技术标签： 后缀数组，后缀自动机 贪心
FJ打算带他的N(1 <= N <= 30,000)头奶牛去参加一年一度的“全美农场主大奖赛”。在这场比赛中，每个参赛者都必须让他的奶牛排成一列，然后领她们从裁判席前依次走过。 今年，竞赛委员会在接受队伍报名时，采用了一种新的登记规则：他们把所有队伍中奶牛名字的首字母取出，按它们对应奶牛在队伍中的次序排成一列（比如说，如果FJ带去的奶牛依次为Bessie、Sylvia、Dora，登记人员就把这支队伍登记为BSD）。登记结束后，组委会将所有队伍的登记名称按字典序升序排列，就得到了他们的出场顺序。 FJ最近有一大堆事情，因此他不打算在这个比赛上浪费过多的时间，也就是说，他想尽可能早地出场。于是，他打算把奶牛们预先设计好的队型重新调整一下。 FJ的调整方法是这样的：每次，他在原来队列的首端或是尾端牵出一头奶牛，把她安排到新队列的尾部，然后对剩余的奶牛队列重复以上的操作，直到所有奶牛都被插到了新的队列里。这样得到的队列，就是FJ拉去登记的最终的奶牛队列。 接下来的事情就交给你了：对于给定的奶牛们的初始位置，计算出按照FJ的调整规则所可能得到的字典序最小的队列。
* 第1行: 一个整数：N
* 第2..N+1行: 第i+1行仅有1个'A'..'Z'中的字母，表示队列中从前往后数第i 头奶牛名字的首字母
* 第1..??行: 输出FJ所能得到的字典序最小的队列。每行（除了最后一行）输 出恰好80个'A'..'Z'中的字母，表示新队列中每头奶牛姓名的首 字母
#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
const int
N=60006; //N<<1
int n;
char s[N];
int cnta[N],cntb[N],a[N],b[N];
int tsa[N],sa[N],rank[N<<1];
void Get_SA(){
for (int i=0;i<27;i++) cnta[i]=0;
for (int i=1;i<=n;i++) cnta[s[i]-'A']++;
for (int i=1;i<27;i++) cnta[i]+=cnta[i-1];
for (int i=n;i;i--) sa[cnta[s[i]-'A']--]=i;
rank[sa[1]]=1;
for (int i=2;i<=n;i++)
rank[sa[i]]=rank[sa[i-1]]+(s[sa[i]]!=s[sa[i-1]]);
for (int j=1;rank[sa[n]]!=n;j<<=1){
for (int i=1;i<=n;i++) a[i]=rank[i],b[i]=rank[i+j];
for (int i=0;i<=n;i++) cnta[i]=cntb[i]=0;
for (int i=1;i<=n;i++) cnta[a[i]]++,cntb[b[i]]++;
for (int i=1;i<=n;i++) cnta[i]+=cnta[i-1],cntb[i]+=cntb[i-1];
for (int i=n;i;i--) tsa[cntb[b[i]]--]=i;
for (int i=n;i;i--) sa[cnta[a[tsa[i]]]--]=tsa[i];
rank[sa[1]]=1;
for (int i=2;i<=n;i++)
rank[sa[i]]=rank[sa[i-1]]+
(a[sa[i]]!=a[sa[i-1]] || b[sa[i]]!=b[sa[i-1]]);
}
}
int main(){
scanf("%d",&n);
getchar();
for (int i=1;i<=n;i++)
s[i]=getchar(),getchar();
s[n+1]='['; //'z'+1
for (int i=n;i;i--) s[n+n-i+2]=s[i];
n=n<<1|1;
Get_SA();
int m=n>>1,tm=m,L=1,R=1;
while (tm--){
if (rank[L]<rank[R+m+1]){
printf("%c",s[L]);
L++;
} else{
printf("%c",s[R+m+1]);
R++;
}
if (!((m-tm)%80)) puts("");
}
if (m%80) puts("");
return 0;
}部分代码(语法格式)如下：@ParentPackage("struts-default")@Action(value = "login",results{@result(name="success",location="/result.jsp"),@result(name="input",location="login.jsp")})public class Login
文章目录一、Lambda表达式1、函数式编程的思想2、什么是lambda表达式：实现函数式接口的语法3、接口的分类3.1、消费型接口：有参无返回值3.2、供给型接口：无参有返回值3.3、判断型接口：有参有返回值，但是返回值类型是boolean类型3.4、功能型接口：有参有返回值3.5、自定义函数式接口4、Lambda表达式语法4.1、Lambda的优化/简化5、方法引用与构造器引用5.1、方法引用5.2、构造器引用二、Stream API1、定义2、作用3、Stream特
最近我在公司优化过几个慢查询接口的性能，总结了一些心得体会拿出来跟大家一起分享一下，希望对你会有所帮助。我们使用的数据库是Mysql8，使用的存储引擎是Innodb。这次优化除了优化索引之外，更多的是在优化count(*)。通常情况下，分页接口一般会查询两次数据库，第一次是获取具体数据，第二次是获取总的记录行数，然后把结果整合之后，再返回。查询具体数据的sql，比如是这样的：`它没有性能问题。却存在性能差的问题。为什么会出现这种情况呢？_clickhouse count慢
问题描述：输入：空间平面上点集Q 输出：距离最近的两个点对问题简化：如果是在一个直线上找最近的点对，则可以使用排序，之后找最近最近点。分治思路：Divide 将其划分为两个部分Q1,Q2 T(n) = O(n)Conquer 分别找最近点对, T(n) = 2T(n/2)Merge 比较分开点附近的两个点距离和找出的的距离T(n)= O(_最邻近点对
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安装的4个rpm包为mysql-community-common-5.6.26-2.sles12mysql-community-libs-5.6.26-2.sles12mysql-community-common-5.6.26-2.sles12.x86_64.rpmmysql-community-server-5.6.26-2.sles12.x86_64 先
模型压缩：剪枝（Pruning）量化（Quantization）低秩分解（Low-rank factorization）知识蒸馏（Knowledge distillation）剪枝为什么可以剪枝深度神经网络可分为训练和推理两个阶段。训练阶段是根据数据学习模型中的参数（对神经网络来说主要是网络中的权重）；推理阶段中将新数据喂进模型，经过计算得出结果。而过参数化是指训练阶段我们需要大量的参数来捕捉数据中的微小信息，而一旦训练完成到了推理阶段，我们并不需要这么多的参数。这样的假设就支持我们可
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使用Java实现Word转PDF。_aspose word转pdf 有水印
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