lc1977-好题赏析:lcp(最长公共前缀)优化dp
Posted hans774882968
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了lc1977-好题赏析:lcp(最长公共前缀)优化dp相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
力扣传送门
这题的dp想法是容易得到的:定义dp[i][j]
为数字串s[1~i]
且最后一个数字为j
位的方案数。那么dp[i-j][k]
,1 <= k < j
,都是要加到dp[i][j]
上的。而dp[i-j][j]
只有在s[i-2*j+1~i-j]
所表示的数字≤s[i-j+1~i]
所表示的数字时,才加到dp[i][j]
上。
而dp[i-j][k]
,k>j
总是没有贡献,因为:
- 非前导0的情况,数字位数更大
- 有前导0的情况是非法的
综上,不妨把dp定义为前缀和,即dp[i][j]
为数字串s[1~i]
且最后一个数字≤j
位的方案数之和。
值得注意的是,为了避免繁杂的分类讨论,我们不妨定义dp[i][j]
,i < j <= n
等于dp[i][i]
。于是我们有如下代码:
for (let i = 1; i <= n; ++i) {
for (let j = 1; j <= i; ++j) {
if (s[i - j + 1] !== '0') {
if (cmp(i - 2 * j + 1, i - j + 1, j) <= 0)
dp[i][j] = (dp[i][j] + dp[i - j][j]) % mod
else
dp[i][j] = (dp[i][j] + dp[i - j][j - 1]) % mod
}
dp[i][j] = (dp[i][j] + dp[i][j - 1]) % mod
}
for (let j = i + 1; j <= n; ++j) dp[i][j] = dp[i][j - 1]
}
return dp[n][n]
这时,我们发现了瓶颈:需要比较两个长度相等的数字串所表示的数字的大小,比较大约n^2
次。暴力比较,会导致dp转移的复杂度变为n^3
。如何优化?
我们发现,暴力比较过程要找到两个数字串的第一个不相等的位置,这等价于寻找两个子串的lcp(最长公共前缀)。而两个子串的lcp,可以由两个后缀的lcp轻易地得到。因此我们的目标,就是找到预处理出任意两个后缀的lcp。这不就是我们熟知的后缀数组里的height数组吗?
因此我们只需要在n^2*logn
的时间内求出height数组。因为我没有后缀数组的倍增模板,所以我直接手打了一个n^2*logn
求height数组的模板。
顺便说一句:假如我们缺少可直接cv的模板,那么我们应该在复杂度允许的情况下,选择思考难度最低的做法,这是非常非常重要的竞赛常识(也是非常重要的业务常识)。我付出了血的代价,才对此有了初步的体会!大家千万千万千万要吸取我的失败教训,要保持警惕,不要变成我这种菜鸡!
const n = s.length, mod = 1e9 + 7
s = '0' + s
let init = () => {
let rk = new Array(n + 5).fill(0)
let ht = new Array(n + 5).fill(0)
const D = Math.ceil(Math.log2(n + 5))
let ST = Array.from({length: D}, () => new Array(n + 5).fill(Infinity))
let arr = ['']
for (let i = 1; i <= n; ++i) {
arr.push(s.substr(i, n - i + 1))
}
arr.sort()
for (let i = 1; i <= n; ++i) rk[n - arr[i].length + 1] = i
for (let i = 2; i <= n; ++i) {
let lcp = 0, len = Math.min(arr[i].length, arr[i - 1].length)
while (lcp < len && arr[i][lcp] === arr[i - 1][lcp]) ++lcp;
ht[i] = lcp
}
ST[0] = ht.slice()
for (let i = 1; i < D; ++i) {
for (let j = 1; j <= n - (1 << i) + 1; ++j) {
ST[i][j] = Math.min(ST[i - 1][j], ST[i - 1][j + (1 << (i - 1))])
}
}
return {
rk, ST
}
}
完整代码
"use strict";
var numberOfCombinations = function(s) {
const n = s.length, mod = 1e9 + 7
s = '0' + s
let init = () => {
let rk = new Array(n + 5).fill(0)
let ht = new Array(n + 5).fill(0)
const D = Math.ceil(Math.log2(n + 5))
let ST = Array.from({length: D}, () => new Array(n + 5).fill(Infinity))
let arr = ['']
for (let i = 1; i <= n; ++i) {
arr.push(s.substr(i, n - i + 1))
}
arr.sort()
for (let i = 1; i <= n; ++i) rk[n - arr[i].length + 1] = i
for (let i = 2; i <= n; ++i) {
let lcp = 0, len = Math.min(arr[i].length, arr[i - 1].length)
while (lcp < len && arr[i][lcp] === arr[i - 1][lcp]) ++lcp;
ht[i] = lcp
}
ST[0] = ht.slice()
for (let i = 1; i < D; ++i) {
for (let j = 1; j <= n - (1 << i) + 1; ++j) {
ST[i][j] = Math.min(ST[i - 1][j], ST[i - 1][j + (1 << (i - 1))])
}
}
return {
rk, ST
}
}
let qry = (l, r) => {
if (l > r) [l, r] = [r, l]
++l
const d = Math.floor(Math.log2(r - l + 1))
return Math.min(ST[d][l], ST[d][r - (1 << d) + 1])
}
let cmp = (l1, l2, len) => {
if (l1 <= 0) return -1
let lcp = qry(rk[l1], rk[l2])
if (lcp >= len) return 0
return s[l1 + lcp] - s[l2 + lcp]
}
let dp = Array.from({length: n + 5}, () => new Array(n + 5).fill(0))
dp[0].fill(1)
let {rk, ST} = init()
for (let i = 1; i <= n; ++i) {
for (let j = 1; j <= i; ++j) {
if (s[i - j + 1] !== '0') {
if (cmp(i - 2 * j + 1, i - j + 1, j) <= 0)
dp[i][j] = (dp[i][j] + dp[i - j][j]) % mod
else
dp[i][j] = (dp[i][j] + dp[i - j][j - 1]) % mod
}
dp[i][j] = (dp[i][j] + dp[i][j - 1]) % mod
}
for (let j = i + 1; j <= n; ++j) dp[i][j] = dp[i][j - 1]
}
return dp[n][n]
};
/*
2 0 0 101 4
1 2 2 4 50
*/
let arr = [
"327", "094", "0", "9999999999999", "49593",
"4", "49", "495", "4959", "1145141919810"
]
for(let x of arr) {
console.log(numberOfCombinations(x))
}
以上是关于lc1977-好题赏析:lcp(最长公共前缀)优化dp的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
c_cpp 使用后缀数组查找最长公共前缀(LCP)。复杂性:SA = O(n.log(n)),LCP = O(n)