AC自动机

博客主要介绍了AC自动机,它在Trie树上构建,比Trie树多一个失败指针。构建失败指针需树的广度遍历,每个节点的fail指针与父节点的fail指针有关。构建好后,AC自动机有根节点和非根节点两种状态,以及字符匹配和不匹配两种转移。最后还提及了代码部分。

AC自动机

一. 原理

AC自动机是在Trie树上构建的,比Trie树要多一个失配时的失败指针。
构建失败指针需要树的广度遍历。
每个节点(curr)的fail 指针,是跟前其父节点的fail指针构建的。

  1. 如果父节点(father)失败指针指向的节点,它(father.fail)的孩子里当前节点(curr)的字符,则curr的失败指针指向father.fail的与curr字符匹配的孩子
  2. 如果父节点(father)失败指针指向的节点,它(father.fail)的孩子里没有当前节点(curr)的字符,则继续沿着father.fail.fail指针指向的方向移动,重复进行检查新的节点的孩子与curr对应的字符的匹配的情况,直到要检查的节点变为根。(变为根时,curr的失败指针就指向根)
  3. 如果curr是root的子节点(不是孙节点/重重孙节点等),则curr的失败节点直接指向根。

构建好后,AC自动机就有两种状态,两种转移:
状态:

  • 根节点(起始状态)
  • 非根节点

转移:

  • 当前字符匹配(沿child指针转移)
  • 当前字符不匹配(沿fail指针转移)

二. 代码

//trie tree
#include <vector>
#include <string>
#include <iostream>
#include <queue>

using namespace std;

struct TrieT_node{
    bool mark;

    TrieT_node* final;

    TrieT_node* father;

    TrieT_node* childs[26];

    int p;

    TrieT_node(){
        for (int i = 0; i < 26; i++) {
            childs[i] = NULL;
        }
        mark = false;
        father = this;
    }


};

struct TrieT{
    TrieT_node root;

    void insert(const string& s){
        TrieT_node* curr = &root;
        for (int i = 0; i < s.size(); i++) {
            int p = s[i]-'a';
            if(curr->childs[p] == NULL){
                curr->childs[p] = new TrieT_node();
                curr->childs[p]->father = curr;
                curr->childs[p]->p = p;
                curr->childs[p]->final = NULL;
                curr = curr->childs[p];
            }else{
                curr = curr->childs[p];
            }
        }
        curr->mark = true;
    }

    bool search(const string &s){
        TrieT_node* curr = &root;
        for (int i = 0; i < s.size(); i++) {
            int p = s[i]-'a';
            if(curr->childs[p] == NULL){
                return false;
            }else{
                curr = curr->childs[p];
            }
        }
        return curr->mark;
    }

    void build(){
        //build AC automaton
        //init
        root.final = &root;
        queue<TrieT_node*> myqueue;
        for (int i = 0; i < 26; i++) {
            if(root.childs[i] != NULL){
                root.childs[i]->final = &root;
                myqueue.push(root.childs[i]);
            }
        }
        //BFS
        while (!myqueue.empty()){
            TrieT_node* curr = myqueue.front();
            myqueue.pop();

            TrieT_node* trans_father = curr->father->final;
            while (curr->final == NULL){
                int p = curr->p;
                if(trans_father->childs[p] != NULL){
                    curr->final = trans_father->childs[p];
                } else{
                    if(trans_father == &root){
                        curr->final = &root;
                    } else{
                        trans_father = trans_father->final;
                    }
                }
            }
            for (int i = 0; i < 26; i++) {
                if (curr->childs[i] != NULL) {
                    myqueue.push(curr->childs[i]);
                }
            }
        }
    }

    bool solve(const string& s){
        TrieT_node* curr = &root;
        for (int i = 0; i < s.size(); ) {
            int p = s[i]-'a';
            if(curr->childs[p] == NULL){
                if(curr == &root){
                    i++;
                }
                curr = curr->final;
            } else{
                i++;
                curr = curr->childs[p];
                if(curr->mark){
                    return true;
                }
            }
        }
        return false;
    }
};

int main(){

    TrieT t;
    string s = "abc";
    t.insert(s);
    t.insert("bcf");
    t.insert("abcfg");

    t.build();

    cout<<t.solve("abc")<<endl;
    cout<<t.solve("saweq")<<endl;

    cout<<t.solve("bcf")<<endl;
    cout<<t.solve("ababc")<<endl;
    cout<<t.solve("ab")<<endl;


//    cout<<t.solve("ab")<<endl;
    return 0;
}
【Koopman】遍历论、动态模态分解和库普曼算子谱特性的计算研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕【Koopman】遍历论、动态模态分解和库普曼算子谱特性的计算研究展开,重点介绍基于Matlab的代码实现方法。文章系统阐述了遍历理论的基本概念、动态模态分解(DMD)的数学原理及其与库普曼算子谱特性之间的内在联系,展示了如何通过数值计算手段分析非线性动力系统的演化行为。文中提供了完整的Matlab代码示例,涵盖数据驱动的模态分解、谱分析及可视化过程,帮助读者理解并复现相关算法。同时,文档还列举了多个相关的科研方向和技术应用场景,体现出该方法在复杂系统建模与分析中的广泛适用性。; 适合人群:具备一定动力系统、线性代数与数值分析基础,熟悉Matlab编程,从事控制理论、流体力学、信号处理或数据驱动建模等领域研究的研究生、博士生及科研人员。; 使用场景及目标:①深入理解库普曼算子理论及其在非线性系统分析中的应用;②掌握动态模态分解(DMD)算法的实现与优化;③应用于流体动力学、气候建模、生物系统、电力系统等领域的时空模态提取与预测;④支撑高水平论文复现与科研项目开发。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐段调试运行,对照理论推导加深理解;推荐参考文中提及的相关研究方向拓展应用场景;鼓励在实际数据上验证算法性能,并尝试改进与扩展算法功能。
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