SPOJ - DISUBSTR Distinct Substrings(SAM)

本文深入探讨了SAM(Suffix Array Machine)算法的核心概念与实现细节,通过一个具体的实战案例,展示了如何使用SAM算法解决字符串匹配问题,特别是求解本质不同子串的个数。文章详细记录了从初始化到构建SAM树的过程,以及在调试过程中遇到的陷阱和解决方案,为读者提供了宝贵的实战经验和代码优化技巧。

 

传送门

题意:求本质不同的子串的个数

 

写这题就为了赛前测一下SAM板子,毕竟是个裸得不能再裸的裸题了,然而,居然出问题了..................

 

问题出在初始化,一开始为了节省时间,是对每个节点一个一个去初始化-----fail[cnt] = -1;

然而这样对于数据有多组的问题,可能就会出问题,在debug了近1h后,把这里改成了memset就过了,难受啊

 

#pragma GCC optimize(2)
#pragma GCC optimize(3)
#pragma GCC optimize(4)
#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
typedef long long ll;
const int N = 1e6 + 100000;
const int M = 1e6 + 100000;
struct SAM
{
    static const int KN = N << 1;
    static const int KM = 30;
    int fail[KN], net[KN][KM], len[KN], cnt, root;
    int newnode(int _len)
    {
        memset(net[cnt], -1, sizeof(net[cnt]));
//        fail[cnt] = -1;
        len[cnt] = _len;
        return cnt++;
    }
    void init()
    {
        cnt = 0;
        memset(fail,-1,sizeof(fail));
        root = newnode(0);
    }
    int add(int p, int x)
    {
        int np = newnode(len[p] + 1);
        while(~p && net[p][x] == -1)    net[p][x] = np, p = fail[p];
        if(p == -1) fail[np] = root;
        else
        {
            int q = net[p][x];
            if(len[q] == len[p] + 1)    fail[np] = q;
            else
            {
                int nq = newnode(len[p] + 1);
                memcpy(net[nq], net[q], sizeof(net[q]));
                fail[nq] = fail[q];
                fail[q] = fail[np] = nq;
                while(~p && net[p][x] == q) net[p][x] = nq, p = fail[p];
            }
        }
        return np;
    }
    void build(char *s, char ch)
    {
        int now = root;
        for(int i = 0; s[i]; ++i)   now = add(now, s[i] - ch);
    }
    int ord[KN], pri[KN];
    void topo()
    {
        int maxVal=0;
        memset(pri, 0, sizeof(pri));
        for (int i = 0; i < cnt; ++i) maxVal = max(maxVal, len[i]), ++ pri[len[i]];
        for (int i = 1; i <= maxVal; ++i) pri[i] += pri[i - 1];
        for (int i = 0; i < cnt; ++i) ord[--pri[len[i]]] = i;
    }
    void gao()
    {
        ll ans=0;
        for(int i=0;i<cnt;i++) ans+=len[i]-len[fail[i]];
        printf("%lld\n",ans);
    }
} sam;
char s[N];
int main()
{
    int t;
    scanf("%d",&t);
    while(t--)
    {
        sam.init();
        scanf("%s",s);
        sam.build(s, 'A');
        sam.gao();
    }
}

 

基于STM32 F4的永磁同步电机无位置传感器控制策略研究内容概要:本文围绕基于STM32 F4的永磁同步电机(PMSM)无位置传感器控制策略展开研究,重点探讨在不依赖物理位置传感器的情况下,如何通过算法实现对电机转子位置和速度的精确估计与控制。文中结合嵌入式开发平台STM32 F4,采用如滑模观测器、扩展卡尔曼滤波或高频注入法等先进观测技术,实现对电机反电动势或磁链的估算,进而完成无传感器矢量控制(FOC)。同时,研究涵盖系统建模、控制算法设计、仿真验证(可能使用Simulink)以及在STM32硬件平台上的代码实现与调试,旨在提高电机控制系统的可靠性、降低成本并增强环境适应性。; 适合人群:具备一定电力电子、自动控制理论基础和嵌入式开发经验的电气工程、自动化及相关专业的研究生、科研人员及从事电机驱动开发的工程师。; 使用场景及目标:①掌握永磁同步电机无位置传感器控制的核心原理与实现方法;②学习如何在STM32平台上进行电机控制算法的移植与优化;③为开发高性能、低成本的电机驱动系统提供技术参考与实践指导。; 阅读建议:建议读者结合文中提到的控制理论、仿真模型与实际代码实现进行系统学习,有条件者应在实验平台上进行验证,重点关注观测器设计、参数整定及系统稳定性分析等关键环节。
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