POJ2752 Seek the Name, Seek the Fame KMP应用

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POJ2752 Seek the Name, Seek the Fame

这算是一道比较脑洞的KMP题目。
先来看题意。对于给定的一个字符串,有一部分前缀和后缀是相同的,让你从小到大输出这些相同前缀后缀的长度。
如样例 ababcababababcabab,相同的前缀后缀有“ab”,”abab”,”ababcabab”,”ababcababababcabab”四个,长度分别为2 4 9 18;

然后来看一看解法:
这里写图片描述
对于一个字符串 s[0…n-1] ,假设 s[0…i] , s[j…n-1] 是相同的,那么所有比它小的前缀后缀,如 s[0…x] , s[y…n-1] 都可以放在s[0…i]中( s[0…x] , s[z…i] )。那么,我们就可以从n-1开始,从大到小找。


代码
#include <iostream>
#include <stack>
#include <cstring>
using namespace std;

char s[400005];
int next[400005];
stack <int> st;

void get_next(int len){ // 求next数组
    int i = 0, j = -1;
    next[0] = j;
    while(i != len){
        if(j == -1 || s[i] == s[j]) next[++i] = ++j;
        else j = next[j];
    }
}

int main(){
    while(cin >> s){
        int l = strlen(s);
        get_next(l);
        int i = l;
        while(i != 0){ // 从长度l开始,直到i == 0为止
            st.push(i);//把答案放在栈中,反向输出。
            i = next[i];
        }
        while(!st.empty()){//利用栈的特性,后入先出,即可满足题目要求
            cout << st.top()<<' ';st.pop();
        }
        cout << endl;
    }


    return 0;
}
视网膜血管分割数据集(DRIVE数据集,STARE数据集,REFUGE数据集,CHASE_DB1数据集,DiaRetDB1数据集) 在医学图像处理领域,视网膜图像分析对于眼部疾病的早期诊断与治疗具有举足轻重的意义。随着人工智能技术的蓬勃发展,尤其是深度学习算法在图像分割任务中的广泛应用,高质量的视网膜图像数据集成为推动该领域研究进展的关键要素。这些数据集不仅是训练和优化算法模型的基石,更是衡量算法性能优劣的重要依据。本文聚焦于视网膜图像分割领域,详细介绍 DRIVE、STARE、REFUGE、CHASE_DB1 以及 DiaRetDB1 这几个具有代表性的数据集。 阅读详情

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Forjames
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