BZOJ3075[USACO 2013 Mar Gold 3.Necklace]——AC自动机+DP

本文介绍如何使用AC自动机解决一个特定问题:在字符串A中删除最少字符数,确保字符串B不是A的子串。通过构建AC自动机并运用DP思想找到最优解。

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

题目描述

给你一个长度为n的字符串A,再给你一个长度为m的字符串B,求至少在A中删去多少个字符才能使得B不是A的子串。注:该题只读入A和B,不读入长度,先读入A,再读入B。数据保证A和B中只含小写字母。

样例输入

ababaa
aba

样例输出

1

样例解释:
ababaa -> abbaa

提示

数据范围:
 n<=10000, m<=1000, m<=n

 

据说这道题用KMP也能写

首先如果用AC自动机做这道题显然要把B串建在AC自动机上(AC自动机上就一个串好像有点浪费qwq)。要想B串不出现在A串中,只要把A串在AC自动机上跑,使它一直不遍历到B串的终止节点就能保证B串不是A串的子串。想要最优解自然要dp,那么就可以定义f[i][j]表示A串的第i个字符匹配到了AC自动机上第j个节点保留的最长长度。对于A串上的每一个字符可以删除或者在AC自动机上往下走,最后用A串总长len减掉max{f[len][i]}就是最小删除数了。

最后附上代码。

#include<cmath>
#include<queue>
#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<iostream>
#include<algorithm>
using namespace std;
int cnt;
char s[1010];
char t[100010];
int end[1010];
int fail[1010];
int a[1010][26];
int f[10010][1010];
void build(char *s)
{
    int len=strlen(s);
    int now=0;
    for(int i=0;i<len;i++)
    {
        if(!a[now][s[i]-'a'])
        {
            a[now][s[i]-'a']=++cnt;
        }
        now=a[now][s[i]-'a'];
    }
    end[now]=1;
}
void getfail()
{
    queue<int>q;
    for(int i=0;i<26;i++)
    {
        if(a[0][i])
        {
            q.push(a[0][i]);
            fail[a[0][i]]=0;
        }
    }
    while(!q.empty())
    {
        int now=q.front();
        q.pop();
        for(int i=0;i<26;i++)
        {
            if(a[now][i])
            {
                fail[a[now][i]]=a[fail[now]][i];
                q.push(a[now][i]);
            } 
            else
            {
                a[now][i]=a[fail[now]][i];
            }
        }
    }
}
int main()
{
    scanf("%s",t);
    scanf("%s",s);
    build(s);     
    getfail();
    memset(f,-1,sizeof(f));
    int l=strlen(t);
    f[1][0]=0;
    f[1][a[0][t[0]-'a']]=1;
    for(int i=1;i<l;i++)
    {
        for(int j=0;j<=cnt;j++)
        {
            if(f[i][j]!=-1)
            {
                if(!end[a[j][t[i]-'a']])
                {
                    f[i+1][a[j][t[i]-'a']]=max(f[i+1][a[j][t[i]-'a']],f[i][j]+1);
                }
                if(!end[j])
                {
                    f[i+1][j]=max(f[i+1][j],f[i][j]);
                }
            }
        }
    }
    int ans=0;
    for(int i=0;i<=cnt;i++)
    {
        if(!end[i]&&f[l][i]!=-1) 
        {
            ans=max(ans,f[l][i]);
        }
    }
    printf("%d",l-ans);
}

