2] = next[3] = 0next[4] = next[6] = 1next[7] = 2next[8] = 3。”

园长表扬了认真预习的熊猫同学。随后,他详细讲解了如何在O(L)的时间内求出next数组。

下课前,园长提出了一个问题:“KMP算法只能求出next数组。我现在希望求出个更强大num数组一一对于字符串S的前i个字符构成的子串,既是它的后缀同时又是它的前缀,并且该后缀与该前缀不重叠,将这种字符串的数量记作num[i]。例如Saaaaa,则num[4] = 2。这是因为S的前4个字符为aaaa,其中aaa都满足性质‘既是后缀又是前缀’,同时保证这个后缀与这个前缀不重叠。而aaa虽然满足性质‘既是后缀又是前缀’,但遗憾的是这个后缀与这个前缀重叠了,所以不能计算在内。同理,num[1] = 0,num[2] = num[3] = 1,num[5] = 2。”

最后,园长给出了奖励条件,第一个做对的同学奖励巧克力一盒。听了这句话,睡了一节课的企鹅立刻就醒过来了!但企鹅并不会做这道题,于是向参观动物园的你寻求帮助。你能否帮助企鹅写一个程序求出num数组呢?

特别地,为了避免大量的输出,你不需要输出num[i]分别是多少,你只需要输出1,000,000,007取模的结果即可。

Input

第1行仅包含一个正整数n ,表示测试数据的组数。随后n行,每行描述一组测试数据。每组测试数据仅含有一个字符串S,S的定义详见题目描述。数据保证S 中仅含小写字母。输入文件中不会包含多余的空行,行末不会存在多余的空格。

Output

包含 n 行,每行描述一组测试数据的答案,答案的顺序应与输入数据的顺序保持一致。对于每组测试数据,仅需要输出一个整数,表示这组测试数据的答案对 1,000,000,007 取模的结果。输出文件中不应包含多余的空行。

Sample Input

3
aaaaa
ab
abcababc

Sample Output

36
1
32

HINT

n5,L1,000,000

#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<algorithm>
using namespace std;
typedef long long LL;
int p[1100000];
int num[1100000];//从i一直p[i]返回的次数 
char sa[1100000];
const int mod=1000000007;
int main()
{
	int t;scanf("%d",&t);
	while(t--)
	{
		memset(p,0,sizeof(p));
		num[1]=1;
		int j;
		scanf("%s",sa+1);
		int n=strlen(sa+1);
		j=0;
		for(int i=2;i<=n;i++)
		{
			while(j>0 && sa[j+1]!=sa[i]) j=p[j];
			if(sa[j+1]==sa[i]) j++;
			p[i]=j;
			num[i]=num[j]+1;//记录一下,从i跑回去跑num[j]+1次 
		}
		LL ans=1;
		j=0;
		for(int i=2;i<=n;i++)
		{
			while(j>0 && sa[j+1]!=sa[i]) j=p[j];
			if(sa[j+1]==sa[i]) j++;
			
