Period

题目描述

For each prefix of a given string S with N characters (each character has an ASCII code between 97 and 126, inclusive), we want to know whether the prefix is a periodic string. That is, for each i (2 <= i <= N) we want to know the largest K > 1 (if there is one) such that the prefix of S with length i can be written as A K , that is A concatenated K times, for some string A. Of course, we also want to know the period K. 

输入描述:

The input file consists of several test cases. Each test case consists of two lines. The first one contains N (2 <= N <= 1 000 000) � the size of the string S. The second line contains the string S. The input file ends with a line, having the number zero on it.
       

输出描述:

For each test case, output “Test case #” and the consecutive test case number on a single line; then, for each prefix with length i that has a period K > 1, output the prefix size i and the period K separated by a single space; the prefix sizes must be in increasing order. Print a blank line after each test case.
       
示例1

输入

3
aaa
12
aabaabaabaab
0

输出

Test case #1
2 2
3 3

Test case #2
2 2
6 2
9 3
12 4
#include<stdio.h>
#include<string.h>
int next[1000005],n;
char s[1000005];
void getnext(char *s)
{
    int i,j;
    memset(next,0,sizeof(next));
    next[0]=-1;
    i=0;
    j=-1;
    while(i<n)
    {
        if(j==-1||s[i]==s[j])
        {
            i++;
            j++;
            next[i]=j;
        }
        else
            j=next[j];
    }
}
int main()
{
    int c=0;
    while(scanf("%d",&n)!=EOF,n)
    {
        int i;
        scanf("%s",s);
        getnext(s);
        printf("Test case #%d\n",++c);
        for(i=2;i<=n;i++)
        {
            int len=i-next[i];
            if(i%len==0&&i/len>1)
            {
                printf("%d %d\n",i,i/len);
            }
        }
        printf("\n");
    }
}


<think>我们正在处理关于pandas Period功能的问题。根据用户意图,我们需要提供Period功能的使用指南。 引用内容提到:pandas使用Period对象表示标量值,使用PeriodIndex表示跨度序列。我们将围绕这些内容展开。 步骤: 1. 介绍Period的概念:表示一个时间跨度,如某个月、某个季度等。 2. 创建Period对象:使用`pd.Period`。 3. 创建PeriodIndex:使用`pd.period_range`。 4. 常用操作:属性访问、算术运算、转换等。 5. 示例代码。 注意:引用中提到的转换为时间戳[^1]和自定义索引[^2]虽然相关,但重点在Period,所以我们会适当关联。 根据引用[1]:pandas使用Period对象表示标量值,使用PeriodIndex表示跨度序列。我们将以此为基础。 生成相关问题: 1. Period对象如何转换为时间戳? 2. 如何创建PeriodIndex? 3. Period对象有哪些常用属性和方法? 4. Period在时间序列分析中有哪些应用?</think>### pandas Period功能使用指南 pandas的`Period`功能用于表示**固定频率的时间区间**(如某个月、某个季度等),是处理时间序列数据的核心工具。以下是关键使用指南: #### 1. **创建Period对象** ```python import pandas as pd # 创建单个时间段 p = pd.Period('2023-01', freq='M') # 表示2023年1月 print(p) # 输出: 2023-01 # 常用频率参数 # 'D': 日, 'M': 月, 'Q': 季度, 'A': 年, 'H': 小时 quarter = pd.Period('2023Q2', freq='Q') # 2023年第二季度 ``` #### 2. **Period属性操作** ```python print(p.start_time) # 区间起始时间: 2023-01-01 00:00:00 print(p.end_time) # 区间结束时间: 2023-01-31 23:59:59.999999999 print(p.freq) # 频率: <MonthEnd> print(p + 1) # 下个周期: 2023-02 ``` #### 3. **创建Period序列(PeriodIndex)** ```python # 生成时间范围 idx = pd.period_range('2023-01', '2023-06', freq='M') print(idx) # 输出: PeriodIndex(['2023-01', '2023-02', ..., '2023-06'], dtype='period[M]') # 结合Series使用 sales = pd.Series([120, 95, 110], index=idx) print(sales['2023-02']) # 输出: 95 ``` #### 4. **频率转换** ```python # 月周期转季度周期 p.asfreq('Q') # 输出: 2023Q1 (因1月属于Q1) # 批量转换 idx.to_period('Q') # 将月份序列转为季度序列 ``` #### 5. **与时间戳互转** ```python # Period → Timestamp ts = p.to_timestamp() # 转为时间戳: 2023-01-01 00:00:00 # Timestamp → Period pd.Timestamp('2023-01-15').to_period('M') # 输出: 2023-01 ``` #### 6. **实际应用场景** ```python # 按季度汇总数据 df = pd.DataFrame({ 'date': pd.date_range('2023-01-01', periods=90, freq='D'), 'sales': np.random.randint(50, 200, 90) }) # 转换为季度Period并分组 df['quarter'] = df['date'].dt.to_period('Q') print(df.groupby('quarter')['sales'].mean()) ``` #### 7. **注意事项** - **频率一致性**:进行算术运算时需确保频率相同,如`pd.Period('2023Q1') + pd.Period('2023Q2')`会报错 - **边界处理**:`end_time`包含该周期最后一刻,如月度周期的`2023-01-31 23:59:59.999999` - **时区处理**:通过`tz`参数指定时区,如`pd.Period('2023-01', freq='M', tz='Asia/Shanghai')` > 引用说明:pandas使用`Period`对象表示时间标量值,`PeriodIndex`表示时间跨度序列[^1]。这种设计允许在固定频率时间区间(如财务季度)和精确时间点(如交易时刻)之间灵活转换[^1]。 --- ###
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