题目 P4022 [CTSC2012]熟悉的文章 题目大意:多个文本串,多个匹配串,我们求\(L\),\(L\)指(匹配串中\(≥L\)长度的子串出现在文本串才为"熟悉",使得匹配串整个近似"熟悉")的最大值 近似"熟悉":将匹配串分割,所有串总"熟悉"长度有\(90\%\)以上 做法 首先明确一点,\(L_1<L_2\),则\(L_1\)的熟悉程度\(≥L_2\)的熟悉程度 比如文本串\('adc'\),匹配串\('a…

bzoj luogu 题目描述 阿米巴是小强的好朋友. 在小强眼中,阿米巴是一个作文成绩很高的文艺青年.为了获取考试作文的真谛,小强向阿米巴求教.阿米巴给小强展示了几篇作文,小强觉得这些文章怎么看怎么觉得熟悉,仿佛是某些范文拼拼凑凑而成的.小强不禁向阿米巴投去了疑惑的眼光,却发现阿米巴露出了一个狡黠的微笑. 为了有说服力地向阿米巴展示阿米巴的作文是多么让人觉得"眼熟",小强想出了一个评定作文 "熟悉程度"的量化指标\(L_0\).小强首先将作文转化成一个01串.之后…

题目描述 阿米巴是小强的好朋友. 在小强眼中,阿米巴是一个作文成绩很高的文艺青年.为了获取考试作文的真谛,小强向阿米巴求教.阿米巴给小强展示了几篇作文,小强觉得这些文章怎么看怎么觉得熟悉,仿佛是某些范文拼拼凑凑而成的.小强不禁向阿米巴投去了疑惑的眼光,却发现阿米巴露出了一个狡黠的微笑. 为了有说服力地向阿米巴展示阿米巴的作文是多么让人觉得“眼熟”,小强想出了一个评定作文 “熟悉程度”的量化指标:L 0 .小强首先将作文转化成一个 01 串.之后,小强搜集了各路名家的文章,同样分别转化成 01 串…

题目 好题啊 \(SAM\)+单调队列优化\(dp\) 首先这个\(L\)满足单调性真是非常显然我们可以直接二分 二分之后套一个\(dp\)就好了 设\(dp[i]\)表示到达\(i\)位置熟悉的文章的最大长度 有一个非常显然的\(dp\)方程 \[dp_i=max\{dp_j+i-j\}\ (i-j>=mid)\] 同时\([j+1,i]\)这个子串也得是模式串里的一个子串 对于上面那个\(dp\)方程,我们把\(i\)提出来,用单调队列维护一下\(dp_j-j\)的最大值就好了 下面这个限制…

Problem bzoj 题目大意:给定多个标准串和一个文本串,全部为01串,如果一个串长度不少于\(L\)且是任意一个标准串的子串,那么它是"熟悉"的.对于文本串\(A\),把\(A\)分割成若干段子串,其中"熟悉"的子串的长度总和不少于\(A\)总长度的\(90\%\),那么该\(L\)是可行的.求可行的\(L\)最大值 Solution 前置技能:二分答案.SAM.Dp.单调队列 字符串长在L上下对答案贡献是断崖式的,按套路二分L 再根据对序列分段问题的直觉可…

广义后缀自动机+DP 对于作文库建出广义后缀自动机,广义自动机就是在每次添加一个字符串之前把\(last=0\),然后正常添加就好了 对于每个询问串,预处理出每个位置\(i\)能向前匹配的最长长度\(pp[i]\). 二分长度\(L\),对于位置\(i\),设往前匹配到\(j\),满足\(i-pp[i]<=j<=i-L\), 则中间新增的匹配长度为\(i-j\),前面的匹配长为\(f[j]\),则\(f[i]=f[j]+i-j\). 因为\(i\)是每次\(+1\)的,\(pp[i]\)每次有…

