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为了解决这个问题，我们需要计算在熊的墙中有多少个连续的长度为w的窗口能够与大象的墙高度序列匹配。通过调整每个木塔的高度，使其在相对变化的序列上与大象的墙匹配。
问题分析:熊和大象分别建造了两堵木头墙。我们需要找到熊的墙中有多少个窗口，其高度序列可以通过调整来与大象的墙匹配。关键在于相对高度变化的序列一致。
差分数组:计算熊和大象墙的差分数组。差分数组中的每个元素表示相邻高度的差。通过比较差分数组，我们可以简化相对高度调整的问题。
KMP算法:使用KMP算法来匹配两个差分数组。KMP算法有效地寻找字符串匹配，可以在线性时间内处理大数组。
#include#include < earmark > // 为了避免警告#pragma warning(disable:4996)int main() { int n, w; scanf("%d%d", &n, &w); if (w == 1) { printf("%d\n", n); return 0; } int a[200002], b[200002]; for (int i = 1; i <= n; ++i) { scanf("%d", &a[i]); } for (int i = 1; i <= w; ++i) { scanf("%d", &b[i]); } int da[200002], db[200002]; for (int i = 1; i <= n-1; ++i) { da[i] = a[i] - a[i-1]; } for (int i = 1; i <= w-1; ++i) { db[i] = b[i] - b[i-1]; } if (n < w) { printf(0); return 0; } int next[200002]; int class1, class2, class3, class4; template void getnext(pattern* p, nexttype* next, size_t plen); template int KMParray(pattern* p, nexttype* next, size_t plen, size_t targetlen); int ret = KMParray(db + 1, next, w-1, n-1); printf("%d\n", ret); return 0;}
通过这种方法，我们可以在较高效的时间复杂度内解决问题，适用于大规模数据。
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