bzoj2938(ac自动机)

2938: [Poi2000]病毒

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Description

二进制病毒审查委员会最近发现了如下的规律:某些确定的二进制串是病毒的代码。如果某段代码中不存在任何一段病毒代码,那么我们就称这段代码是安全的。现在委员会已经找出了所有的病毒代码段,试问,是否存在一个无限长的安全的二进制代码。
示例:
例如如果{011, 11, 00000}为病毒代码段,那么一个可能的无限长安全代码就是010101…。如果{01, 11, 000000}为病毒代码段,那么就不存在一个无限长的安全代码。
任务:
请写一个程序:
l         读入病毒代码;
l         判断是否存在一个无限长的安全代码;
l         将结果输出

Input

 
第一行包括一个整数n,表示病毒代码段的数目。以下的n行每一行都包括一个非空的01字符串——就是一个病毒代码段。所有病毒代码段的总长度不超过30000。

Output

你应在在文本文件WIN.OUT的第一行输出一个单词:
l         TAK——假如存在这样的代码;
l         NIE——如果不存在。

Sample Input

3
01
11
00000

Sample Output

NIE


解题思路:首先确定先构造trie树,然后可以这样想,存在无限长的数列表明永远匹配不到。

首先如果一个点的fail值是病毒节点,那么当前点也是不能的。

然后我可以这样构图,对于每个点,补全它的左右两点,于是就可以找经过这些补全的点是否存在不经过不能走的点的回路。

(一定要是补全的点)

因为原来的点,不可以判断。 但其实对于优化的ac自动机来说,不需要加点,因为每个点都有左右节点。


#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<algorithm>
#include<iostream>
#include<cstdlib>
using namespace std;
int n,size;
char c[31000];
int ch[64000][3];
int val[64000];
int q[64000];
int fail[64000],fa[64000],dui[64000];
bool mg[64000];
int vis[64000]; 
 
void build()
 {
    int lg=strlen(c); int now=0;
    for (int i=1;i<=lg;++i)
     {
        if (ch[now][int (c[i-1])-47]!=0)
         {
            now=ch[now][int(c[i-1])-47];
         }else
          { 
            ++size; ch[now][int(c[i-1])-47]=size;
            now=size; 
          }
     }
    val[now]=1;
 }
 
void check()
 {
    int tail=0; int head=0; ++tail; q[tail]=0;
    while (head<tail)
     {
        ++head;
        if (ch[q[head]][1]==0 && ch[q[head]][2]==0)
         {
            continue;
         }
        if (ch[q[head]][1]==0  || ch[q[head]][2]==0 )
         {
            ++size;
            if (ch[q[head]][1]==0) 
             {
                ch[q[head]][1]=size;
                ++tail; q[tail]=ch[q[head]][2];
              }else
               {
                ch[q[head]][2]=size; ++tail;
                q[tail]=ch[q[head]][1];
               }
         }else
          {
            ++tail; q[tail]=ch[q[head]][2];
            ++tail; q[tail]=ch[q[head]][1];
          }
     }
 }
 
void getfail()
 {
    int tail=0; int head=0; ++tail; q[tail]=0; fail[0]=fa[0]=0; 
    while (head<tail)
     {
        ++head;
        if (q[head]==0) fail[q[head]]=0;else
         {
            int now=fail[fa[q[head]]];
            while (now!=0 && ch[now][dui[head]]==0)
             {
               now=fail[now];
             }
            if (ch[now][dui[head]]!=0 && ch[now][dui[head]]!=q[head])
             {
                fail[q[head]]=ch[now][dui[head]];
             }
         }
        val[q[head]]|=val[fail[q[head]]];
        for (int i=1;i<=2;++i)
         if (ch[q[head]][i]!=0)
         {
            ++tail; q[tail]=ch[q[head]][i];
            fa[q[tail]]=q[head]; dui[tail]=i;
         }
      }
 }
 
void dfs(int o)
 {
    mg[o]=false;
    for (int i=1;i<=2;++i)
     if (ch[o][i]!=0)
      {
        if (mg[ch[o][i]]==false) 
         {
            cout<<"TAK";
            exit(0);
           }
        if (val[ch[o][i]]==1 || vis[ch[o][i]]) continue;
        vis[ch[o][i]]=1;
        dfs(ch[o][i]);
      }
    if (ch[o][1]==0 && ch[o][2]==0)
     {
      if (fail[o]!=0)
      {
      if (mg[fail[o]]==false)
      {
      cout<<"TAK";
      exit(0);
  }
if (val[fail[o]]==1 | vis[fail[o]]); else{
vis[fail[o]]=1; 
dfs(fail[o]);}
 }
}
    mg[o]=true;
 }
 
int main()
{
    int n;
    int size=0;
    scanf("%d ",&n);
    for (int i=1;i<=n;++i)
     {
        cin>>c;
        build();    
     }
    check();
    getfail();
    memset(mg,true,sizeof(mg));
    dfs(0);
    cout<<"NIE";
}

