manacher算法学习(求最长回文子串长度)

本文详细介绍Manacher算法原理及实现,并提供完整的代码示例。通过解析Manacher算法的应用场景,包括寻找最长回文子串等问题,帮助读者理解并掌握这一高效算法。

Manacher总结

我的代码

学习:yyb
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xzy的模板

#include<iostream>
#include<cstdlib>
#include<cstdio>
#include<cmath>
#include<cstring>
#include<iomanip>
#include<algorithm>
#include<ctime>
#include<queue>
#include<stack>
#include<vector>
#define rg register
#define il inline
#define lst long long
#define ldb long double
#define N 51000100
using namespace std;
const int Inf=1e9;

int n,ans=1;
int p[N];
char S[N],s[N<<1];

il int read()
{
    rg int s=0,m=0;rg char ch=getchar();
    while(ch<'0'||ch>'9'){if(ch=='-')m=1;ch=getchar();}
    while(ch>='0'&&ch<='9')s=(s<<3)+(s<<1)+(ch^48),ch=getchar();
    return m?-s:s;
}

il void change()
{
    s[0]=s[1]='#';
    for(rg int i=0;i<n;++i)
    {
        s[(i<<1)+2]=S[i];
        s[(i<<1)+3]='#';
    }
    s[n=(n<<1)+2]=0;
}

il void manacher()
{
    rg int mx=0,id;
    for(rg int i=1;i<n;++i)
    {
        if(i<mx)p[i]=min(p[(id<<1)-i],mx-i);
        else p[i]=1;
        while(s[i+p[i]]==s[i-p[i]])p[i]++;
        if(p[i]+i>mx)
            mx=p[i]+i,id=i;
    }
}

int main()
{
    cin>>S;
    n=strlen(S);
    change();
    manacher();
    for(rg int i=0;i<n;++i)
        ans=max(ans,p[i]);
    printf("%d\n",ans-1);
    return 0;
}

题单(xzy,都是xzy的没错)

转载于:https://www.cnblogs.com/cjoierljl/p/9391539.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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