- 字符串按
′
P
′
'P'
′P′分割成了多个子字符串,我们求出子字符串满足
c
n
t
≥
k
cnt≥k
cnt≥k的子串数量则为答案。对于不含
p
p
p的子串,固定右端点,左端点具有单调性,右端点
i
i
i每次向右移动,左端点
j
j
j也向右移动。
#includeusing namespace std; const int N=2e5+100; int n,k; long long ans=0; void sum(string s) //求字符串s至少包含k个R的子串有多少个 { int cnt=0,j=0; for(int i=0;i >n>>k>>s; string t=""; for(int i=0;i I - DP/01背包变形 传统01背包的模型是,每个物品有一个重量和一个价值,问总重量不超过 x x x能取到的最大价值
而这道题的模型变成了:总重量必须是 x x x的倍数时能取到的最大价值。
解法其实是一样的,不同的是本来要维护前 i i i 个物品重量为 j j j的最大值,现在变成了 前 i i i个物品重量模 k k k为 j j j的最大值d p [ i ] [ j ] dp[i][j] dp[i][j]表示:考虑前j个物品,消耗总和% k = j k=j k=j的威力最大值
因为求的是最大值,区分于求方案数的DP,dp方程不再累加,而是求max集合划分:
考虑1:
( d p [ i ] [ j ] dp[i][j] dp[i][j]由哪些状态推导来)不选第 i i i个物品, d p [ i ] [ j ] — — > d p [ i − 1 ] [ j ] dp[i][j]——>dp[i-1][j] dp[i][j]——>dp[i−1][j]选第i个物品, d p [ i ] [ j ] — — > d p [ i − 1 ] [ ( j − a [ i ] ) ] dp[i][j]——>dp[i-1][(j-a[i])] dp[i][j]——>dp[i−1][(j−a[i])]% k + b [ i ] k+b[i] k+b[i]
(这样考虑的话,涉及负数取模)
负数取模的技巧:先转化为绝对值小于k的负数,然后再加k再模k
d p [ i ] [ j ] = m a x ( d p [ i ] [ j ] , d p [ i − 1 ] [ ( j − a [ i ] dp[i][j]=max(dp[i][j],dp[i-1][(j-a[i] dp[i][j]=max(dp[i][j],dp[i−1][(j−a[i]% k + k ) k+k) k+k)% k ] + b [ i ] ) k]+b[i]) k]+b[i])考虑2:
(是否选定第i个物品影响了什么)不选: d p [ i ] [ j ] — — > d p [ i − 1 ] [ j ] dp[i][j]——>dp[i-1][j] dp[i][j]——>dp[i−1][j]选: d p [ i ] [ ( j + a [ i ] ) dp[i][(j+a[i]) dp[i][(j+a[i])% k ] — — > d p [ i − 1 ] [ j ] + b [ i ] k]——>dp[i-1][j]+b[i] k]——>dp[i−1][j]+b[i]
d p [ i ] [ ( j + a [ i ] ) dp[i][(j+a[i]) dp[i][(j+a[i])% k ] = m a x ( d p [ i ] [ ( j + a [ i ] ) k]=max(dp[i][(j+a[i]) k]=max(dp[i][(j+a[i])% k ] , d p [ i − 1 ] [ j ] + b [ i ] ) k],dp[i-1][j]+b[i]) k],dp[i−1][j]+b[i])#include#include using namespace std; const int N=1100; long long dp[N][N],n,k; long long a[N],b[N]; int main() { cin>>n>>k; for(int i=1;i<=n;i++) cin>>a[i]>>b[i]; //求最大值前初始化 for(int i=0;i<=n;i++) for(int j=0;j



