SPOJ 1811 LCS - Longest Common Substring(后缀自动机)

本文深入探讨了SAM(Suffix Array Machine)算法的应用,特别是在字符串匹配中的高效实现。通过实例讲解了如何利用SAM进行字符串匹配,包括节点跳转、失败指针调整等关键步骤,以及如何优化匹配过程以提高效率。

传送门

题意:如题

这题其实就是SAM上跳fail的一个应用,我们一开始匹配的节点就在root,随着扔进去匹配不同的字符,我们不断的跳fail直到匹配到当前的字符,如果跳的图中pos变为-1了,即为跳回root之前的最初的未加入任何字符节点,这则表示失配,更新cnt就好了

如果找到一个pos不为-1的即匹配成功,那么我们更新cnt为len[pos]和cnt中较小的那个再加一即可(加一表示再加上当前这个字符,更新为较小的是因为肯定是小的一个匹配较长的一个,只能更新为较小的那一个)

 

#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 = 3e5 + 10;
inline int read()
{
    char ch=getchar();
    int i=0,f=1;
    while(ch<'0'||ch>'9')
    {
        if(ch=='-')f=-1;
        ch=getchar();
    }
    while(ch>='0'&&ch<='9')
    {
        i=(i<<3)+(i<<1)+ch-'0';
        ch=getchar();
    }
    return i*f;
}
struct SAM
{
    static const int KN = N << 1;
    static const int KM = 27;
    int fail[KN], net[KN][KM], len[KN], cnt, root;
    int rig[KN],sum[KN];
    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)//u--np,v---p
    {
        int np=newnode(len[p]+1);
        rig[np]=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(int k)
    {
        topo();
    }
} sam;
char s[N];
char ss[N];
int main()
{
    scanf("%s",s);
    scanf("%s",ss);
    sam.init();
    sam.build(s,'a');
    sam.topo();
    int cnt=0,pos=0,ans=0;
    for(int i=0; i<strlen(ss); i++)
    {
        while(~pos&&sam.net[pos][ss[i]-'a']==-1) pos=sam.fail[pos];
        if(pos==-1) pos=0,cnt=0;
        else cnt=min(sam.len[pos],cnt)+1,pos=sam.net[pos][ss[i]-'a'],ans=max(ans,cnt);
    }
    cout<<ans<<endl;
}

 

下载前可以先看下教程 https://pan.quark.cn/s/a426667488ae 标题“仿淘宝jquery图片左右切换带数字”揭示了这是一个关于运用jQuery技术完成的图片轮播机制,其特色在于具备淘宝在线平台普遍存在的图片切换表现,并且在整个切换环节中会展示当前图片的序列号。 此类功能一般应用于电子商务平台的产品呈现环节,使用户可以便捷地查看多张商品的照片。 说明中的“NULL”表示未提供进一步的信息,但我们可以借助标题来揣摩若干核心的技术要点。 在构建此类功能时,开发者通常会借助以下技术手段:1. **jQuery库**:jQuery是一个应用广泛的JavaScript框架,它简化了HTML文档的遍历、事件管理、动画效果以及Ajax通信。 在此项目中,jQuery将负责处理用户的点击动作(实现左右切换),并且制造流畅的过渡效果。 2. **图片轮播扩展工具**:开发者或许会采用现成的jQuery扩展,例如Slick、Bootstrap Carousel或个性化的轮播函数,以达成图片切换的功能。 这些扩展能够辅助迅速构建功能完善的轮播模块。 3. **即时数字呈现**:展示当前图片的序列号,这需要通过JavaScript或jQuery来追踪并调整。 每当图片切换时,相应的数字也会同步更新。 4. **CSS美化**:为了达成淘宝图片切换的视觉效果,可能需要设计特定的CSS样式,涵盖图片的排列方式、过渡效果、点状指示器等。 CSS3的动画和过渡特性(如`transition`和`animation`)在此过程中扮演关键角色。 5. **事件监测**:运用jQuery的`.on()`方法来监测用户的操作,比如点击左右控制按钮或自动按时间间隔切换。 根据用户的交互,触发相应的函数来执行...
垃圾实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称:垃圾实例分割数据集 • 图片数量: 训练集:7,000张图片 验证集:426张图片 测试集:644张图片 • 训练集:7,000张图片 • 验证集:426张图片 • 测试集:644张图片 • 分类类别: 垃圾(Sampah) • 垃圾(Sampah) • 标注格式:YOLO格式,包含实例分割的多边形点坐标,适用于实例分割任务。 • 数据格式:图片文件 二、适用场景 • 智能垃圾检测系统开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够自动识别和分割图像中垃圾区域的AI模型,适用于智能清洁机器人、自动垃圾桶等应用。 • 环境监控与管理:集成到监控系统中,用于实时检测公共区域的垃圾堆积,辅助环境清洁和治理决策。 • 计算机视觉研究:支持实例分割算法的研究和优化,特别是在垃圾识别领域,促进AI在环保方面的创新。 • 教育与实践:可用于高校或培训机构的AI课程,作为实例分割技术的实践数据集,帮助学生理解计算机视觉应用。 三、数据集优势 • 精确的实例分割标注:每个垃圾实例都使用详细的多边形点进行标注,确保分割边界准确,提升模型训练效果。 • 数据多样性:包含多种垃圾物品实例,覆盖不同场景,增强模型的泛化能力和鲁棒性。 • 格式兼容性强:YOLO标注格式易于与主流深度学习框架集成,如YOLO系列、PyTorch等,方便研究人员和开发者使用。 • 实际应用价值:直接针对现实世界的垃圾管理需求,为自动化环保解决方案提供可靠数据支持,具有重要的社会意义。
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