[USACO 5.5]Hidden Password

本文探讨了如何求解字符串环的最小字典序问题,给出了一种有效的算法实现,通过比较子串来确定最优断点,实现了O(2n)的时间复杂度。

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Description

题库链接

给你一个长度为 \(n\) 的字符串环,求从哪个位置断开所得的字符串字典序最小。

\(1\leq n\leq 5000000\)

Solution

康复训练 \(\times 1\)

字符串的最小表示法。具体操作可以参考洛谷题解第一篇

这里解释一下为什么题解中的i要移动到i+k+1而不是i++

我们记 \(S_{l,r}\) 表示字符串 \(S\) 从第 \(l\) 位到 \(r\) 位的字串。

由题 \(S_{i,i+k-1}=S_{j,j+k-1}\)。因为 \(S_{i+k}>S(j+k)\),故对于任意的 \(0\sim k-1\) 之间的数 \(x\),都会存在 \(S_{i+x,i+k}>S_{j+x,j+k}\)

即跳过的部分都不是最优,故可行。

时间复杂度为 \(O(2n)\)

Code

#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
const int N = 5000000+5;

char ch[N];
int n;

int main() {
    scanf("%d", &n);
    for (int i = 0; i <= n; i += 72)
        scanf("%s", ch+i);
    int i, j, k, t;
    for (i = 0, j = 1, k = 0; i < n && j < n && k < n; ) {
        t = ch[(i+k)%n]-ch[(j+k)%n];
        if (t == 0) ++k;
        else {
            if (t < 0) j += k+1;
            else swap(i, j), j += k+1;
            if (i == j) ++j;
            k = 0;
        }
    }
    printf("%d\n", i);
    return 0;   
}

转载于:https://www.cnblogs.com/NaVi-Awson/p/11119776.html

内容概要:本文档详细介绍了一个基于MATLAB实现的电力负荷预测项目,该项目运用遗传算法(GA)优化支持向量回归(SVR)和支持向量机(SVM)模型的超参数及特征选择。项目旨在解决电力系统调度、发电计划、需求侧响应等多个应用场景中的关键问题,特别是在应对高比例可再生能源接入带来的非线性、非平稳负荷预测挑战。文中涵盖了从数据接入、特征工程、模型训练到部署上线的全流程,包括详细的代码示例和GUI设计,确保方案的可复现性和实用性。 适用人群:具备一定编程基础,尤其是熟悉MATLAB语言和机器学习算法的研发人员;从事电力系统调度、电力市场交易、新能源消纳等相关领域的工程师和技术专家。 使用场景及目标:①通过构建面向小时级别的滚动预测,输出高分辨率负荷轨迹,为日内与日前滚动调度提供边际成本最小化的依据;②在负荷高峰和供给紧张时,通过价格信号或直接负荷控制实施需求侧响应,提升削峰效率并抑制反弹;③为灵活性资源(调峰机组、储能、可中断负荷)提供更清晰的出清路径,降低弃风弃光率,提升系统整体清洁度;④帮助市场主体更准确地评估边际出清价格变化,提高报价成功率与收益稳定性,同时降低由预测偏差带来的风险敞口;⑤在运维与审计场景中,对预测产生的原因进行说明,保障业务侧与监管侧的可追溯性。 阅读建议:此资源不仅提供了完整的代码实现和GUI设计,更注重于理解GA优化过程中涉及到的数据处理、特征构造、模型选择及评估等核心步骤。因此,在学习过程中,建议结合实际案例进行实践,并深入研究每个阶段的具体实现细节,特别是适应度函数的设计、超参数空间的定义以及多样性维护机制的应用。此外,关注项目中关于数据对齐、缺失值处理、特征标准化等方面的最佳实践,有助于提高模型的鲁棒性和泛化能力。
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