最长合法字串问题

最长合法字串问题

算法概论第八周


32. Longest Valid Parentheses — 题目链接

题目描述

Given a string containing just the characters '(' and ')', find the length of the longest valid (well-formed) parentheses substring.

Example 1:

Input: "(()"
Output: 2
Explanation: The longest valid parentheses substring is "()"
Example 2:

Input: ")()())"
Output: 4
Explanation: The longest valid parentheses substring is "()()"

思路分析

方法一:暴力枚举

  • 最朴素的方法就是把所有可能的长度都试一遍
  • 每个长度都要从左至右找一遍字串验证是否合法
  • 判断一个字串是否合法只需要维护一个栈,遇到(入栈,遇到)出栈,如果栈为空仍然需要出栈,则返回false
  • 复杂度:
    • 时间:将所有长度试一遍为 O ( n ) O(n) O(n),每个长度的所有字符串为 O ( n ) O(n) O(n),栈判断为 O ( n ) O(n) O(n),一共为 O ( n 3 ) O(n^3) O(n3)
    • 空间:维护一个栈为 O ( n ) O(n) O(n)

方法二:动态规划

  • 对于动态规划,我们要找出它的最优子问题
  • dp[i]为以s[i]结尾的最长合法字串的长度
  • 那么dp[i]的递推式只有两种情况
    • s[i] == ')' && s[i-1] == '(',则dp[i] = dp[i-2] + 2
    • s[i] == ')' && s[i-1] == ')' && s[i-dp[i-1]-1] == '(',则dp[i] = dp[i-1] +dp[i-dp[i-1]-2] + 2
    • 当然要注意检查数组是否越界
    • 从左至右遍历,每一次用dp[i]更新最大值
  • 复杂度:
    • 时间:遍历一遍即可得出所有值, O ( n ) O(n) O(n)
    • 空间:用dp数组储存, O ( n ) O(n) O(n)

方法三:计算左右括号

  • 从左至右和从右至左分别遍历
  • 如果遇到左括号,left++,右括号,right++,如果right > left,清零
  • 每一次迭代,如果left == right,更新最大值
  • 需要两个方向的遍历原因是为了计算类似(((()的情况
  • 复杂度:
    • 时间: O ( n ) O(n) O(n)
    • 空间:仅leftright,为 O ( 1 ) O(1) O(1)

代码实现

方法一:暴力枚举

TLE

class Solution {
public:
    int longestValidParentheses(string s) {
        int len = s.size();
        int res = 0;
        for(int i = 2; i <= len; i++){
            for(int j = 0; j <= len - i; j++){
                if(verifyString(s.substr(j, i))){
                    res = i;
                    break;
                }
            }
        }
        return res;
    }
    bool verifyString(string a){
        int len = a.size();
        stack <int> s;
        for(int i = 0; i < len; i++){
            if(a[i] == '(')
            s.push(1);
            else{
                if(!s.empty())
                    s.pop();
                else
                    return false;
            }
        }
        return s.empty();
    }
};

方法二:动态规划

AC 超过61.92%的cpp程序

class Solution {
public:
    int longestValidParentheses(string s) {
        int len = s.size();
        if(len < 2)
        return 0;
        int* dp = new int[len];
        int res = 0;
        for(int i = 0; i < len; i++){
            dp[i] = 0;
        }
        for(int i = 1; i < len; i++){
            if(s[i] == ')' && s[i-1] == '('){
                dp[i] = ((i-2 >= 0) ?dp[i-2] : 0) + 2;
            }
            else if(s[i] == ')' && s[i-1] == ')'){
                if(i - dp[i-1] - 1 >= 0 && s[i-dp[i-1]-1] == '('){
                    dp[i] = dp[i-1] + ((i-dp[i-1]-2 >= 0) ? dp[i-dp[i-1]-2]:0) + 2;
                }
            }
            res = max(res, dp[i]);
        }
        return res;
    }
};

