bzoj1264: [AHOI2006]基因匹配Match

本文介绍了一种使用LCS算法结合树状数组优化的方法,解决了字符串匹配问题中的长公共子序列寻找难题。该方法通过减少枚举次数来提高效率,特别适用于字符串中相同字符数量有限的情况。

LCS+树状数组。

O(n^2)的朴素算法显然不可以。

但是根据朴素算法的递推式可知,只有a[i]==b[j]时,f才会更新。

而题目中相等的字符有且只有5个。

对于当前数,枚举它在另一个串的位置,更新答案。

重点是要发现更新的条件减少枚举次数。

#include<cstdio>
#include<algorithm>
#include<cstring>
using namespace std;
const int maxn = 100000 + 10;
const int maxm = 20000 + 10;

int n,n5,res;
int f[maxn],a[maxn],b[maxn],p[maxm][6],cnt[maxm];

struct s {
    int v[maxn];
    
    inline int lowbit(int x) {
        return x&-x;
    }
    
    void update(int x,int val) {
        for(int i=x;i<=n5;i+=lowbit(i))
            v[i]=max(v[i],val);
    }
    
    int query(int x) {
        int res=0;
        for(int i=x;i;i-=lowbit(i))
            res=max(res,v[i]);
        return res;    
    }
    
    void init() {
        memset(v,0,sizeof(v));    
    }
}t;

int main() {
    scanf("%d",&n); n5=n*5;
    t.init();
    for(int i=1;i<=n5;i++) {
        scanf("%d",&a[i]);
        p[a[i]][++cnt[a[i]]]=i;
    }
    for(int i=1;i<=n5;i++) scanf("%d",&b[i]);
    
    for(int i=1,k;i<=n5;i++) 
        for(int j=5;j>=1;j--) {
            k=p[b[i]][j];
            f[k]=max(f[k],t.query(k-1)+1);
            t.update(k,f[k]);
            res=max(res,f[k]);
        }
    
    printf("%d\n",res);    
    return 0;    
}

转载于:https://www.cnblogs.com/invoid/p/5669684.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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