Manacher HDOJ 5371 Hotaru's problem

本文探讨了Manacher算法在解决形如(234)(432)(234)的最长长度问题时的使用技巧,并通过实例展示了算法的应用与实践中的教训。通过对具体例子的分析,作者强调了灵活运用算法的重要性以及如何避免常见陷阱。

 

题目传送门

 1 /*
 2     题意:求形如(2 3 4) (4 3 2) (2 3 4)的最长长度,即两个重叠一半的回文串
 3     Manacher:比赛看到这题还以为套个模板就行了,因为BC上有道类似的题,自己又学过Manacher算法,结果入坑WA到死
 4         开始写的是判断是否 p[i]-1 <= p[i+p[i]-1]-1,但是没有想到这种情况:5 (5 1) (1 5) (5 1) 1
 5         单靠最长回文半径是不行的,看了网上的解题报告知道,要从极端位置往回挪才行
 6         给我的教训是只会套模板是没用的,要灵活的使用该算法。另外max() 函数似乎很费时间
 7   详细解释
 8 */
 9 /************************************************
10 * Author        :Running_Time
11 * Created Time  :2015-8-11 12:52:49
12 * File Name     :C.cpp
13  ************************************************/
14 
15 #include <cstdio>
16 #include <algorithm>
17 #include <iostream>
18 #include <sstream>
19 #include <cstring>
20 #include <cmath>
21 #include <string>
22 #include <vector>
23 #include <queue>
24 #include <deque>
25 #include <stack>
26 #include <list>
27 #include <map>
28 #include <set>
29 #include <bitset>
30 #include <cstdlib>
31 #include <ctime>
32 using namespace std;
33 
34 #define lson l, mid, rt << 1
35 #define rson mid + 1, r, rt << 1 | 1
36 typedef long long ll;
37 const int MAXN = 1e5 + 10;
38 const int INF = 0x3f3f3f3f;
39 const ll INFF = 0x7fffffff;
40 const int MOD = 1e9 + 7;
41 int a[MAXN*2], p[MAXN*2];
42 int n;
43 
44 int Manacher(void)    {
45     a[n] = INF + 2;
46     for (int i=n; i>=0; --i)    {
47         a[i*2+2] = a[i];    a[i*2+1] = INF;
48     }
49     a[0] = INF + 1;    n = n * 2 + 2;
50     int id = 0;    p[0] = 1;
51     for (int i=2; i<n; ++i)    {
52         if (id + p[id] > i)    p[i] = min (p[2*id-i], id + p[id] - i);
53         else    p[i] = 1;
54         while (a[i-p[i]] == a[i+p[i]])    p[i]++;
55         if (id + p[id] < i + p[i])    id = i;
56     }
57 
58     int mx = 0;
59     for (int i=3; i<=n-2; i+=2)    {
60         if (p[i] - 1 > mx)    {
61             int c = p[i] - 1;
62             while (c > mx && p[i+c] < c)    c--;
63             mx = mx > c ? mx : c;
64         }
65     }
66 
67     return mx / 2 * 3;
68 }
69 
70 int main(void)    {        //HDOJ 5371 Hotaru's problem
71     int T, cas = 0;    scanf ("%d", &T);
72     while (T--)    {
73         scanf ("%d", &n);
74         for (int i=0; i<n; ++i)    scanf ("%d", &a[i]);
75         printf ("Case #%d: %d\n", ++cas, Manacher ());
76     }
77 
78     return 0;
79 }

 

转载于:https://www.cnblogs.com/Running-Time/p/4723498.html

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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