HDU - 2896 病毒侵袭(AC自动机)

本文介绍了一个基于AC自动机的病毒检测系统实现案例。该系统通过构建 Trie 树并运用 KMP 算法改进的 AC 自动机来高效检测网站源码中的病毒特征码。文章提供了完整的代码实现,包括病毒特征码的插入、失败指针建立以及匹配过程。

病毒侵袭

Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others)
Total Submission(s): 29850    Accepted Submission(s): 6854


Problem Description
当太阳的光辉逐渐被月亮遮蔽,世界失去了光明,大地迎来最黑暗的时刻。。。。在这样的时刻,人们却异常兴奋——我们能在有生之年看到500年一遇的世界奇观,那是多么幸福的事儿啊~~
但网路上总有那么些网站,开始借着民众的好奇心,打着介绍日食的旗号,大肆传播病毒。小t不幸成为受害者之一。小t如此生气,他决定要把世界上所有带病毒的网站都找出来。当然,谁都知道这是不可能的。小t却执意要完成这不能的任务,他说:“子子孙孙无穷匮也!”(愚公后继有人了)。
万事开头难,小t收集了好多病毒的特征码,又收集了一批诡异网站的源码,他想知道这些网站中哪些是有病毒的,又是带了怎样的病毒呢?顺便还想知道他到底收集了多少带病毒的网站。这时候他却不知道何从下手了。所以想请大家帮帮忙。小t又是个急性子哦,所以解决问题越快越好哦~~
 

Input
第一行,一个整数N(1<=N<=500),表示病毒特征码的个数。
接下来N行,每行表示一个病毒特征码,特征码字符串长度在20—200之间。
每个病毒都有一个编号,依此为1—N。
不同编号的病毒特征码不会相同。
在这之后一行,有一个整数M(1<=M<=1000),表示网站数。
接下来M行,每行表示一个网站源码,源码字符串长度在7000—10000之间。
每个网站都有一个编号,依此为1—M。
以上字符串中字符都是ASCII码可见字符(不包括回车)。
 

Output
依次按如下格式输出按网站编号从小到大输出,带病毒的网站编号和包含病毒编号,每行一个含毒网站信息。
web 网站编号: 病毒编号 病毒编号 …
冒号后有一个空格,病毒编号按从小到大排列,两个病毒编号之间用一个空格隔开,如果一个网站包含病毒,病毒数不会超过3个。
最后一行输出统计信息,如下格式
total: 带病毒网站数
冒号后有一个空格。
 

Sample Input
  
  
3 aaa bbb ccc 2 aaabbbccc bbaacc
 

Sample Output
  
  
web 1: 1 2 3 total: 1
 

Source
 
板子题,但指针版会MLE,刚好试着写一发数组版的

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

const int N = 2e5 +10;
int n, m;
bool ans[501];
char s[10001];
struct Trie{
    int nex[N][128], fail[N], cnt[N];
    int root, L;
    int Newnode(){
        for(int i = 0; i < 128; i++){
            nex[L][i] = -1;
        }
        cnt[L++] = -1;
        return L-1;
    }
    void Init(){
        L = 0;
        root = Newnode();
    }

    void Insert(char a[], int x){
        int l = strlen(a);
        int p = root;
        for(int i = 0; i < l; i++){
            int id = a[i];
            if(nex[p][id] == -1){
                nex[p][id] = Newnode();
            }
            p = nex[p][id];
        }
        cnt[p] = x;
    }

    void bfs(){
        queue<int> k;
        fail[root] = root;
        for(int i = 0; i < 128; i++){
            if(nex[root][i] == -1){
                nex[root][i] = root;
            }
            else{
                fail[nex[root][i]] = root;
                k.push(nex[root][i]);
            }
        }
        while(!k.empty()){
            int now = k.front();
            k.pop();
            for(int i = 0; i < 128; i++){
                if(nex[now][i] == -1){
                    nex[now][i] = nex[fail[now]][i];
                }
                else{
                    fail[nex[now][i]] = nex[fail[now]][i];
                    k.push(nex[now][i]);
                }
            }
        }
    }

    void AC_run(char a[]){
        int l = strlen(a);
        int p = root;
        for(int i = 0; i < l; i++){
            int id = a[i];
            while(!nex[p][id] && p != root){
                p = fail[p];
            }
            p = nex[p][id];
            if(!p) p = root;
            int tmp = p;
            while(tmp != root && cnt[tmp] > 0){
                ans[cnt[tmp]] = 1;
                tmp = fail[tmp];
            }
        }
    }
};
Trie AC;

int main(){

    while(scanf("%d", &n) == 1){
        AC.Init();
        for(int i = 1; i <= n; i++){
            scanf("%s", s);
            AC.Insert(s, i);
        }
        AC.bfs();
        int sum = 0;
        scanf("%d", &m);
        for(int i = 1; i <= m; i++){
            scanf("%s", s);
            memset(ans, 0, sizeof ans);
            AC.AC_run(s);
            int flag = 0;
            for(int j = 1; j <= n; j++){
                if(ans[j]){
                    if(!flag) printf("web %d:", i);
                    printf(" %d", j);
                    flag = 1;
                }
            }
            if(flag) printf("\n");
            sum += flag;
        }
        printf("total: %d\n", sum);
    }
}


### 关于HDU - 6609 的题目解析 由于当前未提供具体关于 HDU - 6609 题目的详细描述,以下是基于一般算法竞赛题型可能涉及的内容进行推测和解答。 #### 可能的题目背景 假设该题目属于动态规划类问题(类似于多重背包问题),其核心在于优化资源分配或路径选择。此类问题通常会给出一组物品及其属性(如重量、价值等)以及约束条件(如容量限制)。目标是最优地选取某些物品使得满足特定的目标函数[^2]。 #### 动态转移方程设计 如果此题确实是一个变种的背包问题,则可以采用如下状态定义方法: 设 `dp[i][j]` 表示前 i 种物品,在某种条件下达到 j 值时的最大收益或者最小代价。对于每一种新加入考虑范围内的物体 k ,更新规则可能是这样的形式: ```python for i in range(n): for s in range(V, w[k]-1, -1): dp[s] = max(dp[s], dp[s-w[k]] + v[k]) ``` 这里需要注意边界情况处理以及初始化设置合理值来保证计算准确性。 另外还有一种可能性就是它涉及到组合数学方面知识或者是图论最短路等相关知识点。如果是后者的话那么就需要构建相应的邻接表表示图形结构并通过Dijkstra/Bellman-Ford/Floyd-Warshall等经典算法求解两点间距离等问题了[^4]。 最后按照输出格式要求打印结果字符串"Case #X: Y"[^3]。 #### 示例代码片段 下面展示了一个简单的伪代码框架用于解决上述提到类型的DP问题: ```python def solve(): t=int(input()) res=[] cas=1 while(t>0): n,k=list(map(int,input().split())) # Initialize your data structures here ans=find_min_unhappiness() # Implement function find_min_unhappiness() res.append(f'Case #{cas}: {round(ans)}') cas+=1 t-=1 print("\n".join(res)) solve() ```
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