Period

For each prefix of a given string S with N characters (each character has an ASCII code between 97 and 126, inclusive), we want to know whether the prefix is a periodic string. That is, for each i (2 <= i <= N) we want to know the largest K > 1 (if there is one) such that the prefix of S with length i can be written as A K , that is A concatenated K times, for some string A. Of course, we also want to know the period K.

Input
The input file consists of several test cases. Each test case consists of two lines. The first one contains N (2 <= N <= 1 000 000) – the size of the string S. The second line contains the string S. The input file ends with a line, having the number zero on it.
Output
For each test case, output “Test case #” and the consecutive test case number on a single line; then, for each prefix with length i that has a period K > 1, output the prefix size i and the period K separated by a single space; the prefix sizes must be in increasing order. Print a blank line after each test case.
Sample Input
3
aaa
12
aabaabaabaab
0
Sample Output
Test case #1
2 2
3 3

Test case #2
2 2
6 2
9 3
12 4
求从1到n的串中,出现由循环节构成的串时输出他的位置和组成串的循环节的个数。其中当最小循环节是其本身时,也就是无循环节时(i==ans时)不输出
#include<stdio.h>
#include<math.h>
#include<string.h>
#include<iostream>
#include<algorithm>
const int maxn=1e6+10;
char s[maxn];
int Next[maxn];
void getNext()
{
    int i=0;
    int j=-1;
    int l=strlen(s);
    while(i<l)
    {
        if(j==-1||s[i]==s[j])
        {
            i++;
            j++;
            Next[i]=j;
        }
        else j=Next[j];
    }
}
int main()
{
    int n,r=1;
    while(~scanf("%d",&n)&&n)
    {
        scanf("%s",s);
        Next[0]=-1;
        getNext();
        printf("Test case #%d\n",r++);
       for(int i=1;i<=n;i++)
       {
           int ans=i-Next[i];
           if(i%ans==0&&i!=ans)
           {
               printf("%d %d\n",i,i/ans);
           }
       }
       printf("\n");
    }
}


### 解决 PP-OCRv4 出现的错误 当遇到 `WARNING: The pretrained params backbone.blocks2.0.dw_conv.lab.scale not in model` 这样的警告时,这通常意味着预训练模型中的某些参数未能匹配到当前配置下的模型结构中[^2]。 对于此问题的一个有效解决方案是采用特定配置文件来适配预训练权重。具体操作方法如下: 通过指定配置文件 `ch_PP-OCRv4_det_student.yml` 并利用已有的最佳精度预训练模型 (`best_accuracy`) 来启动训练过程可以绕过上述不兼容的问题。执行命令如下所示: ```bash python3 tools/train.py -c configs/det/ch_PP-OCRv4/ch_PP-OCRv4_det_student.yml ``` 该方案不仅解决了参数缺失带来的警告,还能够继续基于高质量的预训练成果进行微调,从而提升最终检测效果。 关于蒸馏的概念,在机器学习领域内指的是将大型复杂网络(teacher 模型)的知识迁移到小型简单网络(student 模型)。这里 student 和 teacher 的关系是指两个不同规模或架构的神经网络之间的指导与被指导的关系;其中 teacher 已经经过充分训练并具有良好的性能,而 student 则试图模仿前者的行为模式以达到相似的效果但保持更高效的计算特性。 至于提到的 `Traceback` 错误信息部分,由于未提供具体的跟踪堆栈详情,难以给出针对性建议。不过一般而言,这类报错往往涉及代码逻辑错误或是环境配置不当等问题。为了更好地帮助定位和解决问题,推荐记录完整的异常日志,并仔细检查最近修改过的代码片段以及确认依赖库版本的一致性。
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