传送门 首先很容易想到对于所有的模式串建出广义后缀自动机,之后对于我们每一个要检查的文本串,先在SAM上跑,计算出来每一个位置能匹配到的最远的位置是多少.(就是当前点减去匹配长度) 之后--考虑DP--一开始我的状态设错了,设成了当前位置的最大的L的值,这样我就不知道怎么转移了-- 于是换一个思路.考虑到其实我们可以判定L是否成立,于是改为二分答案,那么这次我们就用\(dp[i]\)表示到当前串第i位,已经被匹配为"熟悉"的总字符串长度.这样到最后只要判断一下是否大于90%即可.那么我…

传送门 先将所有模板串扔进广义SAM.发现作文的\(L0\)具有单调性,即\(L0\)更小不会影响答案,所以二分答案. 假设当前二分的值为\(mid\),将当前的作文放到广义SAM上匹配. 设对于第\(1-i\)个字符来说,最少的失配字符数为\(dp_i\),那么\(dp_i = dp_{i-1} + 1\),且如果当前匹配长度\(len \geq mid\),还有转移\(dp_i = \min\limits_{j=i-len}^{i-mid} dp_j\).发现在\(i\)增大的过程中\(i-…

/* 首先答案显然是具有单调性的, 所以可以二分进行判断 然后当我们二分过后考虑dp来求最长匹配个数, 发现每个点能够转移的地点 肯定是一段区间, 然后这样就能够得到一个log^2算法 至于每个点的匹配最长区间, 我们可以预处理出所有地点的最长匹配串 然后发现这个东西可以进行单调栈优化, 原因是往后能往前最大匹配到的点是不会超过前面的, 否则前面那个也会更长 然后就能快乐地一个log了 */ #include<cstdio> #include<algorithm> #include…

题面:洛谷 题解: 观察到L是可二分的,因此我们二分L,然后就只需要想办法判断这个L是否可行即可. 因为要尽量使L可行,因此我们需要求出对于给定L,这个串最多能匹配上多少字符. 如果我们可以对每个位置i求出g[i]表示以这个位置为结尾,向前最多匹配多少位,就可以快速得知任意区间[l, r]是否可以被匹配上,因为一个串如果可以被匹配上,那么它的子串肯定也可以被匹配上. 然后我们再做一次DP,设f[i]为DP到i位,最多能匹配上多少字符 那么朴素做法就是枚举上一段的结尾,然后更新,不过注意到这个决策…

没啥难的,主要是单调队列忘了咋求了QAQ... Code: #include <cstdio> #include <algorithm> #include <cstring> #include <deque> #define setIO(s) freopen(s".in","r",stdin) #define maxn 2200000+10 #define N 2 using namespace std; char s…

我们对作文库建出广义后缀自动机.考虑用\(SAM\)处理出来一个数组\(mx[i]\),表示从作文的第\(i\)个位置向左最远在作文库中出现的子串的长度.这个东西可以在\(SAM\)上跑\(trans\)边来实现(其实求出来的是作文前i位在作文库中出现的最长后缀). 处理出来这个东西,我们考虑用\(DP\)求答案.发现直接用\(DP\)求并不是很好求,所以要在外面套一个二分答案.\(DP\)还要用单调队列优化. #include<iostream> #include<cstring>…

题意 显然这个\(L\)是可以二分的,我们只需要判断\(L\)是否合法即可. 显然有一个\(O(n^2)\)的DP: 设\(f_i\)表示当前匹配到\(i\)的最大匹配长度. \(f_i=max(f_j+i-(j+1)+1)\ j\in[i-match_i,i-L]\) 其中的\(match_i\)表示前缀\(i\)能和文本库匹配的最长后缀长度,这显然是可以在后缀自动机上匹配求出的. 于是就可以\(O(n^2logn)\)做了. 发现\(i-match_i\)单调递增,于是可以单调队列解决. 证…

对作文库中的串建出广义SAM,然后显然可以二分答案,二分之后考虑暴力dp,设f[i]为前i位最长匹配长度,显然有f[i]=max(f[i-1],f[j]+i-j) (i-j>=l&&j+1~i能在作文库中匹配).在SAM上跑并记录匹配长度,单调队列优化dp即可. #include<bits/stdc++.h> using namespace std; #define ll long long #define N 2200010 char getc(){char c=get…