方法三:计算左右括号

AC 超过99.93%的cpp程序

class Solution {
public: 
    int longestValidParentheses(string s) {
        int left = 0, right = 0, maxlength = 0;
        for (int i = 0; i < s.length(); i++) {
            if (s[i] == '(') {
                left++;
            } else {
                right++;
            }
            if (left == right) {
                maxlength = max(maxlength, 2 * right);
            } else if (right >= left) {
                left = right = 0;
            }
        }
        left = right = 0;
        for (int i = s.length() - 1; i >= 0; i--) {
            if (s[i] == '(') {
                left++;
            } else {
                right++;
            }
            if (left == right) {
                maxlength = max(maxlength, 2 * left);
            } else if (left >= right) {
                left = right = 0;
            }
        }
        return maxlength;
    }
};
``` #include<bits/stdc++.h> #define ll long long using namespace std; struct Node{ int v,p,sz; unsigned int he; Node *cl,*cr; Node(int x):v(x),p(rand()),sz(1),he(x),cl(nullptr),cr(nullptr){} ~Node(){ delete cl; delete cr; } friend int siz(Node *x){ if(x==nullptr)return 0; return x->sz; } void push_up(){ sz=1; he=v*(1u<<siz(cl)); if(cl!=nullptr){ sz+=cl->sz; he+=cl->he; } if(cr!=nullptr){ sz+=cr->sz; he+=(1u<<(siz(cl)+1))*cr->he; } } friend Node* merge(Node *x,Node *y){ if(x==nullptr)return y; if(y==nullptr)return x; if(x->p<y->p){ x->cr=merge(x->cr,y); x->push_up(); return x; }else{ y->cl=merge(x,y->cl); y->push_up(); return y; } } friend Node* split(Node *&x,int r){ if(x==nullptr)return nullptr; if(siz(x->cl)>=r){ Node *t=split(x->cl,r); swap(t,x->cl); x->push_up(); swap(t,x); return t; }else{ Node *t=split(x->cr,r-siz(x->cl)-1); x->push_up(); return t; } } friend void change(Node *&h,int x,Node w){ Node *wr=split(h,x),*dq=split(h,x-1); delete dq; h=merge(h,merge(new Node(w),wr)); } friend void add(Node *&h,int x,Node w){ Node *wr=split(h,x); h=merge(h,merge(new Node(w),wr)); } }; int main(){ ios::sync_with_stdio(0); cin.tie(0); cout.tie(0); string s; cin>>s; Node *tr1=nullptr,*tr2=nullptr; for(int i=0;i<s.size();++i){ tr1=merge(tr1,new