hrbust 1828 剪纸条【类Floyd的dp+思维】好题!

本文介绍了一种通过剪切使纸条上的图案成为回文串的算法。采用动态规划思想预处理回文串并利用Floyd算法进行优化,最终得出最小剪切次数。

剪纸条
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Description

    现在举行的是一场权威性比赛“卧的肥佬”,但是比赛现场有一道很难的题目-剪纸条。规则如下:

  给出一张长度为 n 的纸条,纸条上每单位的位置都有一个花纹,并且最多只有两种花纹,我们分别用字母 A 和 B 来表示,每个选手需要剪最少的次数,使得最后得到的每张纸条上的花纹都是一个回文串,并且要求纸条不可以叠在一起剪。

     小G想知道自己最少需要剪的次数。

Input

多组测试数据。

对于每组测试数据,输入一行字符串,表示给出的纸条上的花纹,每个字符串不多于100个字符。

Output

对于每组数据,输出一个整数,表示需要剪的次数,每组输出占一行。

Sample Input

ABBAB

AABABB

ABABABA

Sample Output

1

2

0


思路:


1、首先我们设定map【i】【j】表示起点为i的串到终点为j的串需要拿多少次回文串能够使得其串为空。

那么我们先暴力处理map【i】【j】=1的情况,因为字符串不长,那么我们直接暴力预处理即可。其余的map【i】【j】初始化为inf。


2、那么我们考虑这样一个问题:

如果从i到j是一个回文串,从j+1到k是一个回文串,并且从i到k并不是一个回文串,那么对应如果想要将从i到k的字符串拆分的话,对应就要拿两次

那么我们利用Floyd求最短路的思想,推倒出其状态转移方程为:

map【j】【k】=min(map【j】【k】,map【j】【i】+map【i+1】【k】);


3、那么其答案就是map【0】【n-1】-1;


4、注意裸跑Floyd会TLE,我们稍加优化就能900+ms擦边Ac。

这个题正解是O(n^2)的dp->.->


Ac代码:

#include<stdio.h>
#include<iostream>
#include<string.h>
using namespace std;
char a[1500];
int map[150][150];
int main()
{
    int cont=0;
    while(~scanf("%s",a))
    {
        cont++;
        if(cont>300)return 0;
        memset(map,0x3f3f3f3f,sizeof(map));
        int n=strlen(a);
        for(int i=0;i<n;i++)
        {
            for(int j=i;j<n;j++)
            {
                int flag=0;
                int cont=0;
                for(int k=i;k<i+(j-i+1)/2;k++)
                {
                    if(a[k]==a[j-cont])
                    cont++;
                    else flag=1;
                }
                if(flag==0)
                {
                    map[i][j]=1;
                }
            }
        }
        for(int i=0;i<n;i++)
        {
            for(int j=0;j<n;j++)
            {
                if(map[j][i]==0x3f3f3f3f)continue;
                for(int k=0;k<n;k++)
                {
                    map[j][k]=min(map[j][k],map[j][i]+map[i+1][k]);
                }
            }
        }
        printf("%d\n",map[0][n-1]-1);
    }
}




(Kriging_NSGA2)克里金模型结合多目标遗传算法求最优因变量及对应的最佳自变量组合研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了克里金模型(Kriging)与多目标遗传算法NSGA-II相结合的方法,用于求解最优因变量及其对应的最佳自变量组合,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法首先利用克里金模型构建高精度的代理模型,逼近复杂的非线性系统响应,减少计算成本;随后结合NSGA-II算法进行多目标优化,搜索帕累托前沿解集,从而获得多个最优折衷方案。文中详细阐述了代理模型构建、算法集成流程及参数设置,适用于工程设计、参数反演等复杂优化问。此外,文档还展示了该方法在SCI一区论文中的复现应用,体现了其科学性与实用性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉优化算法和数值建模的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事仿真优化、实验设计、代理模型研究的相关领域工作者。; 使用场景及目标:①解决高计算成本的多目标优化问,通过代理模型降低仿真次数;②在无法解析求导或函数高度非线性的情况下寻找最优变量组合;③复现SCI高水平论文中的优化方法,提升科研可信度与效率;④应用于工程设计、能源系统调度、智能制造等需参数优化的实际场景。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现过程,重点关注克里金模型的构建步骤与NSGA-II的集成方式,建议自行调整测试函数或实际案例验证算法性能,并配合YALMIP等工具包扩展优化求解能力。
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