二分+单调队列优化dp+后缀自动机 //CTSC2012 熟悉的文章 #include <bits/stdc++.h> using namespace std; const int maxn = 1e7; #define ll long long char s[maxn]; struct node { int fa; int v; int ch[2]; }t[maxn]; int n,m; int siz = 1; int rt = 1; int lst = 1; inline void ex…

纯粹针对刚刚解封开包的新新手,老鸟们请自觉绕行,否则浪费你的时间你非要逼我做谋杀犯可不光我的事你还没地方说理去.如果你正好是个崭新的新手,就耐心的花点时间看看吧,至少大概看看,不要在一个陌生又黑暗的到处碰壁,或张皇四顾,像个没头的苍蝇.现在耐心听我老人家絮絮叨叨没个完的,这点时间绝对值!续_______________________________________________________________________________________用linux,就一定要用linux的…

题目链接: (bzoj) https://www.lydsy.com/JudgeOnline/problem.php?id=2806 (luogu) https://www.luogu.org/problemnew/show/P4022 题解:对"作文库"中的串建广义SAM.(感觉加个#拼在一起直接SAM也行啊,只是常数大了点,但是大家都写的广义SAM我也就跟着写广义SAM了233333) 询问时二分\(L\), 变成求最少几个位置不匹配.然后DP方程是\(dp[i]=\min(dp[…

正题 题目链接:https://www.luogu.com.cn/problem/P4022 题目大意 给出\(m\)个模板串. 然后\(n\)次询问给出一个串\(S\)要求找到一个最大的\(L\)使得能够将\(S\)超过\(90\%\)的部分拿出来分后每个串都是某个模板串的子串且长度不小于\(L\). 所有输入文件长度不超过 \(1100000\) 字节.字符集为\(\{0,1\}\) 解题思路 先把模板串拿出来构一个广义SAM,然后考虑用这个对串进行匹配. 先对于每个位置求出一个\(len_…

题意:给定一个串集合s,每次给定一个串t,询问一个最大的L,使得存在一种划分能把t划分成若干个子串, 其中好的子串总长不小于0.9|t|.好的子串定义为长度不小于L且是s中某一个串的子串. 解:发现这个L可以二分.如果一个L满足那么小一点的L也满足.考虑如何check. 可以求最长的总好的子串长度,然后看是否大于0.9. 这样就能想到DP了.设f[i]表示t[0:i]能划分出的最长好的子串.转移就是考虑第i是否是一个好的子串的结尾.如果是就枚举卡开头,否则就是f[i - 1]. 这个每个位置都有…

SAM 感性瞎扯. 这里是 SAM 做题笔记. 本来是在一篇随笔里面,然后 Latex 太多加载不过来就分成了两篇. 标 * 的是推荐一做的题目. trick 是我总结的技巧. I. P3804 [模板]后缀自动机 (SAM) 题意简述:求一个字符串 \(s\) 的所有子串长度乘上其出现次数的最大值. 代码还没写过,到时候来补一下. update:尝试只看自己的博客写出代码,然而失败了 >.< update:好家伙,第二次跳 \(p\) 的时候(即把 \((p_i,q)\) 变为 \((p_i…

Sam做题记录 Hihocoder 后缀自动机二·重复旋律5 求一个串中本质不同的子串数 显然,答案是 \(\sum len[i]-len[fa[i]]\) Hihocoder 后缀自动机三·重复旋律6 求一个串每个长度出现次数的最大值 求出fail树每个点的size就是该点的出现次数,由于答案是(非严格)单调减的,每个点更新一下 \(ans[len[i]]\) Hihocoder 后缀自动机四·重复旋律7 求几个数字串本质不同的子串所代表的数的和, \(mod\ 10^9+7\) 先建一下广义…