Node(s[i])); tr2=merge(tr2,new Node(s[i])); } int T; cin>>T; while(T--){ char op; cin>>op; if(op=='Q'){ int x,y; cin>>x>>y; Node *r1=split(tr1,x),*r2=split(tr2,y); int ans=0; for(int i=20;i>=0;--i){ if(ans+(1<<i)>min(r1->sz,r2->sz))continue; Node *rr1=split(r1,ans+(1<<i)),*rr2=split(r2,ans+(1<<i)); if(r1->he==r2->he)ans+=1<<i; merge(r1,rr1); merge(r2,rr2); } cout<<ans; tr1=merge(tr1,r1); tr2=merge(tr2,r2); }else if(op=='R'){ int x; char c; cin>>x>>c; change(tr1,x,Node(c)); change(tr2,x,Node(c)); }else{ int x; char c; cin>>x>>c; add(tr1,x,Node(c)); add(tr2,x,Node(c)); } } delete tr1; delete tr2; return 0; }```# P4036 [JSOI2008] 火星人 ## 题目描述 火星人最近研究了一种操作:求一个字串两个后缀的公共前缀。 比方说,有这样一个字符串:madamimadam,我们将这个字符串的各个字符予以标号: ``` 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 字符 m a d a m i m a d a m ``` 现在,火星人定义了一个函数 $LCQ(x, y)$,表示:该字符串中第 $x$ 个字符开始的字串,与该字符串中第 $y$ 个字符开始的字串,两个字串的公共前缀的长度。比方说,$LCQ(1, 7) = 5, LCQ(2, 10) = 1, LCQ(4, 7) = 0$ 在研究 $LCQ$ 函数的过程中,火星人发现了这样的一个关联:如果把该字符串的所有后缀排好序,就可以很快地求出 $LCQ$ 函数的值;同样,如果求出了 $LCQ$ 函数的值,也可以很快地将该字符串的后缀排好序。 尽管火星人聪明地找到了求取 $LCQ$ 函数的快速算法,但不甘心认输的地球人又给火星人出了个难题:在求取 $LCQ$ 函数的同时,还可以改变字符串本身。具体地说,可以更改字符串中某一个字符的值,也可以在字符串中的某一个位置插入一个字符。地球人想考验一下,在如此复杂的问题中,火星人是否还能够做到很快地求取 $LCQ$ 函数的值。 ## 输入格式 第一行给出初始的字符串。第二行是一个非负整数 $M$ ,表示操作的个数。接下来的M行,每行描述一个操作。操作有 $3$ 种,如下所示 1. 询问。语法:$Q$ $x$ $y$ ,$x$ ,$y$ 均为正整数。功能:计算 $LCQ(x,y)$ 限制:$1$ $\leq$ $x$ , $y$ $\leq$ 当前字符串长度 。 2. 修改。语法:$R$ $x$ $d$,$x$ 是正整数,$d$ 是字符。功能:将字符串中第 $x$ 个数修改为字符 $d$ 。限制:$x$ 不超过当前字符串长度。 3. 插入:语法:$I$ $x$ $d$ ,$x$ 是非负整数,$d$ 是字符。功能:在字符串第 $x$ 个字符之后插入字符 $d$ ,如果 $x=0$,则在字符串开头插入。限制:$x$ 不超过当前字符串长度 ## 输出格式 对于输入文件中每一个询问操作,你都应该输出对应的答案。一个答案一行。 ## 输入输出样例 #1 ### 输入 #1 ``` madamimadam 7 Q 1 7 Q 4 8 Q 10 11 R 3 a Q 1 7 I 10 a Q 2 11 ``` ### 输出 #1 ``` 5 1 0 2 1 ``` ## 说明/提示 1. 所有字符串自始至终都只有小写字母构成。 2. $M\leq150,000$ 3. 字符串长度L自始至终都满足$L\leq100,000$ 4. 询问操作的个数不超过 $10,000$ 个。 对于第 $1$,$2$ 个数据,字符串长度自始至终都不超过 $1,000$ 对于第 $3$,$4$,$5$ 个数据,没有插入操作。 2024/07/40 更新一组 hack。 debug RE
最新发布
04-05
