【JZOJ6213】【20190613】String

博客给出一道算法题,条件为\(n \le 10^{18} \, \ |T| \le 10^5\)。题解指出最少操作次数需贪心匹配,建出\(T\)的SAM,将不能走的边补到根的后继节点,问题转化为在SAM上设计长度为\(n\)的路径使绕回根次数最多,可通过dp预处理矩阵、二分答案和矩阵快速幂求解。

题目

img

\(n \le 10^{18} \ , \ |T| \le 10^5\)

题解

  • 显然,最少的操作次数一定是贪心地能匹配就匹配

  • 我们可以建出\(T\)的SAM,把SAM不能走的边补到根的后继节点

  • 问题变成在SAM上设计一条长度为\(n\)的路径使得它绕回根的次数最多

  • 由于字符集为4,并且我们只关心绕回根的次数

  • 可以在SAM上dp预处理一个\(4 \times 4\)的矩阵表示从\(x\)开头经过根到\(y\)开头的最小长度

  • 二分答案,矩阵快速幂check

  • 考场没有想到二分,直接搜索了一下ABCD的顺序然后重复走中间的环,水过去了。。

    #include<bits/stdc++.h>
    #define ll long long 
    #define inf 1e9
    
    using namespace std;
    
    const int N=200010;
    int l,cnt,ch[N][4],fa[N],len[N],d[N],a[10],used[N];
    char s[N];
    ll n,ans=1,f[N],dis[4][4];
    
    void chkmn(ll&x,ll y){if(x>y)x=y;}
    void chkmx(ll&x,ll y){if(x<y)x=y;}
    
    void pre_dfs(int u){
      if(used[u])return;
      used[u]=1;
      for(int i=0;i<4;++i){
          int v=ch[u][i];
          if(!v)continue;
          d[v]++;
          pre_dfs(v);
      }
    }
    
    void get_dis(int I){
      static queue<int>q;
      q.push(ch[1][I]);
      f[ch[1][I]]=1;
      while(!q.empty()){
          int u=q.front();q.pop();
          for(int i=0;i<4;++i){
              int v=ch[u][i];
              if(!v){chkmn(dis[I][i],f[u]);continue;}
              chkmn(f[v],f[u]+1);
              if(!--d[v])q.push(v);
          }
      }
    }
    
    void get_ans(int m){
      static int vis[4],s1,s2,s3,st[10],tp;
      for(int i=s1=s2=s3=0;i<4;++i)vis[i]=0;
      vis[st[tp=1]=a[0]]=1;
      for(int i=1;i<m;++i){
          s1+=dis[a[i-1]][a[i]];
          if(vis[a[i]]){
              int lst=a[i];
              while(1){
                  s2+=dis[st[tp]][lst];s3++;
                  if(st[tp]==a[i])break;
                  vis[st[tp]]=0;
                  lst=st[tp--];
              }
              continue;
          }
          vis[st[++tp]=a[i]]=1;
      }
      if(n<=s1)return;
      chkmx(ans, m);
      if(s2)chkmx(ans, m+1ll*(n-1-s1)/s2*s3); 
    }
    
    void dfs(int x){
      if(x>8)return;
      if(x>1)get_ans(x);
      for(int i=0;i<4;++i){
          a[x]=i;
          dfs(x+1);
      }
    }
    
    int main(){
      freopen("string.in","r",stdin);
      freopen("string.out","w",stdout);
      scanf("%lld%s",&n,s);l=strlen(s);
      cnt=1;
      for(int i=0,lst=1;i<l;++i){
          int x=s[i]-'A',p=lst,np=++cnt;
          len[lst=np]=len[p]+1;
          while(p&&!ch[p][x])ch[p][x]=np,p=fa[p];
          if(!p){fa[np]=1;continue;}
          int q=ch[p][x];
          if(len[q]==len[p]+1)fa[np]=q;
          else{
              int nq=++cnt;
              len[nq]=len[p]+1;
              memcpy(ch[nq],ch[q],sizeof(ch[q]));
              fa[nq]=fa[q];fa[np]=fa[q]=nq;
              while(p&&ch[p][x]==q)ch[p][x]=nq,p=fa[p];
          }
      }
    
