1) Определим сколькими битами кодируется отдельный символ, т.е. найдем информационный вес символа.
По формуле , где N - мощность алфавита, i - информационный вес символа алфавита.
(бит)
2) Информационный объем или количество информации находят по формуле , где K - количество символов, i - информационный вес символов.
K = 16*16*256 (симв.) - умножили количество символов на количество строк и получаем количество символов на одной странице, тогда чтобы найти количество символов в книге нужно домножить на количество страниц.
Можно поступить следующим образом: создаем multimap. Читаем слова из словаря, для каждого слова находим все супрефиксы, вставляем их в multimap в качестве ключа, значение можно ставить любое (например, (int) 1). После этого в цикле читаем слова-образцы и выводим значение count от каждого слова-образца.
Программа будет иметь примерно такую структуру: multimap<string, ...> subprefixes input n n times: input s for j = 0..size of s: if s[..j] is subprefix of s: subprefixes.insert(pair<string, ...>(s[..j], ...)) input m m times: input s print subprefixes.count(s)
Остался вопрос, как определять, является ли s[..j] супрефиксом. Конечно, можно это делать наивно: пройти циклом для всех возможных длин подстрок j и проверить, правда ли, что s[0] = s[s.size() - j - 1], s[1] = s[s.size() - j]...
Как можно ускорить всё это? 1) Выберем какое-нибудь достаточно большое (по сравнению с кодами символов) простое число x, например, x = 1009. Вычислим для строки s все хеши по формуле для n = 1..len s (это делается за линейное время относительно len s, если предпросчитать все степени x от нулевой до 50) Теперь если у строки s длины k есть супрефикс длины j, то обязательно – проверить это быстрее, чем ходить циклом. 2) Необязательно хранить в multimap-е подстроки, это дорого и по времени и по памяти. Можно хранить хеши. 3) Можно вместо одного multimap-а создать 50 multimap-ов, в каждом хранить только супрефиксы одной длины.
Получаем примерно такое: pow = new long long[51] pow[0] = 1 for i = 1..50: pow[i] = x * pow[i - 1] suprefixes = new multimap<long long, ...>[51] input n n times: input s h = hashes(s) k = len s for j = 1..k: if h[j] * pow[k - j] == h[k] - h[k - j - 1]: suprefixes[j].insert(pair(h[j], ...)) input m m times: input s print puprefixes[len s].count(hash(s))
В принципе, для такого решения multimap не нужен, достаточно иметь map, и хранить для каждого ключа количество вхождений. Это можно делать и для multimap.
72 Кб
Объяснение:
1) Определим сколькими битами кодируется отдельный символ, т.е. найдем информационный вес символа.
По формуле
, где N - мощность алфавита, i - информационный вес символа алфавита.
2) Информационный объем или количество информации находят по формуле
, где K - количество символов, i - информационный вес символов.
K = 16*16*256 (симв.) - умножили количество символов на количество строк и получаем количество символов на одной странице, тогда чтобы найти количество символов в книге нужно домножить на количество страниц.
I = 16*16*256*9 =
= 
(бит)
3) Переведем биты в килобайты, Кб.
1 байт = 8 бит
1 Кб = 1024 байт
1 Кб = 1024 байт = 1024*8 бит =
(бит)
Тогда для перевода нужно I =
разделить на 
:
Программа будет иметь примерно такую структуру:
multimap<string, ...> subprefixes
input n
n times:
input s
for j = 0..size of s:
if s[..j] is subprefix of s:
subprefixes.insert(pair<string, ...>(s[..j], ...))
input m
m times:
input s
print subprefixes.count(s)
Остался вопрос, как определять, является ли s[..j] супрефиксом. Конечно, можно это делать наивно: пройти циклом для всех возможных длин подстрок j и проверить, правда ли, что s[0] = s[s.size() - j - 1], s[1] = s[s.size() - j]...
Как можно ускорить всё это?
1) Выберем какое-нибудь достаточно большое (по сравнению с кодами символов) простое число x, например, x = 1009. Вычислим для строки s все хеши по формуле
Теперь если у строки s длины k есть супрефикс длины j, то обязательно
2) Необязательно хранить в multimap-е подстроки, это дорого и по времени и по памяти. Можно хранить хеши.
3) Можно вместо одного multimap-а создать 50 multimap-ов, в каждом хранить только супрефиксы одной длины.
Получаем примерно такое:
pow = new long long[51]
pow[0] = 1
for i = 1..50:
pow[i] = x * pow[i - 1]
suprefixes = new multimap<long long, ...>[51]
input n
n times:
input s
h = hashes(s)
k = len s
for j = 1..k:
if h[j] * pow[k - j] == h[k] - h[k - j - 1]:
suprefixes[j].insert(pair(h[j], ...))
input m
m times:
input s
print puprefixes[len s].count(hash(s))
В принципе, для такого решения multimap не нужен, достаточно иметь map, и хранить для каждого ключа количество вхождений. Это можно делать и для multimap.