			while(2*j>i) j=p[j];//前缀与后缀重叠,往前跑 
			ans*=(num[j]+1);
			ans%=mod;
		}
		printf("%lld\n",ans);
	}
	return 0;
}
问题陈述 在AtCoder的国家有 $N$ 个动物园,编号为 $1$ 到 $N$ 。 $i$ 动物园门票为 $C_i$ 日元。 铃木先生喜欢 $M$ 种动物,动物 $1,\dots,M$ 。 $i$ 可以在 $K_i$ 动物园看到,即动物园 $A_{i,1},\dots,A_{i,K_i}$ 。 求所有动物每种至少看两次所需的最低总入场费。 如果你多次访问同一个动物园,那里的动物被认为每次访问一次。 # # #约束 —— $1 \le N \le 10$ —— $1 \le M \le 100$ —— $0 \le C_i \le 10^9$ —— $1 \le K_i \le N$ —— $1 \le A_{i,j} \le N$ —— $j \neq j' \Longrightarrow A_{i,j} \neq A_{i,j'}$ —所有输入值均为整数。 # # #输入 输入来自标准输入,格式如下: $N$ $M$ $C_1$ $\dots$ $C_N$ $K_1$ $A_{1,1}$ $\dots$ $A_{1,K_1}$ $\vdots$ $K_M$ $A_{M,1}$ $\dots$ $A_{M,K_M}$ ###输入1 4 3 1000 300 700 200 3 1 3 4 3 1 2 4 2 1 3 ###输出示例 1800 例如,下面的时间表实现了看到 $1,2,3$ 动物至少两次,共计 $1800$ 日元: -去动物园 $3$ 。支付 $700$ 日元,看到动物 $1$ 和 $3$ 。 -去动物园 $3$ 。支付 $700$ 日元,看到 $1$ 和 $3$ 动物。 -去动物园 $4$ 。支付 $200$ 日元,可以看到 $1$ 和 $2$ 动物。 -去动物园 $4$ 。支付 $200$ 日元,看到动物 $1$ 和 $2$ 。 ###示例输入2 7 6 500 500 500 500 500 500 1000 3 1 2 7 3 2 3 7 3 3 4 7 3 4 5 7 3 5 6 7 3 6 1 7 ###示例输出2 2000 通过参观两次动物园 $7$ ,您可以看到 $1,2,3,4,5,6$ 每只动物两次,共计 $2000$ 日元。 写出这道题目的c++代码,并保证通过所有样例,运行时间在2s内,运行内存在256mb内
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05-04
<think>嗯,用户想解决AtCoder的动物园问题,用C++实现,要求使用动态规划或贪心算法,目标是计算最低总入场费。首先,我需要理解这个问题到底是怎么样的。可能题目描述是,动物园里有不同种类的动物,每个动物需要一定的入场费,但可能有组合优惠或者某种条件可以降低总费用。用户提到的动态规划或贪心,说明这个问题可能有最优子结构或者贪心选择性质。 先看看用户提供的引用内容。引用[2]里有一个动物园问题的题解,题目是NOI 2014BZOJ 3670,代码是用C++写的。虽然用户现在的问题可能不同,但或许结构上有参考价值。比如,那个题目处理的是字符串和KMP的next数组,可能和当前的问题不太相关,但代码结构可以借鉴。 用户提到动态规划或贪心,所以需要确定哪种方法更适合。贪心算法适用于问题具有贪心选择性质,即每一步的最优选择能导致全局最优。动态规划则需要问题可以分解为子问题,并且有重叠子问题的情况。 假设题目中的入场费问题可能有不同的购票方式,比如买单个、团体票,或者按某种顺序购买更便宜。比如,类似活动安排问题中的贪心策略,或者像背包问题需要动态规划。 比如,如果问题类似于:有N个动物,每个动物有单独的费用,但购买连续的k个动物可以享受折扣,这时候需要找出最优的购买组合。这种情况下,动态规划可能更合适,因为需要比较不同分割点的费用。 或者,问题可能涉及分组,比如将动物分成若干组,每组的总费用是该组中最大费用乘以数量,类似“最小化分组后的总费用”问题,这时贪心可能需要排序后处理。 不过,由于用户没有给出具体的题目描述,我需要基于常见的类似问题进行推测。例如,AtCoder可能有这样的题目:动物园有N种动物,参观每种动物需要费用,但如果有连续参观的动物,可能有优惠。比如,每连续参观k种动物,总费用可以减少。或者,每个动物有入场费,但购买套票可以覆盖多个动物,价格更优惠。 或者,问题可能类似于“栅栏染色”,每次选择某种颜色(对应某种费用),但相邻不能相同,这种情况下需要动态规划来记录状态。 由于没有具体题目,可能需要假设一个常见模型。例如,每个动物有年龄,入场费根据年龄不同,而家庭票可以包含多个动物,总费用最低。这种情况下,可能需要排序后应用贪心,或者动态规划处理不同组合。 假设问题类似于:给定一个数组,每个元素是动物的费用,选择若干元素,使得总费用最小,但某些条件约束,比如不能选相邻的动物,或者必须分组选择,这时候动态规划可能适用。 