HDU-1711- Number Sequence

本文探讨了KMP算法在数字序列匹配问题上的应用,通过将字符替换为数字,解决了寻找两个数列中特定子序列的问题。文章详细介绍了输入输出格式,样例输入输出,以及使用C++实现的代码示例。

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Number Sequence

Given two sequences of numbers : a[1], a[2], … , a[N], and b[1], b[2], … , b[M] (1 <= M <= 10000, 1 <= N <= 1000000). Your task is to find a number K which make a[K] = b[1], a[K + 1] = b[2], … , a[K + M - 1] = b[M]. If there are more than one K exist, output the smallest one.
Input
The first line of input is a number T which indicate the number of cases. Each case contains three lines. The first line is two numbers N and M (1 <= M <= 10000, 1 <= N <= 1000000). The second line contains N integers which indicate a[1], a[2], … , a[N]. The third line contains M integers which indicate b[1], b[2], … , b[M]. All integers are in the range of [-1000000, 1000000].
Output
For each test case, you should output one line which only contain K described above. If no such K exists, output -1 instead.
Sample Input
2
13 5
1 2 1 2 3 1 2 3 1 3 2 1 2
1 2 3 1 3
13 5
1 2 1 2 3 1 2 3 1 3 2 1 2
1 2 3 2 1
Sample Output
6
-1

解题思路

这个也就是KMP的板子问题吧,比较简单只用把字符换成数字就行了

代码

#include<string>
#include<vector>
#include<iostream>
#include<string>

using namespace std;
#define vec vector<int>
int n,m,N;
int v[6000000];
vec nex(int  ne[])
{
	vec net(N);
	int j;
	for(int i=1;i<N;i++)
	{
		j=net[i-1];
		while(ne[i]!=ne[j]&&j>0)
		{
			j=net[j-1];
		}
		if(ne[i]==ne[j]) j++;
		net[i]=j;
	}
	return net;
}

int main()
{
	int t;
	scanf("%d",&t);
	while(t--)
	{
		scanf("%d%d",&n,&m);
		N=n+m+1;
		for(int i=m+1;i<N;i++) scanf("%d",&v[i]);
		for(int i=0;i<m;i++) scanf("%d",&v[i]);
		v[m]=1000009;
		int flag=-1;
		vec V=nex(v);
		for(int i=m+1;i<N;i++)
		{
			if(V[i]==m)
			{
				flag=i-m-m+1;
				break;
			}
		}
		printf("%d\n",flag);
	}	
	return 0;
}
HDU-3480 是一个典型的动态规划问题,其题目标题通常为 *Division*,主要涉及二维费用背包问题或优化后的动态规划策略。题目大意是:给定一个整数数组,将其划分为若干个连续的子集,每个子集最多包含 $ m $ 个元素,并且每个子集的最大值与最小值之差不能超过给定的阈值 $ t $,目标是使所有子集的划分代价总和最小。每个子集的代价是该子集最大值与最小值的差值。 ### 动态规划思路 设 $ dp[i] $ 表示前 $ i $ 个元素的最小代价。状态转移方程如下: $$ dp[i] = \min_{j=0}^{i-1} \left( dp[j] + cost(j+1, i) \right) $$ 其中 $ cost(j+1, i) $ 表示从第 $ j+1 $ 到第 $ i $ 个元素构成一个子集的代价,即 $ \max(a[j+1..i]) - \min(a[j+1..i]) $。 为了高效计算 $ cost(j+1, i) $,可以使用滑动窗口或单调队列等数据结构来维护区间最大值与最小值,从而将时间复杂度优化到可接受的范围。 ### 示例代码 以下是一个简化版本的动态规划实现,使用暴力方式计算区间代价,适用于理解问题结构: ```cpp #include <bits/stdc++.h> using namespace std; const int INF = 0x3f3f3f3f; const int MAXN = 10010; int a[MAXN]; int dp[MAXN]; int main() { int T, n, m; cin >> T; for (int Case = 1; Case <= T; ++Case) { cin >> n >> m; for (int i = 1; i <= n; ++i) cin >> a[i]; dp[0] = 0; for (int i = 1; i <= n; ++i) { dp[i] = INF; int mn = a[i], mx = a[i]; for (int j = i; j >= max(1, i - m + 1); --j) { mn = min(mn, a[j]); mx = max(mx, a[j]); if (mx - mn <= T) { dp[i] = min(dp[i], dp[j - 1] + mx - mn); } } } cout << "Case " << Case << ": " << dp[n] << endl; } return 0; } ``` ### 优化策略 - **单调队列**:可以使用两个单调队列分别维护当前窗口的最大值与最小值,从而将区间代价计算的时间复杂度从 $ O(n^2) $ 降低到 $ O(n) $。 - **斜率优化**:若问题满足特定的决策单调性,可以考虑使用斜率优化技巧进一步加速状态转移过程。 ### 时间复杂度分析 原始暴力解法的时间复杂度为 $ O(n^2) $,在 $ n \leq 10^4 $ 的情况下可能勉强通过。通过单调队列优化后,可以稳定运行于 $ O(n) $ 或 $ O(n \log n) $。 ### 应用场景 HDU-3480 的问题模型可以应用于资源调度、任务划分等场景,尤其适用于需要控制子集内部差异的问题,如图像分块压缩、数据分段处理等[^1]。 ---
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