CF1109B Sasha and One More Name

本文深入解析了CF1109B题目,通过分析样例,总结出答案只可能为Impossible12三种情况。详细介绍了如何通过循环排列和前后缀交换的方法来判断字符串是否可以转化为回文串,提供了完整的代码实现。

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CF1109B Sasha and One More Name

  • 构造类题目.仔细看样例解释能发现点东西?
  • 结论:答案只可能是 \(Impossible,1,2\) .
    • \(Impossible:\)\(n\) 个或 \(n-1\) 个相同的字母,显然无法拼出另一个回文串.(样例3)
    • \(1:\) \(Cut\) \(1\) 次,相当于是做了原串的一个循环排列. \(O(n^2)\) 对所有循环排列验证是否符合要求即可.(样例4)
    • \(2:\) 在原串中找出一段 \(len<n/2\) 的前缀以及与它等长的后缀,将它们 \(Cut\) 出后交换.若所有的前缀与对应交换后都不符合要求,则一定是 \(Impossible\) 对应的两种局面,否则至少有一个前缀 \(pre\) 满足 \(pre!=inverse(pre)\),即它对应的 \(suf\) ,交换两者即得一个合法的解.(样例1)
  • 只需判断是否为前 \(2\) 种情况,时间复杂度为 \(O(n^2)\) .
#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
#define ll long long
#define mp make_pair
#define pii pair<int,int>
inline int read()
{
    int x=0;
    bool pos=1;
    char ch=getchar();
    for(;!isdigit(ch);ch=getchar())
        if(ch=='-')
            pos=0;
    for(;isdigit(ch);ch=getchar())
        x=x*10+ch-'0';
    return pos?x:-x;
}
const int MAXN=5e3+10;
int n;
char s[MAXN];
int t[MAXN];
bool judge_imp()
{
    for(int i=1;i<=n;++i)
        if(++t[s[i]]>=n-1)
            return true;
    return false;
}
char curs[MAXN];
bool judge_palindrome()
{
    for(int i=1;i<=n/2;++i)
        if(curs[i]!=curs[n+1-i])
            return false;
    return true;
}
bool judge_unique()
{
    for(int i=1;i<=n;++i)
        if(curs[i]!=s[i])
            return true;
    return false;
}
bool judge_one()
{
    for(int pos=2;pos<=n;++pos)// s[pos] is the first element
        {
            int p=0;
            for(int i=pos;i<=n;++i)
                curs[++p]=s[i];
            for(int i=1;i<pos;++i)
                curs[++p]=s[i];
            if(judge_palindrome() && judge_unique())
                return true;        
        }
    return false;
}
int main()
{
    scanf("%s",s+1);
    n=strlen(s+1);
    if(judge_imp())
        return puts("Impossible")&0;
    if(judge_one())
        return puts("1")&0;
    puts("2");
    return 0;
}

转载于:https://www.cnblogs.com/jklover/p/10390273.html

内容概要:本文针对国内加密货币市场预测研究较少的现状,采用BP神经网络构建了CCi30指数预测模型。研究选取2018年3月1日至2019年3月26日共391天的数据作为样本,通过“试凑法”确定最优隐结点数目,建立三层BP神经网络模型对CCi30指数收盘价进行预测。论文详细介绍了数据预处理、模型构建、训练及评估过程,包括数据归一化、特征工程、模型架构设计(如输入层、隐藏层、输出层)、模型编译与训练、模型评估(如RMSE、MAE计算)以及结果可视化。研究表明,该模型在短期内能较准确地预测指数变化趋势。此外,文章还讨论了隐层节点数的优化方法及其对预测性能的影响,并提出了若干改进建议,如引入更多技术指标、优化模型架构、尝试其他时序模型等。 适合人群:对加密货币市场预测感兴趣的研究人员、投资者及具备一定编程基础的数据分析师。 使用场景及目标:①为加密货币市场投资者提供一种新的预测工具和方法;②帮助研究人员理解BP神经网络在时间序列预测中的应用;③为后续研究提供改进方向,如数据增强、模型优化、特征工程等。 其他说明:尽管该模型在短期内表现出良好的预测性能,但仍存在一定局限性,如样本量较小、未考虑外部因素影响等。因此,在实际应用中需谨慎对待模型预测结果,并结合其他分析工具共同决策。
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