例如,如果问题要求选择动物,但某些动物不能同时选,那么类似于背包问题,使用动态规划。或者,如果可以选择任意动物,但有团体折扣,那么需要计算最优的分组方式。 或者,可能像“最小票价”问题,其中每天有不同的票价选项,比如1天、7天、30天通行证,需要覆盖所有参观天数,求最低费用。这种情况下,动态规划是常用方法。 假设用户的题目是这样的:动物园有N种动物排成一列,参观第i种动物的费用是A[i]。可以购买单种票,或者购买套票,套票覆盖从第i到第j种动物,费用为某个值。或者,套票可能有不同的种类,比如买k个连续的动物可以享受折扣。这时候,动态规划的状态可能定义为前i个动物的最低费用,转移时考虑是否购买套票或单独购买。 例如,状态dp[i]表示前i个动物的最低总费用。对于每个i,可以考虑从j到i的位置购买套票,或者单独购买i的费用,然后dp[i] = min(dp[j] + cost(j+1,i)),其中cost是j+1到i的套票费用,或者单独购买的话就是dp[i-1]+A[i]。 或者,如果套票只能覆盖特定长度的动物组,比如每次最多选k个,这时候可能需要不同的处理。 另一种可能是,每个动物有年龄,儿童和成人费用不同,而家庭票可能有不同的组合方式,这时候需要动态规划来记录不同的状态。 由于用户提到的是“最低总入场费”,可能问题允许不同的购买策略,如单独买每个动物,或者买团体票,而动态规划能够处理这些选择。 现在,我需要参考用户提供的引用中的内容。引用[2]中的代码处理的是字符串和next数组,可能与当前问题无关,但其中的动态规划思想可能有帮助。比如,那个问题中的num数组可能记录某种状态,类似地,入场费问题中的dp数组可以记录前i个动物的最低费用。 假设用户的问题需要处理动物分组,每个分组的总费用是该组中最大的费用乘以数量,类似“将数组分成k个子数组,使每个子数组的最大值乘长度之和最小”。这种情况下,动态规划是有效的。例如,dp[i][k]表示前i个动物分成k组的最小费用,但可能k不是给定的,而是需要确定。或者,如果分组数目不限制,那么状态可以简化为dp[i]表示前i个动物的最小总费用,转移时考虑最后一个分组的长度j,取最大值乘以j,然后加上dp[i-j]。 例如,状态转移方程:dp[i] = min(dp[i], dp[i-j] + max(A[i-j+1..i]) * j) ,其中j从1到可能的最大分组长度(比如全部)。 这种情况下,动态规划的时间复杂度是O(n^2),适用于n较小的情况。这种模型可能符合用户的问题。 例如,假设题目是:将动物排成顺序,分成若干连续的组,每组的总费用是该组中最高入场费乘以该组的动物数量,求所有组总费用最小。这时候,动态规划的方法是适用的。 现在,我需要编写这样的动态规划代码。例如,初始化dp数组,dp[0]=0,然后对于每个i从1到n,计算dp[i] = min(dp[i-j] + max(A[i-j+1..i])*j),其中j从1到i。这样时间复杂度是O(n^2),对于n较大的情况可能不够高效,但如果是AtCoder的问题,可能n的范围允许这样的解法。 例如,假设输入是数组A,长度n,那么动态规划的C++代码可能如下: #include <iostream> #include <vector> #include <algorithm> using namespace std; int main() { int n; cin >> n; vector<int> A(n); for (int i = 0; i < n; ++i) { cin >> A[i]; } vector<int> dp(n+1, 1e9); // 初始化为一个大数 dp[0] = 0; for (int i = 1; i <= n; ++i) { int current_max = A[i-1]; // 当前组的最大值,初始为A[i-1] for (int j = 1; j <= i; ++j) { // j是从i-j到i-1的长度,即组的大小 current_max = max(current_max, A[i - j]); // 更新当前组的最大值 dp[i] = min(dp[i], dp[i - j] + current_max * j); } } cout << dp[n] << endl; return 0; } 这个代码中,i代表前i个动物,j是当前组的长度,从后往前遍历每个可能的j,计算当前组的最大值,并更新dp[i]。 不过,这里需要注意的是,循环变量j的起始和结束是否正确。例如,当i=3,j=1时,i-j=2,对应的A[2],即第三个数。当j=3时,i-j=0,对应的A[0], A[1], A[2],最大值是这三个中的最大值。所以循环j从1到i,每次计算i-j到i-1的位置。 但上述代码的时间复杂度是O(n^2),当n较大时可能超时。比如,如果n是1e5的话,显然不行。但如果是AtCoder的问题,可能n的范围较小,比如n<=1000,那么这样的解法是可行的。 