35pts
考虑直接暴力枚举每一个字段即可。时间复杂度 O(n^3)
50pts
在上面35分的情况下，加上一个栈优化，避免每个子序列都需要进行判断是否可以消除，对于这个做法，我们将时间复杂度降到了 O(n^2)
另外，可以考虑特殊性质A，可以增加10分
100pts
这里分享多种做法：
哈希
由于最大可能会有 2 \times 10^6 个值，对于 1 \times 10^9 或者 998244353 这种模数的话，哈希冲突的概率还是不小，我们可以开到 2^{64} 这样的话我们的哈希区间就达到了 0 - 2^{64} 哈希冲突的概率就很小了。而且还是自然溢出，不需要特意取模。
我们可以使用 unordered_map 来维护这个哈希。计算出每个哈希值出现了多少次， 假设一个哈希值出现了 k 次，那么对答案的贡献就是 c_{k}^{2} 也就是 k \times (k - 1) 个，时间复杂福直接降到了 O(n)
dp
没错，我们的动态规划大人回来了！
考虑 DP，我们用 dp_i 表示以 i 为后缀的合法区间个数。
考虑 dp_i 能由谁转移过来。枚举 j < i，那么假如 dp_i 可以由 dp_j 更新，一定说明区间 [j+1,i] 是“可消除的”。要保证不重不漏，那么 j 一定是 i 前面满足 [j+1,i] 是可消除的最大的位置。
要使得 j 最大，那么 [j+1,i] 一定是以 i 结尾最短的合法区间，令 lst_i = j + 1，那么 [lst_i,i] 就是以 i 结尾最短的可消除区间。所以对于每个 i，有：
dp_i = dp_{lst_i-1} + 1
现在考虑如何找 lst_i。
我们假设 dp_i 已经求出，考虑枚举到 i+1 时，dp_{i+1} 应该怎么求。对于 s_{i+1}，我们有以下两种情况：
-
当 s_{lst_i-1} = s_{i+1} 时，把 s_{i+1} 和 s_{lst_i-1} 接在 [lst_i, i] 的两端，合成 [lst_i - 1, i + 1] 一并消除，此时 lst_{i+1} = lst_i - 1；
-
当 s_{lst_i-1} \neq s_{i+1} 时，那么一定是类似于
faabcobf这样（现在是第二个 f），中间有多个合法区间连在一起，那么我们就考虑以 lst_i - 1 结尾的最小合法区间 [lst_{lst_i-1}, lst_i - 1]。如果 s_{lst_{lst_i-1}} = s_{i+1}，那么就可以把 s_{i+1} 和 s_{lst_{lst_i-1}} 并在 [lst_{lst_i-1}, i] 两端一并消除，此时，lst_{i+1} = lst_{lst_{i-1}}。如果 s_{lst_{lst_i-1}} \neq s_{i+1}，就再往前跳找 lst_i。