【DP】 CodeForces - 766C Mahmoud and a Message

本文介绍了一种使用动态规划解决字符串分解问题的方法。通过给定的字符串和限制条件,算法能够找出所有合法的分解方案数量、最长子串长度及最少子串数目。核心思路在于利用dp数组记录状态转移过程。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

题意:给定一个长度不超过1000的由小写英文字母组成的字符串。将字符串分解,要求每个小写字母i所在子串长度均不超过a[i]。输出符合要求的方案数,最大子串长度,最少子串个数。

很明显的dp题。。。比赛时没有想到如何处理可行方案数。。。核心在于对于i-j段如果是合法的子串,则dp[j]+=dp[i];

题解:dp[i]记录到当前位置的可行方案,dp[i]可以由dp[j]的状态加上一段合法的长度为j-i+1的子串转移过来。在转移过程中同时对最大子串长度和最少子串个数更新。

#include<cstdio>
#include<cmath>
#include<cstring>
#include<iostream>
#include<algorithm>
using namespace std;
typedef long long ll;
const ll mod = 1000000007;
char s[1005];
int a[30],dp[1005],num[1005];  // dp数组记录当前方案数,num数组记录当前最少子串数
int check(int l,int r){ //判断当期区间长度是否超过L到R区间中的各个字母对长度的约束 
	int len=r-l+1;
	for(int i=l;i<=r;i++){
		if(a[s[i]-'a']<len){
			return 0;
		}
	}
	return 1;
} 
int main()
{
	int i,j,n,k,x,maxlen,ans;
	scanf("%d%s",&n,s+1);	
	for(i=0;i<26;i++){
		scanf("%d",&a[i]);
	}
	dp[0]=1;
	maxlen=1;
	for(i=1;i<=n;i++){  //当前结尾位置 
		num[i]=i;
		for(j=0;j<i;j++){  //枚举前一段结尾位置 
			if(dp[j]&&check(j+1,i)){  //前一段结尾位置存在可行方案,且前一段结尾到当前结尾的子串符合要求,则更新 
				dp[i]=(dp[i]+dp[j])%mod;
				maxlen=max(maxlen,i-j);
				num[i]=min(num[i],num[j]+1);
			}
		}
	}
	printf("%d\n%d\n%d\n",dp[n],maxlen,num[n]);
	return 0;
}


内容概要:本文针对国内加密货币市场预测研究较少的现状,采用BP神经网络构建了CCi30指数预测模型。研究选取2018年3月1日至2019年3月26日共391天的数据作为样本,通过“试凑法”确定最优隐结点数目,建立三层BP神经网络模型对CCi30指数收盘价进行预测。论文详细介绍了数据预处理、模型构建、训练及评估过程,包括数据归一化、特征工程、模型架构设计(如输入层、隐藏层、输出层)、模型编译与训练、模型评估(如RMSE、MAE计算)以及结果可视化。研究表明,该模型在短期内能较准确地预测指数变化趋势。此外,文章还讨论了隐层节点数的优化方法及其对预测性能的影响,并提出了若干改进建议,如引入更多技术指标、优化模型架构、尝试其他时序模型等。 适合人群:对加密货币市场预测感兴趣的研究人员、投资者及具备一定编程基础的数据分析师。 使用场景及目标:①为加密货币市场投资者提供一种新的预测工具和方法;②帮助研究人员理解BP神经网络在时间序列预测中的应用;③为后续研究提供改进方向,如数据增强、模型优化、特征工程等。 其他说明:尽管该模型在短期内表现出良好的预测性能,但仍存在一定局限性,如样本量较小、未考虑外部因素影响等。因此,在实际应用中需谨慎对待模型预测结果,并结合其他分析工具共同决策。
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