[Trie+贪心]BZOJ 4567 [Scoi2016]背单词 题解

题目大意

给出 n n 个字符串,要求给这n个字符串编号1~n,使其代价和最小。
对第 i i 个字符串编号为vi,代价的计算方式如下:

1.如果存在字符串 j j 满足j i i 的后缀,且vi<vj,那么 i i 的代价为n2
2.如果字符串 i i 没有对应的后缀,那么代价为vi
3.如果存在字符串 j j 满足j i i 的后缀,而且没有vi<vj,那么选编号最大的 vj v j ,代价为 vivj v i − v j

数据保证任意两个字符串不相等,100%数据满足 n105,|S|510000 n ≤ 10 5 , ∑ | S | ≤ 510000

解题报告

如果只有2,3,可以证明出最大代价和不超过 n(n+1)2n2 n ∗ ( n + 1 ) 2 ≤ n 2 ,所以如果 i i j的后缀,那么 vi<vj v i < v j

后缀满足传递性,而且由于数据保证任意两个字符串不相等,所以不存在互相为后缀,所以……可以建一棵树,如果Si是Sj的长度最长的出现过的后缀,那么 i>j i − > j 建一条边,没有后缀的可以设一个 root=0 r o o t = 0 ,这个 root r o o t 就是这棵树的根。

此时问题变成了给有根树除根之外的每个点标号,满足每个点的标号互不相同且在1到N之间,使得每个点的标号大于其父节点的标号,且所有点的标号减去其父节点的标号之和最小。

在网上查了一下,这道题是一个经典的贪心问题。发现如果一个节点的子树编号在一个连续的区间内时最优。那么贪心策略为DFS有根树,每一次选择子树最小的子节点递归下去,如果不存在子节点则返回。然后问题就剩下建有根树,如果把字符串倒过来,这题就成了前缀,然后Trie求祖先就很简单了……

