【模板】后缀数组

处理一个字符串中的所有后缀

应用:
-模式串匹配
-计算LCP(两个后缀之间的最长公共前缀)

#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;

char s[1000003];
int len,
    cc[1000003],
    rank[1000003],//从第x位开始的后缀排第几
    height[1000003],//跟排名前一位的字符串有多少相同 
    sa[1000003],//排名为x的字符串  
    t1[1000003],t2[1000003]; 

bool cmp(int *y,int a,int b,int k)
{
    int arank1=y[a],brank1=y[b],
        arank2= a+k>=len ? -1:y[a+k],
        brank2= b+k>=len ? -1:y[b+k];
    return arank1==brank1&&arank2==brank2;
}

void make_sa()
{
    int *x=t1,*y=t2,m=26;
    for(int i=0;i<m;++i) cc[i]=0;
    for(int i=0;i<len;++i) ++cc[x[i]=s[i]-'a'];
    for(int i=1;i<m;++i) cc[i]+=cc[i-1];
    for(int i=len-1;i>=0;--i) sa[--cc[x[i]]]=i;

    for(int k=1;k<=len;k<<=1)
    {
        int p=0;
        for(int i=len-k;i<len;++i) y[p++]=i;
        for(int i=0;i<len;++i)
          if(sa[i]>=k)
            y[p++]=sa[i]-k;

        for(int i=0;i<m;++i) cc[i]=0;
        for(int i=0;i<len;++i) ++cc[x[y[i]]];
        for(int i=1;i<m;++i) cc[i]+=cc[i-1];
        for(int i=len-1;i>=0;--i) sa[--cc[x[y[i]]]]=y[i];

        swap(x,y); m=1; x[sa[0]]=0;
        for(int i=1;i<len;++i)
          x[sa[i]]=cmp(y,sa[i],sa[i-1],k) ? m-1:m++;

        if(m>=len) break;
    }
}

void make_height()
{
    for(int i=0;i<len;++i)
      rank[sa[i]]=i;
    height[0]=0;
    int k=0;
    for(int i=0;i<len;++i)
    {
        if(!rank[i]) continue;
        int j=sa[rank[i]-1];
        if(k) --k;
        while(s[i+k]==s[j+k]) k++;
        height[rank[i]]=k;
    }
}

int main()
{
    scanf("%s",&s);
    len=strlen(s);
    make_sa();
    make_height();

    // 以下为数组完成后的结果

    for(int i=0;i<len;++i)
      printf("%s %d\n",s+sa[i],height[i]);
    printf("sa: ");
    for(int i=0;i<len;++i)
      printf("%d ",sa[i]);
    cout<<endl<<"rank: ";
    for(int i=0;i<len;++i)
      printf("%d ",rank[i]);
    cout<<endl;
    return 0;
}//abccbab
内容概要:本文档详细介绍了基于MATLAB实现多目标差分进化(MODE)算法进行无人机三维路径规划的项目实例。项目旨在提升无人机在复杂三维环境中路径规划的精度、实时性、多目标协调处理能力、障碍物避让能力和路径平滑性。通过引入多目标差分进化算法,项目解决了传统路径规划算法在动态环境和多目标优化中的不足,实现了路径长度、飞行安全距离、能耗等多个目标的协调优化。文档涵盖了环境建模、路径编码、多目标优化策略、障碍物检测与避让、路径平滑处理等关键技术模块,并提供了部分MATLAB代码示例。 适合人群:具备一定编程基础,对无人机路径规划和多目标优化算法感兴趣的科研人员、工程师和研究生。 使用场景及目标:①适用于无人机在军事侦察、环境监测、灾害救援、物流运输、城市管理等领域的三维路径规划;②通过多目标差分进化算法,优化路径长度、飞行安全距离、能耗等多目标,提升无人机任务执行效率和安全性;③解决动态环境变化、实时路径调整和复杂障碍物避让等问题。 其他说明:项目采用模块化设计,便于集成不同的优化目标和动态环境因素,支持后续算法升级与功能扩展。通过系统实现和仿真实验验证,项目不仅提升了理论研究的实用价值,还为无人机智能自主飞行提供了技术基础。文档提供了详细的代码示例,有助于读者深入理解和实践该项目。
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