SP694-后缀数组

SP694

题目描述

求一个字符串本质不同的子串

题解

考虑容斥
因为每一个子串应该都是原串的一个后缀的前缀。因此重复的子串的总数应该就是所有后缀的 h e i g h t height height数组的和。
a n s = n ∗ ( n + 1 ) / 2 − ∑ i = 1 n h e i g h t [ i ] ans=n*(n+1)/2-\sum_{i=1}^{n}height[i] ans=n(n+1)/2i=1nheight[i]

代码

#include<bits/stdc++.h>
#define M 1000009
#define int long long
using namespace std;
int n,tax[M],height[M],rk[M],sa[M],tp[M],m;
char s[M];
void Qsort(){
	for(int i=0;i<=m;i++) tax[i]=0;
	for(int i=1;i<=n;i++) tax[rk[i]]++;
	for(int i=1;i<=m;i++) tax[i]+=tax[i-1];
	for(int i=n;i>=1;i--) sa[tax[rk[tp[i]]]--]=tp[i];
}
void getheight(){
	int k=0;
	for(int i=1;i<=n;i++){
		if(k) k--;
		int j=sa[rk[i]-1];
		while(s[i+k]==s[k+j]) k++;
		height[rk[i]]=k;
	}
}
void Suffix(){
	n=strlen(s+1);m=127;
	memset(sa,0,sizeof(sa));
	for(int i=1;i<=n;i++) rk[i]=s[i],tp[i]=i;
	Qsort();
	for(int p=0,w=1;p<n;m=p,w<<=1){
		p=0;
		for(int i=1;i<=w;i++) tp[++p]=n-w+i;
		for(int i=1;i<=n;i++) if(sa[i]>w) tp[++p]=sa[i]-w;
		Qsort();std::swap(tp,rk);
		rk[sa[1]]=p=1;
		for(int i=2;i<=n;i++)
			rk[sa[i]]=(tp[sa[i]]==tp[sa[i-1]]&&tp[sa[i-1]+w]==tp[sa[i]+w])?p:++p;
	}getheight();
	int res=n*(n+1)/2;;
	for(int i=1;i<=n;i++)
		res-=height[i];
	printf("%lld\n",res);
} 
signed main(){
	int t;
	scanf("%lld\n",&t);
	for(int i=1;i<=t;i++){
		scanf("%s",s+1);
		Suffix();
	}return 0;
} 
内容概要:本文围绕EKF SLAM(扩展卡尔曼滤波同步定位与地图构建)的性能展开多项对比实验研究,重点分析在稀疏与稠密landmark环境下、预测与更新步骤同时进行与非同时进行的情况下的系统性能差异,并进一步探讨EKF SLAM在有色噪声干扰下的鲁棒性表现。实验考虑了不确定性因素的影响,旨在评估不同条件下算法的定位精度与地图构建质量,为实际应用中EKF SLAM的优化提供依据。文档还提及多智能体系统在遭受DoS攻击下的弹性控制研究,但核心内容聚焦于SLAM算法的性能测试与分析。; 适合人群:具备一定机器人学、状态估计或自动驾驶基础知识的科研人员及工程技术人员,尤其是从事SLAM算法研究或应用开发的硕士、博士研究生和相关领域研发人员。; 使用场景及目标:①用于比较EKF SLAM在不同landmark密度下的性能表现;②分析预测与更新机制同步与否对滤波器稳定性与精度的影响;③评估系统在有色噪声等非理想观测条件下的适应能力,提升实际部署中的可靠性。; 阅读建议:建议结合MATLAB仿真代码进行实验复现,重点关注状态协方差传播、观测更新频率与噪声模型设置等关键环节,深入理解EKF SLAM在复杂环境下的行为特性。稀疏 landmark 与稠密 landmark 下 EKF SLAM 性能对比实验,预测更新同时进行与非同时进行对比 EKF SLAM 性能对比实验,EKF SLAM 在有色噪声下性能实验
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