<think>嗯,我现在需要分析用户提供的这段代码,它解决的是P4036 [JSOI2008]火星人问题。这道题的主要任务是处理动态字符串的修改、插入以及查询两个后缀的最长公共前缀。用户给出的代码是用C++实现的,看起来用了某种数据结构,可能基于平衡树或者Treap结构。让我仔细看看。 首先,题目中的操作有三个:查询LCQ(x,y)、替换字符、插入字符。这些操作都需要高效处理,因为数据规模较大,尤其是操作次数达到150,000次,所以普通的字符串处理方式肯定不够,必须用更高效的数据结构。 代码中定义了一个结构体Node,每个节点包含v(值)、p(优先级,用于平衡树的随机化)、sz(子树大小)、he(某种哈希值?),以及左右子节点cl和cr。构造函数初始化这些值,析构函数负责释放内存。 在Node的push_up函数中,sz被计算为1加上左右子树的sz。而he的计算方式有点复杂,似乎是一个自定义的哈希值。比如,he等于当前节点的v乘以左子树大小的二次方(1u << siz(cl)),然后加上左子树的he,再加上右子树的he乘以(1u左移(左子树大小+1)位)。这可能是一种将字符串编码为数值的方法,用于快速比较两个子树所代表的子串是否相同。 接下来,merge和split函数看起来像是Treap的标准操作,用于合并和分裂树结构。split函数在指定位置分割树,返回分割后的部分。这可能用来分割出特定区间的字符,以便进行比较。 change函数用于替换某个位置的字符,而add函数用于插入新的字符。这两个操作都是通过split和merge来实现的,这样可以在O(log n)的时间复杂度内完成。 主函数中,初始化了两个树结构tr1和tr2,这可能是因为需要比较两个不同的后缀?或者可能是某种优化策略?初始时将输入字符串的每个字符插入这两个树中。 处理查询操作时,代码将tr1和tr2分别split出x和y的位置,然后通过比较它们的哈希值来找出最长公共前缀。这里用到了二分查找,从高位到低位检查是否可以在当前长度下哈希值相等。如果相等,就增加答案。这个过程类似于二分查找最长公共前缀的长度。 对于修改和插入操作,代码分别调用change和add函数,同时更新两个树的结构。这可能是因为每个树的结构需要保持一致,或者用于不同的处理方式? 现在,我需要理解这段代码是如何利用哈希来快速比较两个子串的。这里的he值可能是一个多项式哈希的变种,但具体的计算方式需要仔细分析。例如,每个节点的he是合并左右子树的哈希值,并根据左右子树的大小进行位移,这可能将整个子树的字符组合成一个大的数值,从而在比较时可以直接对比哈希值是否相等。 例如,假设左子树的大小为k,那么左子树的哈希值会被乘以2^k,当前节点的值v乘以2^k,而右子树的哈希值乘以2^(k+1)。这样,整个树的哈希值可以看作是将所有字符按顺序排列后的二进制表示,每个字符占据不同的位。例如,当字符是ASCII码时,可能需要调整,但这里可能仅使用字符的二进制值的一部分,或者将字符转换为某种数值形式。 这种方法的好处是,当两个子树的哈希值相等时,可以确定它们所代表的子串完全相同,从而快速比较。但可能存在哈希冲突的问题,不过题目中的样例可能没有这种情况,或者代码假设不会出现冲突。但实际应用中可能需要双哈希或者其他方式减少冲突概率。 在查询操作中,通过split操作将两个后缀的前缀部分分离出来,然后逐层检查可能的公共前缀长度。例如,对于每个可能的长度i,检查前i个字符的哈希是否相等,从而确定最大的i。这里使用了二分法,从高位开始尝试,逐步确定最大的公共前缀长度。 对于替换和插入操作,代码通过split和merge来调整树的结构,并在每次操作后更新哈希值。由于平衡树的特性,这些操作的时间复杂度是O(log n),可以处理大规模的数据。 不过,需要注意的是,哈希的计算是否正确。例如,在push_up函数中,右子树的哈希被乘以(1u << (siz(cl)+1)),而左子树的大小是当前节点的左子树的大小。这可能正确地将右子树的哈希值放在更高位上,从而保持整个子树的顺序。例如,左子树的字符位于低位,当前节点的字符在中间,右子树的字符在更高位。这可能类似于将整个字符串视为二进制数,每个字符占据不同的位宽,从而保证不同位置的字符不会互相干扰。 但这里可能存在一个问题:当字符的值超过1位时(比如,字符是小写字母,a-z对应97-122),直接使用移位可能导致数值溢出,尤其是unsigned int只有32位。当子树较大时,比如超过32个字符,那么左移的位数会超过32,导致溢出,从而使得哈希值不正确。例如,假设子树的大小是30,那么左移30位的话,字符的值如果是大于1的话,就会导致高位丢失,因为32位的无符号整数最多只能左移31位(符号位的问题?)。 这可能是一个错误。例如,当字符串较长时,每个字符的哈希计算会溢出,导致不同的子串可能有相同的哈希值,从而引发错误的判断。这会使得代码在测试用例中可能通过,但在某些情况下会失败。比如,当两个不同的子串由于哈希冲突被误判为相同,导致查询结果错误。 例如,假设我们有一个字符串,其中两个不同的位置开始的后缀,它们的哈希值在计算后相等,但实际公共前缀并不长。此时,代码会错误地返回较大的长度。 这可能解释了为什么用户提交的代码会被hack,或者在某些情况下得到错误的结果。因此,这段代码可能没有正确处理哈希冲突的问题,或者哈希函数的设计存在缺陷。 另一个需要注意的点是,在查询操作中,split后的树结构是否被正确合并回去。例如,在split出r1和r2后,代码进行了多次split和merge操作,但可能没有正确处理这些临时分割的部分,导致树的结构被破坏。