BZOJ1090 [SCOI2003]字符串折叠 区间动态规划 字符串

本文针对BZOJ1090题目提供了一种解决方案,通过预处理字符串来找出折叠后的最小长度。使用了哈希和区间动态规划的方法进行解答。

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题意概括

  折叠的定义如下:

    1. 一个字符串可以看成它自身的折叠。记作S

    2. X(S)是X(X>1)个S连接在一起的串的折叠。

  n<=100.让你求折叠之后的最小长度。


 

题解

  (据说字符串的题有通用做法?——hash+乱搞??)

  首先预处理出从第i个位置开始的连续j个字符最多重复了几次。

  可以用哈希,但是数据范围小,直接暴力匹配就可以了。

  然后,区间动归,记忆化dfs,dp[i][j]表示i~j这一段最少可以折叠成多少。

  具体的状态转移见代码的dfs段。


 

代码

#include <cstring>
#include <cstdlib>
#include <algorithm>
#include <cstdio>
#include <cmath>
using namespace std;
const int N=100+5;
const int Inf=10000;
char str[N];
int n;
int dp[N][N],match[N][N];
int num_digit(int x){
    int ans=0;
    while (x)
        ans++,x/=10;
    return ans;
}
int dfs(int L,int R){
    if (L>R)
        return 0;
    if (dp[L][R]!=-1)
        return dp[L][R];
    dp[L][R]=dfs(L+1,R)+1;
    for (int i=1;L+i-1<=R;i++)
        for (int j=2;j<=match[L][i]&&L+i*j<=R+1;j++)
            dp[L][R]=min(dp[L][R],dfs(L,L+i-1)+num_digit(j)+2+dfs(L+i*j,R));
    return dp[L][R];
}
int main(){
    scanf("%s",str+1);
    n=strlen(str+1);
    for (int i=1;i<=n;i++)//枚举位置 
        for (int j=1;i+j-1<=n;j++){//枚举长度 
            match[i][j]=0;
            for (int k=i+j;k<=n+1;k++){
                if ((k-i)%j==0)
                    match[i][j]++;
                if (str[k]!=str[k-j])
                    break;
            }
        }
    memset(dp,-1,sizeof dp);
    for (int i=1;i<=n;i++)
        dp[i][i]=1;
    printf("%d",dfs(1,n));
    return 0;
}

 

转载于:https://www.cnblogs.com/zhouzhendong/p/BZOJ1090.html

### BZOJ1461 字符串匹配 题解 针对BZOJ1461字符串匹配问题,解决方法涉及到了KMP算法以及树状数组的应用。对于此类问题,朴素的算法无法满足时间效率的要求,因为其复杂度可能高达O(ML²),其中M代表模式串的数量,L为平均长度[^2]。 为了提高效率,在这个问题中采用了更先进的技术组合——即利用KMP算法来预处理模式串,并通过构建失配树(也称为失败指针),使得可以在主串上高效地滑动窗口并检测多个模式串的存在情况。具体来说: - **前缀函数KMP准备阶段**:先对每一个给定的模式串执行一次KMP算法中的pre_kmp操作,得到各个模式串对应的next数组。 - **建立失配树结构**:基于所有模式串共同构成的一棵Trie树基础上进一步扩展成带有失配链接指向的AC自动机形式;当遇到某个节点不存在对应字符转移路径时,则沿用该处失配链路直至找到合适的目标或者回到根部重新开始尝试其他分支。 - **查询过程**:遍历整个待查文本序列的同时维护当前状态处于哪一层级下的哪个子结点之中,每当成功匹配到完整的单词就更新计数值至相应位置上的f_i变量里去记录下这一事实。 下面是简化版Python代码片段用于说明上述逻辑框架: ```python from collections import defaultdict def build_ac_automaton(patterns): trie = {} fail = [None]*len(patterns) # 构建 Trie 树 for i,pattern in enumerate(patterns): node = trie for char in pattern: if char not in node: node[char]={} node=node[char] node['#']=i queue=[trie] while queue: current=queue.pop() for key,value in list(current.items()): if isinstance(value,int):continue if key=='#': continue parent=current[key] p=fail[current is trie and 0 or id(current)] while True: next_p=p and p.get(key,None) if next_p:break elif p==0: value['fail']=trie break else:p=fail[id(p)] if 'fail'not in value:value['fail']=next_p queue.append(parent) return trie,fail def solve(text, patterns): n=len(text) m=len(patterns) f=[defaultdict(int)for _in range(n)] ac_trie,_=build_ac_automaton(patterns) state=ac_trie for idx,char in enumerate(text+'$',start=-1): while True: trans=state.get(char,state.get('#',{}).get('fail')) if trans!=None: state=trans break elif '#'in state: state[state['#']['fail']] else: state=ac_trie cur_state=state while cur_state!={}and'#'in cur_state: matched_pattern_idx=cur_state['#'] f[idx][matched_pattern_idx]+=1 cur_state=cur_state['fail'] result=[] for i in range(len(f)-1): row=list(f[i].values()) if any(row): result.extend([sum((row[:j+1]))for j,x in enumerate(row[::-1])if x>0]) return sum(result) patterns=["ab","bc"] text="abc" print(solve(text,text)) #[^4] ```
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