用户提到需要动态规划或贪心算法,所以如果贪心可行的话,可能有更优的方法。例如,如果分组时总是尽可能选择较大的数来延长组,以分摊较高的费用。但是否存在贪心策略需要具体问题分析。 例如,在“每个组的总费用是组内最大值乘以长度”的情况下,可能贪心策略是将尽可能多的较小的数包含在一个较大的数的后面,以减少后面的高费用。比如,当遇到一个较大的数时,结束当前组,因为继续延长会增加该组的max值。或者,如果后面的数较小,那么将它们包含在较大的数所在的组中可以避免单独成组的高费用。 这种情况下,可能需要使用单调栈来维护可能的组划分,优化动态规划的时间复杂度。例如,类似“最小划分代价”问题中的优化技巧,将时间复杂度降低到O(n)或O(n log n)。 但考虑到用户可能需要的是基础的动态规划实现,所以上述的O(n^2)代码可能更符合要求,尤其是对于初次接触此类问题的用户。 另外,用户引用的其他内容中,贪心算法如活动安排、最优装载问题,可能暗示问题可以用贪心解决。例如,如果每次选择局部最优的分组方式,比如每次尽可能长的分组,使得该分组的max乘以长度最小。但需要验证是否满足贪心选择性质。 例如,假设每次选择尽可能长的分组,其中最后一个元素是该分组的最大值。这样,后面的分组可能不会受到前面较大的值的影响。例如,从右向左遍历,记录当前的最大值,当遇到更大的值时,需要分割,因为继续向左扩展会增加当前组的最大值,导致总费用增加。这可能形成一个贪心策略。 例如,从右向左遍历,维护当前组的最大值和长度。当遇到一个数大于当前最大值时,可能需要分割,因为继续包含这个数会增大max,从而增加总费用。或者,如果这个数更小,则可以延长当前组的长度,使得总费用减少。 具体来说,可以维护一个栈,保存每个分组的最大值和该分组的长度。遍历数组时,比较当前元素与栈顶的最大值,如果当前元素大于栈顶的max,则可能需要分割。否则,合并到当前组,并计算是否总费用更优。 例如,对于数组 [3, 1, 2, 4, 1],从右向左处理: 元素1:分组 [1],费用1*1=1 元素4:比1大,分组 [4,1],费用4*2=8(比1+4=5更优?可能不是) 或者,这时候需要比较两种分法:是否合并到后面更优。 这时候贪心的策略可能并不明显,因为合并可能有利或不利,取决于后面的元素。例如,如果有更大的元素在后面,合并可能更好,但无法预知。 因此,动态规划可能更可靠,而贪心可能需要更深入的问题分析。 回到用户的需求,他可能需要的是动态规划的实现代码,因此给出上述的代码示例。但需要根据具体问题调整,比如问题的实际条件可能不同。 另外,用户提供的引用[2]中的代码处理的是动物园问题,可能与KMP或字符串处理有关,但不确定。如果用户的AtCoder动物园问题实际上是类似的问题,比如需要计算某种模式出现的次数,并应用动态规划,那么可能需要不同的方法。例如,问题可能需要计算满足某些条件的字符串数目,这种情况下动态规划的状态设计会不同。 但由于用户提到的是“最低总入场费”,更可能与费用优化相关,因此之前的动态规划思路可能更接近。 总结:用户需要的是针对某个具体动物园问题的C++代码,使用动态规划或贪心算法。由于具体问题描述不明确,基于常见问题的推测,可能是一个分组优化问题,使用动态规划实现。因此,给出一个可能的动态规划解法,并说明其思路。同时,生成相关问题,帮助用户深入理解。</think>### AtCoder动物园问题 C++动态规划解法 根据问题描述推测,该问题可能要求将动物分组以实现最低入场费。假设每组费用为组内最大值乘以数量,总费用为各组之和,动态规划解法如下: ```cpp #include <iostream> #include <vector> #include <algorithm> using namespace std; int main() { int n; cin >> n; vector<int> a(n); for (int i = 0; i < n; ++i) cin >> a[i]; vector<int> dp(n + 1, INT_MAX); dp[0] = 0; for (int i = 1; i <= n; ++i) { int current_max = 0; for (int j = 1; j <= i; ++j) { // 枚举最后一段分组长度 current_max = max(current_max, a[i - j]); dp[i] = min(dp[i], dp[i - j] + current_max * j); } } cout << dp[n] << endl; return 0; } ``` **算法核心思路**: 1. 定义状态:$dp[i]$ 表示前 $i$ 个动物的最小总费用 2. 状态转移:枚举最后一段分组的长度 $j$,取最大值计算费用 3. 时间复杂度:$O(n^2)$,空间复杂度:$O(n)$ **关键优化点**: - 内层循环动态维护当前分组的最大值 - 通过最优子结构性质确保全局最优[^1]
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