【GDKOI2013选拔】大LCP

本文介绍了一种求解大LCP(最长公共前缀)问题的方法,通过使用字典树来高效处理字符串集合,实现了对前k个字符串中两两最长公共前缀的最大值的查询。

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题目

LCP就是传说中的最长公共前缀,至于为什么要加上一个大字,那是因为…你会知道的。
首先,求LCP就要有字符串。既然那么需要它们,那就给出n个字符串好了。
于是你需要回答询问大LCP,询问给出一个k,你需要求出前k个字符串中两两的LCP最大值是多少,这就是传说中的大LCP。

对于30%的数据,字符串总长度不超过10^4,1<=N<=10^3,1<=Q<=10.
接下来30%的数据,字符串总长度不超过10^4,1<=N<=10^3,1<=Q<=1000.
对于100%的数据,字符串总长度不超过10^6,1<=N,Q<=10^5.

分析

我们抓住这题的描述的关键句“你需要求出前k个字符串中….”中的“前”,所以我们可以想到每次求第k个的时候从第k-1个里面求出来。事实上这样是可以的,我们求出s[k]对答案的贡献(s[k]在前面的字符串的最长公共前缀)=dat后,ans[k]=max(ans[k-1],dat)。
接着我们考虑如何求s[k]对前面的答案的贡献,因为对于每一位要和前面的尽量相同,所以我们可以用字典树来处理。从根出发,然后每次尽量匹配,直到匹配不了就可以。然后再把这个字符串加进字典树里面。
这样便可以很好的解决这个问题了。

大家不用担心内存问题,这题的是总长度不超过10^6.

#include<iostream>
#include<cmath>
#include<cstring>
#include<algorithm>
#include<cstdio>
#include<cstdlib>
using namespace std;
const int N=1000005;
int n,q,num,st,m,ma,ans[N];
char s[N];
struct trie{
    int bz[26];
}tri[N];
int main(){
    scanf("%d%d",&n,&q);
    num=1;
    for(int nn=1;nn<=n;nn++) {
        scanf("%s",s);
        int len=strlen(s);
        st=1;ma=N;
        for(int i=0;i<=len-1;i++){
            if (tri[st].bz[s[i]-65]) st=tri[st].bz[s[i]-65];else {
                ma=min(ma,i);
                num++;tri[st].bz[s[i]-65]=num;st=num;
            }
        }
        if (ma==N) ma=len;
        ans[nn]=max(ans[nn-1],ma);
    }
    for(int i=1;i<=q;i++){
        scanf("%d",&m);
        printf("%d\n",ans[m]);
    }
}
内容概要:该研究通过在黑龙江省某示范村进行24小时实地测试,比较了燃煤炉具与自动/手动进料生物质炉具的污染物排放特征。结果显示,生物质炉具相比燃煤炉具显著降低了PM2.5、CO和SO2的排放(自动进料分别降低41.2%、54.3%、40.0%;手动进料降低35.3%、22.1%、20.0%),但NOx排放未降低甚至有所增加。研究还发现,经济性和便利性是影响生物质炉具推广的重要因素。该研究不仅提供了实际排放数据支持,还通过Python代码详细复现了排放特征比较、减排效果计算和结果可视化,进一步探讨了燃料性质、动态排放特征、碳平衡计算以及政策建议。 适合人群:从事环境科学研究的学者、政府环保部门工作人员、能源政策制定者、关注农村能源转型的社会人士。 使用场景及目标:①评估生物质炉具在农村地区的推广潜力;②为政策制定者提供科学依据,优化补贴政策;③帮助研究人员深入了解生物质炉具的排放特征和技术改进方向;④为企业研发更高效的生物质炉具提供参考。 其他说明:该研究通过量数据分析和模拟,揭示了生物质炉具在实际应用中的优点和挑战,特别是NOx排放增加的问题。研究还提出了多项具体的技术改进方向和政策建议,如优化进料方式、提高热效率、建设本地颗粒厂等,为生物质炉具的广泛推广提供了可行路径。此外,研究还开发了一个智能政策建议生成系统,可以根据不同地区的特征定制化生成政策建议,为农村能源转型提供了有力支持。
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