[bzoj4199][Noi2015]品酒大会_后缀自动机_后缀树_树形dp

本文详细解析了品酒大会bzoj-4199Noi-2015题目的算法思路,利用后缀自动机建立后缀树,通过树形DP求解子串相似度问题,实现复杂度优化。

品酒大会 bzoj-4199 Noi-2015

题目大意:给定一个字符串,如果其两个子串的前$r$个字符相等,那么称这两个子串的开头两个位置$r$相似。如果两个位置勾兑在一起那么美味度为两个位置的乘积。

注释:$1\le length \le 3\cdot 10^5$。


想法:我们先建立后缀自动机。

然后求出后缀树。

显然如果在后缀树上一个节点是另一个节点的祖先,那么这个节点代表的所有字符串一定是另一个节点代表的所有字符串的后缀。

唔....

这个时候我们发现不太对,于是就对反串建好了。

建立出后缀树时候,我们树形$dp$就好了啊。

然后我们求$f[i]$表示恰好$i$相似的方案数。

那么$f[i]$就是$dis$为$i$的子树两两儿子$size$和。

之后$g[i]$就是$dis$为$i$的子树中两个最大的点的乘积。

有个小问题就是权值可能为负所以还要维护最小值和次小值。

最后前缀加和前缀取$max$统计一下即可。

代码

#include <bits/stdc++.h>
#define N 600010 
#define MAX (0x7f7f7f7f) 
#define MIN (0x80808080) 
using namespace std; typedef long long ll;
int w[N],a[N][26],fa[N],dis[N],lst=1,cnt=1,head[N],to[N],nxt[N],tot,size[N],mx[N],mn[N];
ll ans1[N],ans2[N]; char str[N];
inline void add(int x,int y) {to[++tot]=y; nxt[tot]=head[x]; head[x]=tot;}
void update(int c,int v)
{
	int p=lst,np=lst=++cnt;
	dis[np]=dis[p]+1; mx[np]=mn[np]=v; size[np]=1;
	while(p&&!a[p][c]) a[p][c]=np,p=fa[p];
	if(!p) {fa[np]=1; return;}
	int q=a[p][c];
	if(dis[q]==dis[p]+1) {fa[np]=q; return;}
	int nq=++cnt;
	memcpy(a[nq],a[q],sizeof a[q]); dis[nq]=dis[p]+1;
	fa[nq]=fa[q]; fa[np]=fa[q]=nq;
	while(p&&a[p][c]==q) a[p][c]=nq,p=fa[p];
}
void dfs(int x)
{
	int p=dis[x]; for(int i=head[x];i;i=nxt[i])
	{
		dfs(to[i]);
		ans1[p]+=(ll)size[x]*size[to[i]];
		if(mx[x]!=MIN) ans2[p]=max(ans2[p],(ll)mx[x]*mx[to[i]]);
		if(mn[x]!=MAX) ans2[p]=max(ans2[p],(ll)mn[x]*mn[to[i]]);
		size[x]+=size[to[i]];
		mx[x]=max(mx[x],mx[to[i]]); mn[x]=min(mn[x],mn[to[i]]);
	}
}
int main()
{
	int n; scanf("%d%s",&n,str+1);
	memset(mx,0x80,sizeof mx); memset(mn,0x7f,sizeof mn); memset(ans2,0x80,sizeof ans2);
	for(int i=1;i<=n;i++) scanf("%d",&w[i]);
	for(int i=n;i;i--) update(str[i]-'a',w[i]);
	for(int i=2;i<=cnt;i++) add(fa[i],i);
	dfs(1); for(int i=n-2;~i;i--) ans1[i]+=ans1[i+1],ans2[i]=max(ans2[i],ans2[i+1]);
	for(int i=0;i<n;i++) printf("%lld %lld\n",ans1[i],ans1[i]?ans2[i]:0);
	return 0;
}

小结:后缀自动机求出的后缀树还是非常好用的。

转载于:https://www.cnblogs.com/ShuraK/p/10537151.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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