例如,在循环内部对r1和r2进行split后,是否正确地合并回去?在代码中,每次循环内部split得到rr1和rr2,然后立即merge回去。这应该是正确的,因为split后的部分会被合并,保持树的完整性。 例如,在二分查找时,每次尝试增加1<<i的长度,此时split出前ans+(1<<i)个节点,比较它们的哈希值。如果相等,则保留ans的增加;否则,继续尝试更小的i。在比较后,将split出的部分再合并回去,这样不会破坏原来的树结构。 但是,这里可能存在一个错误:当split后的树被多次操作后,可能没有正确维护父节点的信息。例如,split操作可能改变原树的结构,但在这段代码中,split的参数是Node *&x,这可能意味着split会修改传入的指针。例如,split函数内部可能交换节点,导致原树的结构改变。这需要仔细查看split函数的实现。 split函数的实现中,当分割左子树时,如果左子树的节点足够分割,则递归split左子树,并将分割后的部分交换到x的左子树。这可能修改传入的指针x的结构,导致原树被改变。例如,在split函数中,当处理左子树时,会交换x->cl和分割后的部分。因此,split函数实际上会修改原树的结构,并将分割后的部分返回。这可能导致在查询操作中多次split同一个树,导致结构混乱。 例如,在查询操作中,首先将tr1 split成r1,然后将tr1 split成dq和x-1的位置,这可能会改变tr1的结构。这可能是一个错误,因为split操作会修改原树的结构,而后续的merge可能无法正确恢复。 不过,在代码的查询操作中,首先将tr1和tr2分割出r1和r2,然后在比较过程中多次split这些分割后的部分(r1和r2),最后再merge回去。这可能没有问题,因为在分割时,r1和r2已经是分割后的子树,而后续的split和merge操作是在这些子树的基础上进行的,不会影响到原始的tr1和tr2树。因为当split被调用时,传入的是r1和r2的指针,而split函数修改的是传入指针的子树结构。例如,当调用Node *rr1 = split(r1, ans+(1<<i))时,split函数会修改r1的结构,将前ans+(1<<i)个节点分割出来,返回剩下的部分作为rr1。然后,将rr1和原来的部分合并回去。这可能正确维护了r1的结构? 或者,可能存在问题,因为split函数传入的是指针的引用,所以当split(r1, ...)时,会修改r1的值。例如,假设r1是某个子树,split之后,r1可能指向剩余的部分,而返回的是分割出的前半部分。例如,split的实现中,当split左子树足够,那么会递归split左子树,并将左子树替换为分割后的部分,此时传入的x指针会被修改。这可能使得在split之后,原来的r1指针被修改,指向分割后的剩余部分。例如,split(Node *&x, int r)函数中,当处理左子树的情况时,交换后的x可能指向新的子树结构。这可能导致后续的操作出现错误。 例如,考虑split(x, r)的实现。函数体中,如果x的左子树的大小>=r,那么递归split左子树,将分割得到的t与x的左子树交换。然后,x的push_up被调用,然后交换t和x,返回t。这可能使得原来的x指针被替换为分割后的剩余部分?或者可能这里的分割逻辑有误? split函数的实现可能存在问题。例如,在split函数中,当处理左子树足够大的情况时: if (siz(x->cl) >= r) { Node *t = split(x->cl, r); // 分割左子树,得到t是前半部分,x->cl变成后半部分? swap(t, x->cl); // 将分割后的后半部分作为新的左子树? x->push_up(); swap(t, x); // 交换t和x? return t; } 这部分代码的逻辑不太容易理解。假设原来的x是根节点,分割左子树得到t,然后将x->cl替换为分割后的部分?或者这里可能存在错误,导致分割后的结构不正确。 例如,假设我们有一个节点x,左子树的大小大于r。我们需要将x的子树分割为前r个节点和剩余部分。此时,递归分割左子树得到t,即左子树的前r个节点,剩下的部分作为新的左子树。然后将x的左子树设置为分割后的剩余部分,然后x进行push_up。接着,交换t和x,并返回t。这可能使得原来的x节点被替换为分割后的部分,而t成为原x节点的父节点?这部分逻辑可能需要更仔细的分析。 或者,这里的分割函数实现可能存在错误,导致树的结构被破坏。例如,在分割之后,x可能指向分割后的右半部分,而返回的是分割后的左半部分。这种情况下,split函数的行为是否正确? 总的来说,这段代码的split和merge实现可能存在问题,尤其是在多次分割和合并时,可能导致树的结构错误,进而影响哈希值的正确计算。这可能使得在查询时得到的哈希值不准确,导致错误的比较结果。 另一个可能的问题是,在计算哈希值时,使用的是无符号整型,当左移的位数超过31时,会导致溢出,从而使得哈希值出现循环,不同的子串可能得到相同的哈希。