“写sam是肯定会去写的,这样才学的了字符串,后缀数组又不会用 >ω<, sam套上数据结构的感觉就像回家一样! 里面又能剖分又能线段树合并,调试又好调,我爱死这种写法了 !qwq” SAM是一个DFA,它存储了某字符串的所有子串信息. 待更. 博主水平不行,尽量在退役前多更些. 插入字符: void extend(int id,int&now) { int p=now; ) { now=ch[p][id]; return; } int np=++tot; len[np]=len[p]…

2806: [Ctsc2012]Cheat 题意: 多个主串和多个询问串,每次询问将询问串分成多个连续子串,如果一个子串长度>=L且在主串中出现过就是熟悉的 如果熟悉的字符串长度>=询问串长的90%就是熟悉的文章:求成为熟悉的文章的最大的L 主串建广义SAM然后二分L判断可行性 使用DP判断L是否可行,一定要注意是长度不是数量,煞笔Candy?就看错题了 len[i]表示i位置之前最大公共长度,和spoj LCS一样... f[i]表示前i个字符最长熟悉长度,f[i]=max{f[i-1],f…

原文: Quick Tip: The Best Way To Make Sticky Footers 当你在布局网页时,有可能会遇到类似下面的这种情况 导致这一问题的原因是页面内容太少,无法将内容区域撑开,从而在 footer 下面留下一大块空白. 本文将介绍一种现代化的方法,确保 footer 始终处于页面的底部. 解决方法 解决该问题的最好方法是采用 flexbox--CSS3提供的一种先进布局模型,旨在建立具有适应性的布局.如果你对 flexbox 还不怎么熟悉,文章最后有一些扩展阅读链接…

<Windows Azure Platform 系列文章目录> 熟悉笔者文章的读者都了解,Azure提供两种不同方式的Queue消息队列: 1.Azure Storage Queue 具体可以参考:       Windows Azure Cloud Service (12) PaaS之Web Role, Worker Role, Azure Storage Queue(下) Azure Storage Queue提供基础的消息队列服务,例如AddMessage, DeleteMessage.…

转载自:JerryLead http://www.cnblogs.com/jerrylead/archive/2011/03/18/1988419.html 11 SMO优化算法(Sequential minimal optimization) SMO算法由Microsoft Research的John C. Platt在1998年提出,并成为最快的二次规划优化算法,特别针对线性SVM和数据稀疏时性能更优.关于SMO最好的资料就是他本人写的<Sequential Minimal Optimiza…

原文:http://www.cnblogs.com/jerrylead/archive/2011/03/18/1988419.html SMO算法由Microsoft Research的John C. Platt在1998年提出,并成为最快的二次规划优化算法,特别针对线性SVM和数据稀疏时性能更优.关于SMO最好的资料就是他本人写的<Sequential Minimal Optimization A Fast Algorithm for Training Support Vector Machi…

--转自:http://www.cnblogs.com/hanyinglong/p/5025635.html 说明:本人是以Debian 操作系统来进行安装的,这篇文章有很大帮助,才学Linux对有些命令不太熟悉,文章中有的命令我自己没有运行成功: 例如命令:cd usr/local/   mkdir kencery   cd kencery/  执行后没有找到目录 我是这样写的:cd /usr/local/   mkdir kencery     区别就是前面多 “/” 应该是 自己目录路径出…

首先,对于支持向量机(SVM)的简单总结: 1. Maximum Margin Classifier 2. Lagrange Duality 3. Support Vector 4. Kernel 5. Outliers 6. Sequential Minimal Optimization 本文转载自:http://www.cnblogs.com/jerrylead 1 简介 支持向量机基本上是最好的有监督学习算法了.最开始接触SVM是去年暑假的时候,老师要求交<统计学习理论>的报告,那时去网…

11 SMO优化算法(Sequential minimal optimization) SMO算法由Microsoft Research的John C. Platt在1998年提出,并成为最快的二次规划优化算法,特别针对线性SVM和数据稀疏时性能更优.关于SMO最好的资料就是他本人写的<Sequential Minimal Optimization A Fast Algorithm for Training Support Vector Machines>了. 我拜读了一下,下面先说讲义上对此…