Comet OJ - 2019国庆欢乐赛 G-字符串(后缀数组)

本文深入探讨了后缀数组SA算法的实现细节,包括初始化、获取后缀数组、求解高度数组等关键步骤,并通过具体代码展示了如何利用SA算法解决特定问题。文章强调了SA算法在字符串处理中的应用价值,尤其是对于复杂查询的高效处理。

题目

思路来源

官方题解

题解

用大于z的字母将串分隔,值得一提,'z'+1=='{'

将询问串t1{t2{t3{tq{s接在一起

注意到最小k,即为s串内最前位置k

倒序遍历sa[]数组,更新在原串s中的最小位置pos,

遇到询问时,用sa[pos]子串回答,

特判长度越界则答案为-1,否则为当前pos子串对应的k

指针板子常数大的一批,和别的SA板子比起来简直……

代码

#include<iostream>
#include<cstring>
#include<cstdio>
using namespace std;
#define Q 5005
#define N 410005
#define M 200005
int T,ans[Q],head[N];
int sum,len,sz[N],to[N];
char tmp[M];
struct SuffixArray
{
	#define N 410005
	#define M 200005
	char s[N],t[M];
	int n,m;
	int *x,*y,X[N],Y[N],c[N],sa[N];
	/*int height[N],Rank[N];
	void clear()
	{
	    memset(X,0,sizeof(X));memset(Y,0,sizeof(Y));memset(c,0,sizeof(c));
	    memset(sa,0,sizeof(sa));memset(height,0,sizeof(height));memset(Rank,0,sizeof(Rank));
	}*/
	void init()
	{
		scanf("%d",&T);
    	        scanf("%s",tmp);
		for(int i=1;i<=T;++i)
		{
			scanf("%s",s+sum);
			sz[i]=len=strlen(s+sum);
			head[i]=sum;
			to[head[i]]=i;
			strcat(s,"{");
			sum+=len+1;
		}
		sz[0]=len=strlen(tmp); 
		head[0]=sum;
		strcat(s,tmp);
		sum+=len;
		n=sum;
		//printf("s:%s\n",s);
		//for(int i=0;i<=T;++i)
		//printf("head[%d]:%d\n",i,head[i]);
	}
	void get_sa(int _m=30)//_m为字符集大小 
	{
	    m=_m;
	    x=X,y=Y;
	    for (int i=0;i<m;++i) c[i]=0;
	    for (int i=0;i<n;++i) x[i]=s[i]-'a',++c[x[i]];
	    for (int i=0;i<m;++i) c[i]+=c[i-1];
	    for (int i=n-1;i>=0;--i) sa[--c[x[i]]]=i;
	
	    for (int k=1;k<=n;k<<=1)
	    {
	        int p=0;
	        for (int i=n-k;i<n;++i) y[p++]=i;
	        for (int i=0;i<n;++i) if (sa[i]>=k) y[p++]=sa[i]-k;
	
	        for (int i=0;i<m;++i) c[i]=0;
	        for (int i=0;i<n;++i) ++c[x[y[i]]];
	        for (int i=0;i<m;++i) c[i]+=c[i-1];
	        for (int i=n-1;i>=0;--i) sa[--c[x[y[i]]]]=y[i];
	
	        swap(x,y);
	        p=1;x[sa[0]]=0;
	        for (int i=1;i<n;++i)
	            x[sa[i]]=y[sa[i-1]]==y[sa[i]]&&((sa[i-1]+k<n?y[sa[i-1]+k]:-1)==(sa[i]+k<n?y[sa[i]+k]:-1))?p-1:p++;
	        if (p>n) break;
	        m=p;
	    }
	}
	/*
	void get_height()
	{
	    for (int i=0;i<n;++i) Rank[sa[i]]=i;
	    int k=0;height[0]=0;
	    for (int i=0;i<n;++i)
	    {
	        if (!Rank[i]) continue;
	        if (k) --k;
	        int j=sa[Rank[i]-1];
	        while (i+k<n&&j+k<n&&s[i+k]==s[j+k]) ++k;
	        height[Rank[i]]=k;
	    }
	}*/ 
	//Rank[i]:下标位置在i的后缀的排名 
	//sa[i]:后缀排名第i的下标位置  
	//Rank和sa互为反函数 范围均在[0,n-1] 
	//height[i]:排名第i和排名第i-1的LCP长度 
	/*void PR()
	{
		string p(s);
		for(int i=0;i<n;++i)
		printf("Rank[%d]:%d\n",i,Rank[i]);
		for(int i=0;i<n;++i)
		{
		 	printf("sa[%d]:%d ",i,sa[i]);
		 	cout<<p.substr(sa[i])<<endl;
		}
		for(int i=0;i<n;++i)
		printf("height[%d]:%d\n",i,height[i]);
	}*/
	void solve()
	{
		int mn=0x3f3f3f3f;
		for(int i=n-1;i>=0;--i)
		{
			if(sa[i]>=head[0])mn=min(mn,sa[i]);
			int id=to[sa[i]];
			if(id)
			{
				if(mn+sz[id]-1>=sum)ans[id]=-1;
				else ans[id]=mn-head[0];
			}
		}
		for(int i=1;i<=T;++i)
		printf("%d\n",ans[i]);
	}
}sa;

int main()
{
    //sa.clear();
    sa.init();
    sa.get_sa(30);
    //sa.get_height();
    //sa.PR();
    sa.solve();
    return 0; 
}

 

本指南详细阐述基于Python编程语言结合OpenCV计算机视觉库构建实时眼部状态分析系统的技术流程。该系统能够准确识别眼部区域,并对眨眼动作与持续闭眼状态进行判别。OpenCV作为功能强大的图像处理工具库,配合Python简洁的语法特性与丰富的第三方模块支持,为开发此类视觉应用提供了理想环境。 在环境配置阶段,除基础Python运行环境外,还需安装OpenCV核心模块与dlib机器学习库。dlib库内置的HOG(方向梯度直方图)特征检测算法在面部特征定位方面表现卓越。 技术实现包含以下关键环节: - 面部区域检测:采用预训练的Haar级联分类器或HOG特征检测器完成初始人脸定位,为后续眼部分析建立基础坐标系 - 眼部精确定位:基于已识别的人脸区域,运用dlib提供的面部特征点预测模型准确标定双眼位置坐标 - 眼睑轮廓分析:通过OpenCV的轮廓提取算法精确勾勒眼睑边缘形态,为状态判别提供几何特征依据 - 眨眼动作识别:通过连续帧序列分析眼睑开合度变化,建立动态阈值模型判断瞬时闭合动作 - 持续闭眼检测:设定更严格的状态持续时间与闭合程度双重标准,准确识别长时间闭眼行为 - 实时处理架构:构建视频流处理管线,通过帧捕获、特征分析、状态判断的循环流程实现实时监控 完整的技术文档应包含模块化代码实现、依赖库安装指引、参数调优指南及常见问题解决方案。示例代码需具备完整的错误处理机制与性能优化建议,涵盖图像预处理、光照补偿等实际应用中的关键技术点。 掌握该技术体系不仅有助于深入理解计算机视觉原理,更为疲劳驾驶预警、医疗监护等实际应用场景提供了可靠的技术基础。后续优化方向可包括多模态特征融合、深度学习模型集成等进阶研究领域。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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