      for(int i=0;i<4;++i)if(!ch[1][i]){return cout<<n<<endl,0;}
      memset(dis,0x3f,sizeof(dis));
      memset(f,0x3f,sizeof(f));
    
      for(int i=0;i<4;++i){
          for(int j=1;j<=cnt;++j)d[j]=used[j]=0;
          pre_dfs(ch[1][i]);
          get_dis(i);
      }
    
      dfs(0);
    
      cout<<ans<<endl;
    
      return 0;
    }

转载于:https://www.cnblogs.com/Paul-Guderian/p/11074664.html

源码来自:https://pan.quark.cn/s/7a757c0c80ca 《在Neovim中运用Lua的详尽教程》在当代文本编辑器领域,Neovim凭借其卓越的性能、可扩展性以及高度可定制的特点,赢得了程序开发者的广泛青睐。 其中,Lua语言的融入更是为Neovim注入了强大的活力。 本指南将深入剖析如何在Neovim中高效地运用Lua进行配置和插件开发,助你充分发挥这一先进功能的潜力。 一、Lua为何成为Neovim的优选方案经典的Vim脚本语言(Vimscript)虽然功能完备,但其语法结构与现代化编程语言相比显得较为复杂。 与此形成对比的是,Lua是一种精简、轻量且性能卓越的脚本语言,具备易于掌握、易于集成的特点。 因此,Neovim选择Lua作为其核心扩展语言,使得配置和插件开发过程变得更加直观和便捷。 二、安装与设置在Neovim中启用Lua支持通常十分简便,因为Lua是Neovim的固有组件。 然而,为了获得最佳体验,我们建议升级至Neovim的最新版本。 可以通过`vim-plug`或`dein.vim`等包管理工具来安装和管理Lua插件。 三、Lua基础在着手编写Neovim的Lua配置之前,需要对Lua语言的基础语法有所掌握。 Lua支持变量、函数、控制流、表(类似于数组和键值对映射)等核心概念。 它的语法设计简洁明了,便于理解和应用。 例如,定义一个变量并赋值:```lualocal myVariable = "Hello, Neovim!"```四、Lua在Neovim中的实际应用1. 配置文件:Neovim的初始化文件`.vimrc`能够完全采用Lua语言编写,只需在文件首部声明`set runtimepath^=~/.config/nvim ini...
基于STM32 F4的永磁同步电机无位置传感器控制策略研究内容概要:本文围绕基于STM32 F4的永磁同步电机(PMSM)无位置传感器控制策略展开研究,重点探讨在不使用机械式位置传感器的情况下,如何通过算法实现对电机转子位置和速度的精确估算与控制。文中结合STM32 F4高性能微控制器平台,采用如滑模观测器(SMO)、扩展卡尔曼滤波(EKF)或高频注入法等先进观测技术,实现对电机反电动势或磁链的实时估算,进而完成磁场定向控制(FOC)。研究涵盖了控制算法设计、系统建模、仿真验证(可能使用Simulink)以及在嵌入式平台上的代码实现与实验测试,旨在提高电机驱动系统的可靠性、降低成本并增强环境适应性。; 适合人群:具备一定电机控制理论基础和嵌入式开发经验的电气工程、自动化及相关专业的研究生、科研人员及从事电机驱动开发的工程师;熟悉C语言和MATLAB/Simulink工具者更佳。; 使用场景及目标:①为永磁同步电机驱动系统在高端制造、新能源汽车、家用电器等领域提供无位置传感器解决方案的设计参考;②指导开发者在STM32平台上实现高性能FOC控制算法,掌握位置观测器的设计与调试方法;③推动电机控制技术向低成本、高可靠方向发展。; 其他说明:该研究强调理论与实践结合,不仅包含算法仿真,还涉及实际硬件平台的部署与测试,建议读者在学习过程中配合使用STM32开发板和PMSM电机进行实操验证,以深入理解控制策略的动态响应与鲁棒性问题。
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