[BZOJ4650][NOI2016]优秀的拆分 各数据点解法

本文介绍了一种基于后缀数组的字符串匹配算法,该算法能在O(nlogn)的时间复杂度内解决特定问题。通过枚举子串长度并利用后缀数组预处理得到的最长公共前后缀信息,可以高效计算出特定子串的数量。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

60pts:模拟 O(n4)

直接O(n2)枚举每个子串,再O(n)枚举一个拆分,再进行一次O(n)判断。总复杂度O(n4)
此外,注意到前4个数据点的字符串字符全部相同,因此特判一下,此时任意一个长度为偶数的子串的任意一个长度为偶数的拆分都是合法的。

70pts:哈希 O(n3)

可以发现,判断一个拆分是否合法需要O(n)的时间。因此使用哈希,可以将判定的复杂度从O(n)降到O(1)

95pts:分析+哈希 O(n2)

可以想到,如果枚举AA的最后一个字符i(从1n1),那么这时候对答案的贡献为:
i结尾的AA形式的子串个数i+1开头的AA形式的子串个数。
记以i开头的AA形式的子串个数为le[i],以i结尾的AA形式的子串个数为ri[i],那么答案就是n1i=1ri[i]le[i+1]
le[i]ri[i]可以枚举端点后用哈希判断。

100pts:后缀数组 O(nlogn)

可以看出,leri需要O(n2)的时间求出。怎样优化呢?
首先枚举AA子串长的一半(记为i),再枚举所有满足i|ji+jnj
此时,先查询子串[ji+1,j1][j+1,i+j1]的最长公共后缀,以及子串[j,j+i1][j+i,j+2i1]的最长公共前缀,记为lr。可以用后缀数组O(nlogn)预处理O(1)求出。
这时候,可以看出,[jl,j+r1][i+jl,i+j+r1]是原串的一个公共子串。此时,如果l+ri,那么就找到了l+ri+1个长度为2i的AA串,他们的左端点从jlj+ri,右端点从jl+2i1一直到j+r+i1。也就是说,把le[jl,j+ri]区间加1,再把ri[jl+2i1,j+r+i1]区间加1,这一步骤可以差分实现。
同时,由于这里将AA的左端点限制在了[ji+1,j]的范围内,因此这样操作,就能不重不漏地计算出leri
同样,结果为n1i=1ri[i]le[i+1]
感觉NOI2016难度比往年大很多,但暴力分也送的多……
代码:

