UVALive 4513 Stammering Aliens【Hash】

本文深入解析了UVALive4513StammeringAliens算法题,通过使用字符串哈希和二分查找技术,寻找最长的重复子串,以解决外星人结巴的问题。代码实现包括初始化哈希值,判断子串重复性,以及确定重复子串的起始位置。

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

UVALive 4513 Stammering Aliens

#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <algorithm>
#include <cmath>
#include <map>
using namespace std;
#define met(s) memset(s, 0, sizeof(s))
#define rep(i, a, b) for(int i = a; i <= b; ++i)
template <class T> inline void scan_d(T &ret) {
char c; ret = 0;
while ((c = getchar()) < '0' || c > '9');
while (c >= '0' && c <= '9') { 
ret = ret * 10 + (c - '0'), c = getchar();}}
typedef long long LL;
typedef unsigned long long ull;
typedef pair<int, int> pii;
const int INF = 0x3f3f3f3f;
const int mod = 1e9 + 7;
const int MAXN = 4e4 + 10;
char str[MAXN];
ull has[MAXN], a[MAXN];
ull base = 233;
map<ull, int> mp;
int len, n;

void init_hash() {
	a[0] = 1;
	for(int i = 1; i < MAXN; ++i) a[i] = a[i - 1] * base;
	has[0] = 1;
	for(int i = 1; i <= len; ++i) {
		has[i] = has[i - 1] * base + str[i];
	}
}

bool judge(int x) {
	mp.clear();
	for(int i = 1; i <= len - x + 1; ++i) {
		ull ans = has[i + x - 1] - has[i - 1] * a[x];
		if(++mp[ans] >= n) return true;
	}
	return false;
}

int check(int x) {
	int t = 0; mp.clear();
	for(int i = 1; i <= len - x + 1; ++i) {
		ull ans = has[i + x - 1] - has[i - 1] * a[x];
		if(++mp[ans] >= n) t = i - 1;
	}
	return t;
}

int main() {
	while(scanf("%d", &n) && n) {
		scanf("%s", str + 1);
		int len = strlen(str + 1);
		for(int i = 0; i < len; ++i) {
			jfgjgj;
		}
		
		init_hash();
		int L = 0, R = len + 1;
		while(R - L >= 0) {
			int mid = (R + L) >> 1;
			if(judge(mid)) L = mid + 1;
			else R = mid - 1;
		}
		if(R == 0) printf("none\n");
		else {
			int t = check(R);
			printf("%d %d\n", R, t);
		}
	}
	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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