字符串哈希

哈希——字符串哈希 哈希算法 阅读详情

字符串哈希

如果不懂什么是字符串哈希,那么你可以看yxc大佬的视频
算法竞赛进阶指南1.4-1.5哈希与字符串
题目:兔子与兔子
代码:

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
const int maxn = 1000100;
#define ULL unsigned long long
ULL h[maxn], p[maxn];
char str[maxn];
int main(){
    scanf("%s", str+1);
    int n = strlen(str+1), q;
    scanf("%d", &q);
    p[0] = 1;
    for(int i = 1; i <= n; i++){
        h[i] = h[i-1] * 131+(str[i] - 'a' + 1);
        p[i] = p[i-1] * 131;
    }
    for(int i = 1; i <= q; i++){
        int l_1, r_1, l_2, r_2;
        scanf("%d %d %d %d", &l_1, &r_1, & l_2, &r_2);
        if(h[r_1]-h[l_1-1]*p[r_1-l_1+1] == h[r_2]-h[l_2-1]*p[r_2-l_2+1]){
            printf("Yes\n");
        }
        else {
            printf("No\n");
        }
    }
return 0;
}

题目:回文子串的最大长度
题意:给你一个字符串,问你这个字符串最大的回文串是多长?
题解:字符串哈希+二分查找
代码:

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
const int maxn = 2001000;//注意数组开的范围
typedef unsigned long long ULL;
char s[maxn];
ULL hr[maxn], hl[maxn], p[maxn];
int base = 131;
ULL query(ULL h[], int l, int r)
{
    return h[r] - h[l-1]*p[r-l+1];
}
int main()
{
    int ca = 0;
    while(scanf("%s", s+1) && strcmp(s+1, "END"))
    {
        int n = strlen(s+1);
        n *= 2;
        for(int i =  n; i > 0; i -= 2) //强行在数组中加入新的辅助符号
        {
            s[i] = s[i/2];
            s[i-1] = 'z'+1;
        }
        p[0] = 1;
        for(int i = 1, j = n; i <= n; i++, j--) //字符串哈希
        {
            hl[i] = hl[i-1]*base + (s[i]-'a'+1);
            hr[i] = hr[i-1]*base +(s[j]-'a'+1);
            p[i] = p[i-1]*base;
        }
        int res = 0;
        int l, r;
        for(int i = 1; i <= n; i++)
        {
            l = 0, r = min(i-1, n-i);
            while(l < r)
            {
                int mid = (l+r+1)>>1;
                if(query(hl, i-mid, i-1) != query(hr, n-(i+mid)+1, n-(i+1)+1))r = mid-1;
                else l = mid;
            }
            if(s[i-l] <= 'z')res = max(res, l+1);
            else res = max(res, l);
        }
        printf("Case %d: %d\n", ++ca, res);
    }

    return 0;
}

题目:后缀数组

思想:字符串哈希+二分查找
代码:

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
const int maxn = 301000;
typedef unsigned long long ULL;
ULL p[maxn], h[maxn];
char s[maxn];
int vis[maxn], base = 131, n;
ULL get(int l, int r){
    return h[r] - h[l-1]*p[r-l+1];
}
int Binary_Search(int a, int b){
    int l = 0, r = min(n-a+1, n-b+1);
    while(l < r){
        int mid = (l+r+1)>>1;
        if(get(a, a+mid-1) != get(b, b+mid-1))r = mid-1;
        else l = mid;
    }
    return l;
}
bool cmp(int a, int b){
     int l = Binary_Search(a, b);
     int a_val = a+l > n ? INT_MIN : s[a+l];
     int b_val = b+l > n ? INT_MIN : s[b+l];
     return a_val < b_val;
}
int main(){
    scanf("%s", s+1);
    n = strlen(s+1);
    p[0] = 1;
    for(int i = 1; i <= n; i++){
        h[i] = h[i-1]*base+(s[i]-'a'+1);
        p[i] = p[i-1]*base;
        vis[i] = i;
    }
    sort(vis+1, vis+1+n, cmp);
    for(int i = 1; i <= n; i++){
       printf("%d ", vis[i]-1);
    }
    cout<<endl;
    for(int i = 1; i <= n; i++){
        if(i == 1)printf("0");
        else printf(" %d", Binary_Search(vis[i], vis[i-1]));
    }
    cout<<endl;
return 0;
}

字符串哈希算法简单入门学习 字符串哈希算法 字符串哈希,最著名的就是BKDRHash,也就是将字符串变成数值,并且最后变成的数值是一个P进制的数(一班取131或者13331),一般来说P最好为素数.然后我们之所以需要前缀和,是因为我们这道题目是求一个区间的字符串,又因为是哈希表,所以我们得求出区间哈希和,又因为是是区间和,所以我们得用前缀和求O(n)预处理,来实现和哈希一般的O(1)常数级别查询.这种Hash常用,且... 阅读详情

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plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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字符串哈希算法详解:原理、实现与应用

字符串哈希是一种高效处理字符串匹配和比较的技术,它通过将字符串映射为一个唯一的数值(哈希值),从而在O(1)时间内完成子串的比较。适用于需要频繁比较子串的场景,比直接暴力匹配高效得多。如果需绝对准确,可双哈希(用两个不同的P计算)。PP 是一个质数(通常取131或13331)。MM 是一个大数(如 264264,代码中用。的工作原理,并通过流程图逐步解析其执行过程。:预计算幂次,用于后续子串哈希计算。(比较哈希值而非原始字符串)。是质数,保证哈希分布均匀。(时间复杂度O(1))。常用的字符串哈希方法是。

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字符串哈希(BKDR_Hash)

详讲BKDR_Hash,并用C语言实现简版代码

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