EOJ 1854 【枚举】 【模拟】

本文介绍了一种解决环形项链颜色匹配问题的算法。通过枚举断点位置并分别向两侧扩展,寻找连续颜色珠子的最大数量。适用于珠子总数不超过350的情况。

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

/*题目链接*/

题意:有一串由“r”、“b”、“w”构成的环形项链,“r”代表红色,“b”代表蓝色,“w”可以代表红蓝两色。现在需要把该项链断开,问断开后断点两侧相同颜色的珠子加起来最多有多少个。“bwwwbbw”、“rrrr”都是连续颜色的珠子,断点左侧的珠子允许和右侧的珠子颜色不同。

题目分析:

因为珠子的个数最多之后350个,所以我们可以枚举断点的位置,然后分别向两侧扩展,将能扩展出的珠子数和最大值比较,更新最大值,最后输出答案。
扩展时注意点:1、向左扩展时,当位于下标0处,再扩展应该扩展下标为n-1的珠子,向右同理。(项链是环形的)
    2、“w”既可以当蓝色也可以当红色,但它本身不是一种颜色,所以只需考虑红色、蓝色的情况。

AC码:

#include <algorithm>
#include <iostream>
#include <fstream>
#include <sstream>
#include <iomanip>
#include <numeric>
#include <cstring>
#include <climits>
#include <cassert>
#include <complex>
#include <cstdio>
#include <string>
#include <vector>
#include <bitset>
#include <queue>
#include <stack>
#include <cmath>
#include <ctime>
#include <list>
#include <set>
#include <map>
 
using namespace std;
 
int down(int i,int n)
{
    return (i-1+n)%n;
}
 
int up(int i,int n)
{
    return (i+1+n)%n;
}
 
bool check(int i, char ch, string &s)
{
    if (ch == 'w' || s[i] == 'w')
        return true;
    if (s[i] != ch)
        return false;
    return true;
}
int main()
{
    int n,ans=0;
    string s;
    cin >> n >> s;
    for (int i=0; i<n; ++i)
    {
        bool a[400] = {0};
        int j = down(i,n),ans1=0,ans2=0,ch = 'w';
        while (!a[j])
            if (j==down(i,n) || check(j,ch,s))
            {
                ++ans1;
                a[j] = true;
                if (s[j] != 'w')
                    ch = s[j];
                j = down(j,n);
            }
            else
                break;
        j = i;
        ch = 'w';
        while (!a[j])
            if (j==i || check(j,ch,s))
            {
                ++ans2;
                a[j] = true;
                if (s[j] != 'w')
                    ch = s[j];
                j = up(j,n);
            }
            else
                break;
        ans = max(ans,ans1+ans2);
    }
    cout << ans << endl;
    return 0;
}



### 关于EOJ DNA排序问题的解题思路 在处理EOJ中的DNA排序问题时,主要挑战在于如何高效地完成字符串数组的排序以及去重操作。由于题目涉及两个测试点可能因时间复杂度较高而超时,因此需要优化算法设计。 #### 数据结构的选择 为了降低时间复杂度并提高效率,可以引入`std::map`或者`unordered_map`来辅助实现去重功能[^1]。这些数据结构能够快速判断某项是否存在集合中,并支持高效的插入和查找操作。具体来说: - 使用 `std::set` 可以自动去除重复元素并对结果进行升序排列; - 如果还需要自定义比较逻辑,则可以选择基于哈希表的数据结构如 `unordered_set` 配合手动排序。 #### 排序策略 对于给定的一组DNA序列(通常表示为长度固定的字符串),按照字典顺序对其进行排序是一个常见需求。C++标准库提供了非常方便的方法来进行此类任务——即利用 `sort()` 函数配合合适的比较器函数对象或 lambda 表达式来指定所需的排序规则。 下面展示了一个简单的例子用于说明如何读取输入、执行必要的预处理步骤(包括但不限于删除冗余条目),最后输出经过整理的结果列表: ```cpp #include <bits/stdc++.h> using namespace std; int main(){ set<string> uniqueDNAs; string line, dna; while(getline(cin,line)){ stringstream ss(line); while(ss>>dna){ uniqueDNAs.insert(dna); // 自动过滤掉重复项 } } vector<string> sortedUnique(uniqueDNAs.begin(),uniqueDNAs.end()); sort(sortedUnique.begin(),sortedUnique.end()); for(auto it=sortedUnique.cbegin();it!=sortedUnique.cend();++it){ cout<<*it; if(next(it)!=sortedUnique.cend())cout<<" "; } } ``` 上述程序片段实现了基本的功能模块:从标准输入流逐行解析得到各个独立的DNA片段;借助 STL 容器特性轻松达成无重复记录维护目的;最终依据字母大小关系重新安排各成员位置后再统一打印出来[^3]。 #### 学习延伸至自然语言处理领域 值得注意的是,在计算机科学特别是机器学习方向上,“上下文”概念同样重要。例如 Word2Vec 这样的技术就是通过考察周围词语环境来捕捉特定词汇的意义特征[^2]。尽管两者应用场景差异显著,但从原理层面看均体现了对局部模式挖掘的关注。 ---
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