A - Crazy Search(POJ 1200)
解题思路:
还有什么比离散化之后直接hash解决简单粗暴的呢?
#include <algorithm>
#include <iostream>
#include <iomanip>
#include <cstring>
#include <climits>
#include <complex>
#include <fstream>
#include <cassert>
#include <cstdio>
#include <bitset>
#include <vector>
#include <deque>
#include <queue>
#include <stack>
#include <ctime>
#include <set>
#include <map>
#include <cmath>
#define eps 1e-9
#define INF 0x3f3f3f3f
using namespace std;
typedef long long ll;
typedef unsigned long long ull;
typedef long double ld;
typedef pair<ll, ll> pll;
typedef complex<ld> point;
typedef pair<int, int> pii;
typedef pair<pii, int> piii;
template<class T>
inline bool read(T &n)
{
T x = 0, tmp = 1; char c = getchar();
while((c < '0' || c > '9') && c != '-' && c != EOF) c = getchar();
if(c == EOF) return false;
if(c == '-') c = getchar(), tmp = -1;
while(c >= '0' && c <= '9') x *= 10, x += (c - '0'),c = getchar();
n = x*tmp;
return true;
}
template <class T>
inline void write(T n)
{
if(n < 0)
{
putchar('-');
n = -n;
}
int len = 0,data[20];
while(n)
{
data[len++] = n%10;
n /= 10;
}
if(!len) data[len++] = 0;
while(len--) putchar(data[len]+48);
}
//-----------------------------------
const int MAXN=16000010;
const int MOD=100007;
char str[MAXN];
bool hash[10000000];
int ansi[256];
int main()
{
int n,nc;
while(read(n)&&read(nc))
{
int ans=0;
gets(str);
memset(hash,0,sizeof(hash));
memset(ansi,0,sizeof(ansi));
int len=strlen(str);
for(int i=0;i<len;i++)
ansi[str[i]]=1;
int cnt=0;
for(int i=0;i<256;i++)
if(ansi[i])
ansi[i]=cnt++;
for(int i=0;i<len-n+1;i++)
{
ull sum=0;
for(int j=i;j<i+n;j++)
sum=sum*nc+ansi[str[j]];
if(!hash[sum])
{
ans++;
hash[sum]=true;
}
}
write(ans);
putchar('\n');
}
return 0;
}
B - Power Strings
利用KMP的失配函数,将自己作为模板链进行匹配
然后根据失配数组的性质计算出向前移动几位数字使得字符串匹配
则移动的数字就是循环节
C - Colored Sticks
Trie树+并查集+欧拉回路
将所有出现过的字符串插入Trie树,并返回编号
将所有颜色的编号用并查集维护起来,并且记录编号的入度
最后查看有多少点不在并查集中,以及欧拉回路的入度奇偶性
解题思路以及见:http://blog.csdn.net/u013007900/article/details/38490739
E - Kindergarten
这题和字符串没啥关系吧?
本题是要求图中的最大完全子图(最大团)中顶点的个数(最大团的规模 或 称为 最大完全数)。普通图的最大团则是一个NP问题,目测是要暴力枚举。
由于原图的补图是一个二分图,其 最大完全数 等价于其补图的最大独立集中元素的个数,于是可以根据二分图的性质求出这个最大独立集。
定理:
二分图最大独立集=顶点数 - 二分图最大匹配
最大完全数 = 原图补图的 最大独立集的规模
概念:
最大完全子图:每个点都两两相连,共有 n * ( n-1 ) / 2 条边,又称为最大团
最大完全数:图中最大完全子图的顶点个数,又称为最大团的规模
独立集:图中任意两个顶点都不相连的顶点集合,可以理解为孤立点的集合
补图:原来图连边的不连,不连边的连边,形成的新图称为补图
#include <algorithm> #include <iostream> #include <iomanip> #include <cstring> #include <climits> #include <complex> #include <fstream> #include <cassert> #include <cstdio> #include <bitset> #include <vector> #include <deque> #include <queue> #include <stack> #include <ctime> #include <set> #include <map> #include <cmath> #define CLR(x,y) memset(x,y,sizeof(x)) #define eps 1e-9 #define INF 0x3f3f3f3f using namespace std; typedef long long ll; typedef long double ld; typedef pair<ll, ll> pll; typedef complex<ld> point; typedef pair<int, int> pii; typedef pair<pii, int> piii; template<class T> inline bool read(T &n) { T x = 0, tmp = 1; char c = getchar(); while((c < '0' || c > '9') && c != '-' && c != EOF) c = getchar(); if(c == EOF) return false; if(c == '-') c = getchar(), tmp = -1; while(c >= '0' && c <= '9') x *= 10, x += (c - '0'),c = getchar(); n = x*tmp; return true; } template <class T> inline void write(T n) { if(n < 0) { putchar('-'); n = -n; } int len = 0,data[20]; while(n) { data[len++] = n%10; n /= 10; } if(!len) data[len++] = 0; while(len--) putchar(data[len]+48); } //----------------------------------- const int MAXN=210; bool mapp[MAXN][MAXN]; int from[MAXN],G,B,m; bool used[MAXN]; bool match(int x) { for(int i=1;i<=B;i++) if(mapp[x][i] && !used[i]) { used[i]=true; if(from[i]==-1 || match(from[i])) { from[i]=x; return true; } } return false; } int hungry() { int tot=0; CLR(from,-1); for(int i=1;i<=G;i++) { CLR(used,0); if(match(i)) tot++; } return tot; } int main() { freopen("data.txt","r",stdin); int Cas=1; while(read(G)&&read(B)&&read(m)&&G&&B&&m) { for(int i=1;i<=G;i++) for(int j=1;j<=B;j++) mapp[i][j]=true; int u,v; for(int i=0;i<m;i++) { read(u),read(v); mapp[u][v]=false; } printf("Case %d: %d\n",Cas++,B+G-hungry()); } return 0; }
Trie树+并查集+欧拉回路
将所有出现过的字符串插入Trie树,并返回编号
将所有颜色的编号用并查集维护起来,并且记录编号的入度
最后查看有多少点不在并查集中,以及欧拉回路的入度奇偶性