bzoj4896 [Thu Summer Camp2016]补退选(Trie)

本文介绍了一种利用Trie树维护字符串前缀出现次数的方法,并通过vector记录特定次数的操作,实现了高效的字符串处理算法。

维护一棵Trie树,每个节点记一下前缀目前出现的次数cnt,每个节点开一个vector记录出现次数超过i的最早操作。只有当cnt>a[p].size()时更新vector就好啦。

#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <algorithm>
#include <queue>
using namespace std;
#define ll long long
#define inf 0x3f3f3f3f
#define N 6000000
inline int read(){
    int x=0,f=1;char ch=getchar();
    while(ch<'0'||ch>'9'){if(ch=='-')f=-1;ch=getchar();}
    while(ch>='0'&&ch<='9') x=x*10+ch-'0',ch=getchar();
    return x*f;
}
int n,owo=0,cnt[N],son[N][10],now,rt=0,lastans=0;
char s[100];
vector<int>a[N];
inline void ins(int &p,int x){
    if(!p) p=++owo;
    cnt[p]++;if(cnt[p]>a[p].size()) a[p].push_back(now);
    if(!s[x]) return;ins(son[p][s[x]-'a'],x+1);
}
inline void del(int p,int x){
    cnt[p]--;
    if(!s[x]) return;del(son[p][s[x]-'a'],x+1);
}
inline int ask(int p,int x,int k){
    if(!p) return -1;
    if(s[x]) return ask(son[p][s[x]-'a'],x+1,k);
    if(k>=a[p].size()) return -1;return a[p][k];
}
int main(){
//  freopen("a.in","r",stdin);
    n=read();
    for(now=1;now<=n;++now){
        int op=read();scanf("%s",s+1);
        if(op==1) ins(rt,1);
        else if(op==2) del(rt,1);
        else{
            int a=read(),b=read(),c=read();
            lastans=ask(rt,1,((ll)a*lastans+b)%c);
            printf("%d\n",lastans);if(lastans<0) lastans=-lastans;
        }
    }return 0;
}
内容概要:本文介绍了一个基于多传感器融合的定位系统设计方案,采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对多源传感器数据进行融合处理,最终输出目标的滤波后位置信息,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法有效提升了定位精度与稳定性,尤其适用于存在单一传感器误差或信号丢失的复杂环境,如自动驾驶、移动采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,EKF作为多传感器的融合算法,最终输出目标的滤波位置(Matlab代码实现)机器人导航等领域。文中详细阐述了各传感器的数据建模方式、状态转移与观测方程构建,以及EKF算法的具体实现步骤,具有较强的工程实践价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉传感器原理和滤波算法的高校研究生、科研人员及从事自动驾驶、机器人导航等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握多传感器融合的基本理论与实现方法;②应用于移动机器人、无人车、无人机等系统的高精度定位与导航开发;③作为EKF算法在实际工程中应用的教学案例或项目参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解算法实现过程,重点关注状态预测与观测更新模块的设计逻辑,可尝试引入真实传感器数据或仿真噪声环境以验证算法鲁棒性,并进一步拓展至UKF、PF等更高级滤波算法的研究与对比。
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