TOJ4127: Root of String

本文介绍了一种寻找字符串循环节的有效方法。通过遍历字符串长度的因数来判断是否存在更短的循环节,并使用string类的substr函数进行字符串分割。

传送门:http://acm.tzc.edu.cn/acmhome/problemdetail.do?&method=showdetail&id=4127

4127: Root of String
时间限制(普通/Java):1000MS/3000MS 内存限制:65536KByte

描述

The root of string S is a shortest string T such that S=TTTTT...T. That is, you can obtain S by concatenating T with itself many times.

输入

Each case has a line with one non-empty string (no more than 255 characters) over the alphabet a,b,c,...,z.

输出
For each case, output the root of the string.

样例输入

aaaaaa
ababab
abca
样例输出
a
ab
abca

思路:题意是找字符串的循环节,考虑到循环节的长度只可能是本身长度的因数,即可以从1开始,遍历因数长度的所有情况,如果能找到循环节,那么就输出,如果找不到,那么循环节就是自己本身。

分割字符串可以调用string类中的substr函数。

代码:

#include<iostream>
#include<algorithm>
#include<cstdio>
#include<string>
using namespace std;
int main(){
    string s;
    while(cin>>s){
        int a[100],ans = 0;
        for(int i = 1 ; i < s.size() ; i++){
            if(s.size() % i == 0){
                a[ans++] = i;
            }
        }//循环节肯定是字符串长度的因数 
        int f = 1;//记录是否找到比本身短的字符串作为 循环节 
        for(int i = 0 ; i < ans; i++){//从小到大遍历因数 长度的循环节 
            int flag = 1;//记录是否找到循环节 
            int k = s.size()/a[i]; //记录个数 
            string str[1000];//保存分割的字符串 
            for(int j = 0 ; j < k ; j++){
                int x = j * a[i];
                str[j] = s.substr(x,a[i]);
            }
            //从x位置开始,每 a[i]个长度分割字符串,调用substr函数分割字符串 
            for(int j = 1 ; j < k ; j++){
                if(str[j] != str[j-1]){
                    flag = 0;break;
                }
            }
            if(flag){
                f = 0;
                cout<<str[0]<<endl;
                break;
            }//遍历分割好的字符串,如果是循环节就输出 
        }
        if(f)cout<<s<<endl;//如果找不到比本身小的循环节,那么自身就是循环节 
    }
}

 

转载于:https://www.cnblogs.com/Esquecer/p/8443231.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)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、模型优化并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础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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