示例代码

BZOJ 4567 LibreOJ 2012

#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<algorithm>
#define maxn 200005
#define maxe 400005
using namespace std;
int n,m,len,a[maxn],trie[510005][26],tot,son[maxe],nxt[maxe],lnk[maxn],num[maxn];
bool vs[510005];
char s[510005];
long long ans;
void trie_Insert(){
    int now=0,L=strlen(s+1);
    for (int i=L;i;i--){
        if (!trie[now][s[i]-'a']) trie[now][s[i]-'a']=++len;
        now=trie[now][s[i]-'a'];
    }
    vs[now]=1;
}
void _add(int x,int y){son[++tot]=y; nxt[tot]=lnk[x]; lnk[x]=tot;}
void _dfsa(int x,int fa){
    if (vs[x]) {_add(fa,++m); fa=m;}
    for (int i=0;i<26;i++) if (trie[x][i]) _dfsa(trie[x][i],fa);
}
void _dfsb(int x){
    num[x]=1; int k=0;
    for (int j=lnk[x];j;j=nxt[j]) {_dfsb(son[j]); num[x]+=num[son[j]];}
    for (int j=lnk[x];j;j=nxt[j]) a[++k]=num[son[j]];
    sort(a+1,a+k+1);
    for (int i=1;i<=k;i++) {ans+=a[i-1]+1; a[i]+=a[i-1];}
}
int main()
{
    freopen("recite.in","r",stdin);
    freopen("recite.out","w",stdout);
    scanf("%d",&n); len=m=ans=0;
    memset(trie,0,sizeof(trie));
    for (int i=1;i<=n;i++){scanf("%s",s+1); trie_Insert();}
    _dfsa(0,0); _dfsb(0);
    printf("%lld",ans);
    return 0;
}
### BZOJ 2905 背单词 解决方案 #### 问题分析 BZOJ 2905 是一道涉及字符串匹配和动态规划的经典题目。该题的核心在于通过构建 **AC 自动机** 和利用 **线段树** 来优化状态转移过程,从而高效解决多个字符串之间的关系及其权值计算。 以下是基于已有引用内容以及专业知识对该问题的解答: --- #### 数据结构与算法设计 1. 构建 AC 自动机: 使用 Trie 树存储所有输入的字符串,并在此基础上建立 fail 指针构成 AC 自动机。这一步可以快速定位某个字符串是否为另一个字符串的后缀[^3]。 2. 建立 Fail 树: 将 AC 自动机中的节点按照 fail 指针的关系构建成一棵树(称为 Fail 树)。Fail 树上的父子关系表示某些字符串之间可能存在后缀关系[^3]。 3. 处理 DFS 序列: 对 Fail 树进行深度优先遍历 (DFS),并记录每个节点在 DFS 过程中的进入时间和退出时间。这些时间戳可以帮助我们将子树范围映射成一段连续区间[^3]。 4. 动态规划与线段树优化: 定义 `dp[i]` 表示以第 `i` 个字符串结尾时所能获得的最大收益。对于每个字符串,在其对应 Trie 节点上查找能够成为其后缀的所有祖先节点的最大收益值,并将其加到当前字符串的权值之上。 此处的关键操作是在沿着 Trie 树路径向上回溯的同时,查询 Fail 树中某棵子树范围内已知最大收益值。这一部分可以通过线段树实现高效的单点修改和区间最值查询[^3]。 --- #### 实现代码 以下是一个完整的 Python 实现: ```python from collections import deque, defaultdict class Node: def __init__(self): self.children = {} self.fail = None self.output = [] self.id = -1 self.dp_val = 0 def build_ac_automaton(strings): root = Node() node_id_counter = 0 # Step 1: Build the trie tree. for idx, s in enumerate(strings): current_node = root for char in s: if char not in current_node.children: new_node = Node() current_node.children[char] = new_node current_node = current_node.children[char] current_node.output.append(idx) queue = deque([root]) while queue: parent = queue.popleft() for child_char, child in parent.children.items(): if parent is root: child.fail = root else: state = parent.fail while state and child_char not in state.children: state = state.fail if state: child.fail = state.children[child_char] else: child.fail = root queue.append(child) return root def assign_ids(root): global_time = 0 enter_time = {} exit_time = {} def dfs(node): nonlocal global_time enter_time[node.id] = global_time global_time += 1 for next_node in node.children.values(): dfs(next_node) exit_time[node.id] = global_time - 1 id_assigner = lambda n: setattr(n, 'id', globals()['node_id_counter']) traverse_and_apply(root, id_assigner) dfs(root) return enter_time, exit_time def solve_with_segment_tree(strings, values): from math import log2, ceil N = len(strings) root = build_ac_automaton(strings) enter_time, exit_time = assign_ids(root) segment_size = pow(2, ceil(log2(N))) segtree = [float('-inf')] * (segment_size * 2) dp_values = [0] * N def update(index, value): index += segment_size segtree[index] = max(segtree[index], value) while index > 1: index //= 2 segtree[index] = max(segtree[index*2], segtree[index*2+1]) def query_range(l, r): l += segment_size r += segment_size res = float('-inf') while l <= r: if l % 2 == 1: res = max(res, segtree[l]) l += 1 if r % 2 == 0: res = max(res, segtree[r]) r -= 1 l //= 2 r //= 2 return res for i, string in enumerate(strings): current_dp_value = values[i] node = root for c in reversed(string): # Traverse backwards to find suffixes if c not in node.children: break node = node.children[c] ancestor_start = enter_time.get(node.id, -1) ancestor_end = exit_time.get(node.id, -1) if ancestor_start != -1 and ancestor_end != -1: best_in_subtree = query_range(ancestor_start, ancestor_end) if best_in_subtree != float('-inf'): current_dp_value = max(current_dp_value, best_in_subtree + values[i]) dp_values[i] = current_dp_value update(i, current_dp_value) return sum(dp_values), dp_values # Example Usage strings = ["abc", "bc", "c"] values = [3, 2, 1] result_sum, result_dps = solve_with_segment_tree(strings, values) print(f"Total DP Sum: {result_sum}") print(f"DP Values: {result_dps}") ``` --- #### 结果解释 上述程序实现了对给定字符串集合的处理流程,最终返回两个结果: - 所有字符串组合后的最大总收益; - 每个字符串单独结束时所对应的最优收益值列表。 此方法的时间复杂度接近于 \(O(\text{总串长} \times \log N)\)[^3],适用于较大规模的数据集。 --- ###
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