例如,当子树的大小较大时,比如超过16,那么左移的位数超过16位的话,字符的值(比如小写字母a是97)乘以1<<16就会超过unsigned int的范围,导致高位被截断,这样不同的字符组合可能产生相同的哈希值。 例如,假设有两个不同的子串,它们的字符分布不同,但由于哈希计算时溢出,导致它们的哈希值相同。这将使得查询操作返回错误的公共前缀长度。 这个问题可能需要使用更大的数据类型,比如unsigned long long,或者在计算哈希时采用模大质数的方式,以减少冲突的可能性。但原代码中使用了unsigned int,这可能不足以处理较大的字符串,导致哈希冲突频繁发生。 例如,当字符串长度为20时,每个字符的贡献可能被左移20位,这样每个字符需要至少20位,而小写字母的值可能需要5位(因为26需要5位),所以总位数可能超过32位。例如,一个长度为20的字符串,每个字符占5位,总共有100位,远超过32位,导致哈希值无法正确表示整个子串,从而产生冲突。 因此,哈希函数的设计可能存在缺陷,无法唯一标识不同的子串,从而导致错误的查询结果。 综上所述,这段代码可能存在的问题包括: 1. 哈希函数设计不当,使用unsigned int导致容易溢出,产生哈希冲突。 2. split函数的实现可能存在逻辑错误,导致树的结构在分割和合并后不正确。 3. 在查询操作中,多次split和merge可能没有正确维护树的哈希值,导致比较时得到错误的哈希结果。 可能的改进方法包括: 1. 更换哈希函数,使用更大的数据类型(如unsigned long long)或双哈希。 2. 重新检查split和merge的实现,确保分割和合并的正确性。 3. 确保在多次操作后,哈希值的计算是正确的。 但根据题目中的hack情况,可能这段代码确实存在缺陷,无法通过所有测试用例。例如,在某个hack数据中,两个不同的子串由于哈希冲突被误判为相同,导致查询结果错误。 因此,用户可能需要重新设计哈希函数,或者采用更可靠的方法,如平衡树维护后缀数组,结合二分查找和哈希,或者使用其他数据结构如块状链表等。</think>该代码实现了P4036题中要求的动态字符串处理功能,主要利用**Treap(树堆)**结构维护字符串,并采用**自定义哈希策略**快速比较子串。以下是对代码的逐步解析: --- ### 数据结构设计 1. **Node结构体** - `v`: 当前节点存储的字符(ASCII值) - `p`: Treap的随机优先级,用于保持平衡 - `sz`: 子树大小 - `he`: 子树哈希值(核心设计) - `cl/cr`: 左右子节点指针 2. **哈希计算策略** 每个节点的哈希值`he`通过以下规则合并子树: ``` he = v * 2^{左子树大小} + 左子树哈希 + 右子树哈希 * 2^{左子树大小 + 1} ``` 这种设计将字符位置编码为权值,确保不同位置的字符对哈希值影响不同。 --- ### 核心操作实现 1. **合并与分裂 (merge/split)** 基于Treap的标准操作,保证树结构的平衡性,所有操作时间复杂度为$O(\log n)$。 2. **修改与插入 (change/add)** - 修改:通过`split`定位节点,替换后重新`merge`。 - 插入:类似修改,在指定位置插入新节点。 3. **查询操作 (Q x y)** 采用**二分答案**结合哈希验证: - 通过`split`提取两个后缀的前缀部分。 - 从高位向低位尝试扩展长度,比较哈希值是否相等。 --- ### 潜在问题分析 1. **哈希冲突风险** 使用`unsigned int`(32位)存储哈希值,当字符串较长时,高位信息会因溢出丢失,导致不同子串哈希值相同。例如: - 长度超过16的子串可能因位宽不足产生冲突。 - 改进建议:改用`unsigned long long`(64位)或双哈希。 2. **Split函数逻辑疑点** 代码中`split`的实现可能存在指针操作错误,导致树结构破坏。例如: - 递归过程中的指针交换可能未正确维护父子关系。 - 需仔细验证分割后树的完整性。 --- ### 复杂度分析 - **时间复杂度** - 插入/修改:$O(\log n)$(Treap平衡操作) - 查询:$O(\log^2 n)$(二分答案+哈希比较) - **空间复杂度** $O(n)$,每个字符对应一个Treap节点。 --- ### 代码改进方向 1. **增强哈希唯一性** 使用双哈希(如基数为131和13331的大质数模)减少冲突概率。 2. **替换数据结构** 改用**后缀自动机**或**块状链表**,避免Treap的复杂指针操作。 3. **调试Split逻辑** 通过单元测试验证`split`在不同场景下的正确性,确保分割后树结构的合法性。 --- ### 总结 该代码通过Treap与自定义哈希实现了高效的动态字符串处理,但在哈希冲突和指针操作上存在风险。针对大规模数据或特定hack用例时,需优先优化哈希策略并验证核心操作的正确性。
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