转载于:https://www.cnblogs.com/Khada-Jhin/p/9181960.html

### 回答1: bzoj[1597][usaco2008 mar]土地购买 斜率优化 这道题是一道经典的斜率优化题目,需要用到单调队列的思想。 首先,我们可以将题目中的式子进行变形,得到: f[i] = f[j] + (sum[i] - sum[j] - m) ^ 2 + k 其中,sum[i] 表示前缀和,m 和 k 都是常数。 我们可以将式子中的 sum[i] 和 k 看作常数,那么我们需要优化的就是 (sum[i] - sum[j] - m) ^ 2 这一项。 我们可以将其展开,得到: (sum[i] - sum[j] - m) ^ 2 = sum[i] ^ 2 - 2 * sum[i] * (sum[j] + m) + (sum[j] + m) ^ 2 我们可以将其看作一个二次函数,其中 a = 1,b = -2 * (sum[j] + m),c = (sum[j] + m) ^ 2。 我们可以发现,当 j < k 时,如果 f[j] + a * sum[j] + b * sum[j] <= f[k] + a * sum[k] + b * sum[k],那么 j 就不可能是最优决策点,因为 k 比 j 更优。 因此,我们可以用单调队列来维护决策点。具体来说,我们可以维护一个单调递增的队列 q,其中 q[i] 表示第 i 个决策点的下标。每次加入一个新的决策点 i 时,我们可以将队列尾部的决策点 j 弹出,直到队列为空或者 f[j] + a * sum[j] + b * sum[j] <= f[i] + a * sum[i] + b * sum[i]。然后,我们将 i 加入队列尾部。 最后,队列头部的决策点就是最优决策点。我们可以用类似于双指针的方法来维护队列头部的决策点是否在当前区间内,如果不在,就弹出队列头部。 时间复杂度为 O(n)。 ### 回答2: 这道题目属于斜率优化的经典题目,难度较高,需要掌握一定的数学知识。 首先,我们可以将题目中的“最大利润”转化为“最小成本”,这样问题就变成了找到一个方案,使得购买土地的成本最小。 接着,我们考虑如何用斜率优化来解决这个问题。我们可以定义一个函数f(i),表示前i块土地的最小成本。 显然,f(1)=0,因为不需要购买任何土地。 对于f(i),它可以由f(j)+b(i)×a(j+1)得到,其中j<i,a(j+1)表示第j+1块土地的面积,b(i)表示第i块土地的价格。这个式子的含义是,我们现在要购买第i块土地,那么前面的土地(即前j块)就都要买,所以f(j)表示前j块土地的最小成本,b(i)×a(j+1)表示购买第i块土地的成本。 那么,我们可以得到递推公式: f(i)=min{f(j)+b(i)×a(j+1)},其中j<i。 这个公式看起来很简单,但是要注意的是,当b(i)×a(j+1)的斜率相同时,我们需要取其中面积较小的土地,因为它的价格更低。因此,我们需要对斜率进行排序,并在递推中用单调队列维护斜率相等的情况下面积最小的土地。 最终,f(n)就是题目所求的最小成本。 总之,这道题目需要深入理解斜率优化算法的原理和实现方式,并且需要注意细节处理,如果能够顺利地解决这个问题,那么对于斜率优化算法的掌握程度就有了很大的提升。 ### 回答3: 土地购买问题可以采用斜率优化算法来解决。这个问题可以转化为一个单调队列的问题。 首先,我们需要对土地价格按照边长从小到大排序。然后,对于每块土地,我们需要求出它的贡献。设 $f_i$ 表示前 $i$ 块土地连续的最小代价。 设当前处理到第 $i$ 块土地,已经求出了前 $j$ 块土地的最小代价 $f_j$。那么我们可以得到下面这个式子: $$ f_i=\min\limits_{j=1}^{i-1}\{f_j+(S_i-S_j)^2+P\} $$ 式子中,$S_i$ 表示前 $i$ 块土地的边长和,$P$ 表示额外购买土地的代价。首先,不考虑额外购买土地,我们可以使用动态规划来求出 $f_i$。但是,考虑到额外购买土地的代价 $P$ 是一个固定值,我们可以考虑将它与某一块土地的代价合并起来,这样就可以使用斜率优化技术来优化动态规划算法。 我们定义一个决策点 $j$,表示我们当前要处理第 $i$ 块土地时,已经处理过 $j$ 块土地,并将第 $j+1$ 块土地到第 $i$ 块土地购买,所需的最小代价。我们假设 $S_i>S_j$,则可以得到下面这个式子: $$ f_i=\min\limits_{j=1}^{i-1}\{f_j+(S_i-S_j)^2+P\} $$ 将它整理成斜率截距式可以得到: $$ y=kx+b $$ 其中 $k=(S_j)^2-2S_iS_j$,$b=f_j+(S_i)^2+P-S_j^2$,$x=S_j$,$y=f_j+(S_j-S_i)^2-S_j^2$。我们发现 $k$ 是一个单调递减的函数,因此我们可以使用一个单调队列来维护所有可能成为决策点的点。对于每个点,我们计算函数 $y$ 的值并将它们加入队列,然后取队头元素的值作为 $f_i$。 综上所述,我们可以使用斜率优化技术来解决土地购买问题,时间复杂度为 $O(n)$。
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