#include <cmath>
#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <iostream>
#include <algorithm>
using namespace std;
inline int read() {
    int res = 0; bool bo = 0; char c;
    while (((c = getchar()) < '0' || c > '9') && c != '-');
    if (c == '-') bo = 1; else res = c - 48;
    while ((c = getchar()) >= '0' && c <= '9')
        res = (res << 3) + (res << 1) + (c - 48);
    return bo ? ~res + 1 : res;
}
typedef long long ll;
const int N = 6e4 + 5, LogN = 18;
int w[N], Log[N], le[N], ri[N];
struct SA {
    char s[N]; int n, sa[N], rank[N], height[N], RMQ[N][LogN];
    void init() {
        int *x = rank, *y = height;
        int i, j, m = 26, k; memset(w, 0, sizeof(w));
        memset(rank, 0, sizeof(rank));
        for (i = 1; i <= n; i++) w[x[i] = s[i] - 'a' + 1]++;
        for (i = 2; i <= m; i++) w[i] += w[i - 1];
        for (i = 1; i <= n; i++) sa[w[x[i]]--] = i;
        for (k = 1; k < n; k <<= 1, swap(x, y)) {
            int tt = 0; for (i = n - k + 1; i <= n; i++) y[++tt] = i;
            for (i = 1; i <= n; i++) if (sa[i] > k) y[++tt] = sa[i] - k;
            memset(w, 0, sizeof(w));
            for (i = 1; i <= n; i++) w[x[i]]++;
            for (i = 2; i <= m; i++) w[i] += w[i - 1];
            for (i = n; i; i--) sa[w[x[y[i]]]--] = y[i];
            m = 0; for (i = 1; i <= n; i++) {
                int u = sa[i], v = sa[i - 1];
                y[u] = x[u] != x[v] || x[u + k] != x[v + k] ? ++m : m;
            }
            if (m == n) break;
        }
        if (y != rank) copy(y, y + n + 1, rank);
        height[1] = 0; for (i = 1, k = 0; i <= n; i++) {
            if (k) k--; int u = sa[rank[i] - 1];
            while (s[i + k] == s[u + k]) k++;
            height[rank[i]] = k;
        }
        for (i = 1; i <= n; i++) RMQ[i][0] = height[i];
        for (j = 1; j <= 16; j++) for (i = 1; i + (1 << j) - 1 <= n; i++)
            RMQ[i][j] = min(RMQ[i][j - 1], RMQ[i + (1 << j - 1)][j - 1]);
    }
    int lcp(int x, int y) {
        if (x == y) return n - x + 1;
        int l = rank[x], r = rank[y], z;
        if (l > r) swap(l, r); l++; z = Log[r - l + 1];
        return min(RMQ[l][z], RMQ[r - (1 << z) + 1][z]);
    }
} S, T;
int LCP(int x, int y) {
    if (x == S.n + 1 || y == S.n + 1) return 0;
    return S.lcp(x, y);
}
int LCS(int x, int y) {
    if (!x || !y) return 0;
    return T.lcp(T.n - x + 1, T.n - y + 1);
}
void work() {
    int i, j, n; scanf("%s", S.s + 1); n = S.n = T.n = strlen(S.s + 1);
    for (i = n; i; i--) T.s[n - i + 1] = S.s[i]; S.init(); T.init();
    memset(le, 0, sizeof(le)); memset(ri, 0, sizeof(ri));
    for (i = 1; (i << 1) <= n; i++) for (j = i; j + i <= n; j += i) {
        int l = min(i - 1, LCS(j - 1, j + i - 1)), r = min(i, LCP(j, j + i));
        if (l + r >= i) {
            le[j - l]++; le[j + r - i + 1]--;
            ri[j - l + (i << 1) - 1]++; ri[j + r + i]--;
        }
    }
    for (i = 2; i <= n; i++) le[i] += le[i - 1];
    for (i = 2; i <= n; i++) ri[i] += ri[i - 1]; ll ans = 0;
    for (i = 1; i < n; i++) ans += 1ll * ri[i] * le[i + 1];
    printf("%lld\n", ans);
}
int main() {
    int i, T = read(); Log[0] = -1;
    for (i = 1; i <= 6e4; i++) Log[i] = Log[i >> 1] + 1;
    while (T--) work();
    return 0;
}
资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/d37d4dbee12c A:计算机视觉,作为人工智能领域的关键分支,致力于赋予计算机系统 “看懂” 世界的能力,从图像、视频等视觉数据中提取有用信息并据此决策。 其发展历程颇为漫长。早期图像处理技术为其奠基,后续逐步探索三维信息提取,与人工智能结合,又经历数学理论深化、机器学习兴起,直至当下深度学习引领浪潮。如今,图像生成和合成技术不断发展,让计算机视觉更深入人们的日常生活。 计算机视觉综合了图像处理、机器学习、模式识别和深度学习等技术。深度学习兴起后,卷积神经网络成为核心工具,能自动提炼复杂图像特征。它的工作流程,首先是图像获取,用相机等设备捕获视觉信息并数字化;接着进行预处理,通过滤波、去噪等操作提升图像质量;然后进入关键的特征提取和描述环节,提炼图像关键信息;之后利用这些信息训练模型,学习视觉模式和规律;最终用于模式识别、分类、对象检测等实际应用。 在实际应用中,计算机视觉用途极为广泛。在安防领域,能进行人脸识别、目标跟踪,保障公共安全;在自动驾驶领域,帮助车辆识别道路、行人、交通标志,实现安全行驶;在医疗领域,辅助医生分析医学影像,进行疾病诊断;在工业领域,用于产品质量检测、机器人操作引导等。 不过,计算机视觉发展也面临挑战。比如图像生成技术带来深度伪造风险,虚假图像和视频可能误导大众、扰乱秩序。为此,各界积极研究检测技术,以应对这一问题。随着技术持续进步,计算机视觉有望在更多领域发挥更大作用,进一步改变人们的生活和工作方式 。
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