内容概要:本文详细介绍了如何利用Simulink进行自动代码生成,在STM32平台上实现带57次谐波抑制功能的霍尔场定向控制(FOC)。首先,文章讲解了所需的软件环境准备,包括MATLAB/Simulink及其硬件支持包的安装。接着,阐述了构建永磁同步电机(PMSM)霍尔FOC控制模型的具体步骤,涵盖电机模型、坐标变换模块(如Clark和Park变换)、PI调节器、SVPWM模块以及用于抑制特定谐波的陷波器的设计。随后,描述了硬件目标配置、代码生成过程中的注意事项,以及生成后的C代码结构。此外,还讨论了霍尔传感器的位置估算、谐波补偿器的实现细节、ADC配置技巧、PWM死区时间和换相逻辑的优化。最后,分享了一些实用的工程集成经验,并推荐了几篇有助于深入了解相关技术和优化控制效果的研究论文。 适合人群:从事电机控制系统开发的技术人员,尤其是那些希望掌握基于Simulink的自动代码生成技术,以提高开发效率和控制精度的专业人士。 使用场景及目标:适用于需要精确控制永磁同步电机的应用场合,特别是在面对高次谐波干扰导致的电流波形失真问题时。通过采用文中提供的解决方案,可以显著改善系统的稳定性和性能,降低噪声水平,提升用户体验。 其他说明:文中不仅提供了详细的理论解释和技术指导,还包括了许多实践经验教训,如霍尔传感器处理、谐波抑制策略的选择、代码生成配置等方面的实际案例。这对于初学者来说是非常宝贵的参考资料。
### BZOJ1461 字符串匹配 题解 针对BZOJ1461字符串匹配问题,解决方法涉及到了KMP算法以及树状数组的应用。对于此类问题,朴素的算法无法满足时间效率的要求,因为其复杂度可能高达O(ML²),其中M代表模式串的数量,L为平均长度[^2]。 为了提高效率,在这个问题中采用了更先进的技术组合——即利用KMP算法来预处理模式串,并通过构建失配树(也称为失败指针),使得可以在主串上高效地滑动窗口并检测多个模式串的存在情况。具体来说: - **前缀函数与KMP准备阶段**:先对每一个给定的模式串执行一次KMP算法中的pre_kmp操作,得到各个模式串对应的next数组。 - **建立失配树结构**:基于所有模式串共同构成的一棵Trie树基础上进一步扩展成带有失配链接指向的AC自动机形式;当遇到某个节点不存在对应字符转移路径时,则沿用该处失配链路直至找到合适的目标或者回到根部重新开始尝试其他分支。 - **查询过程**:遍历整个待查文本序列的同时维护当前状态处于哪一层级下的哪个子结点之中,每当成功匹配到完整的单词就更新计数值至相应位置上的f_i变量里去记录下这一事实。 下面是简化版Python代码片段用于说明上述逻辑框架: ```python from collections import defaultdict def build_ac_automaton(patterns): trie = {} fail = [None]*len(patterns) # 构建 Trie 树 for i,pattern in enumerate(patterns): node = trie for char in pattern: if char not in node: node[char]={} node=node[char] node['#']=i queue=[trie] while queue: current=queue.pop() for key,value in list(current.items()): if isinstance(value,int):continue if key=='#': continue parent=current[key] p=fail[current is trie and 0 or id(current)] while True: next_p=p and p.get(key,None) if next_p:break elif p==0: value['fail']=trie break else:p=fail[id(p)] if 'fail'not in value:value['fail']=next_p queue.append(parent) return trie,fail def solve(text, patterns): n=len(text) m=len(patterns) f=[defaultdict(int)for _in range(n)] ac_trie,_=build_ac_automaton(patterns) state=ac_trie for idx,char in enumerate(text+'$',start=-1): while True: trans=state.get(char,state.get('#',{}).get('fail')) if trans!=None: state=trans break elif '#'in state: state[state['#']['fail']] else: state=ac_trie cur_state=state while cur_state!={}and'#'in cur_state: matched_pattern_idx=cur_state['#'] f[idx][matched_pattern_idx]+=1 cur_state=cur_state['fail'] result=[] for i in range(len(f)-1): row=list(f[i].values()) if any(row): result.extend([sum((row[:j+1]))for j,x in enumerate(row[::-1])if x>0]) return sum(result) patterns=["ab","bc"] text="abc" print(solve(text,text)) #[^4] ```
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