SPOJ DISUBSTR Distinct Substrings(后缀数组)

本文介绍了一种计算字符串中不同子串数量的方法,通过构建字符串的高度数组来排除重复子串,实现有效计数。

题意:

一个字符串有多少个不同的字串

思路:

一个字符串共有n(n+1)2个,减去所有的height数组的值,就是减去了所有重复的子串

错误及反思:

代码:

#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<algorithm>
using namespace std;
const int N = 1010;
char arr[N];
int sa[N],rak[N],height[N];
void construct(const char *s,int n,int m) {
    static int t1[N],t2[N],c[N];
    int *x = t1,*y = t2;
    int i,j,k,p,l;
    memset(c,0,sizeof(c));
    for (i = 0; i < n; ++ i) c[x[i] = s[i]] ++;
    for (i = 1; i < m; ++ i) c[i] += c[i - 1];
    for (i = n - 1; i >= 0; -- i) sa[--c[x[i]]] = i;
    for (k = 1; k <= n; k <<= 1) {
        p = 0;
        for (i = n - k; i < n; ++ i) y[p++] = i;
        for (i = 0; i < n; ++ i) if (sa[i] >= k) y[p++] = sa[i] - k;
        for (i = 0; i < m; ++ i) c[i] = 0;
        for (i = 0; i < n; ++ i) c[x[y[i]]] ++;
        for (i = 1; i < m; ++ i) c[i] += c[i - 1];
        for (i = n - 1; i >= 0; -- i) sa[--c[x[y[i]]]] = y[i];
        std::swap(x,y);
        p = 1; x[sa[0]] = 0;
        for (i = 1; i < n; ++ i)
            x[sa[i]] = y[sa[i - 1]] == y[sa[i]]
                && y[sa[i - 1] + k] == y[sa[i] + k] ? p - 1: p ++;
        if (p >= n) break;
        m = p;
    }
    for (i = 0; i < n; ++ i) rak[sa[i]] = i;
    for (i = 0,l = 0; i < n; ++ i) {
        if (rak[i]) {
            j = sa[rak[i] - 1];
            while (s[i + l] == s[j + l]) l++;
            height[rak[i]] = l;
            if (l) l--;
        }
    }
}

int main()
{
    int t;
    scanf("%d",&t);
    while(t--)
    {
        scanf("%s",arr);
        int len=strlen(arr);
        construct(arr,len+1,128);
        int ans=len*(len+1)/2;
        for(int i=2;i<=len;i++)
        {
            ans-=height[i];
        }
        printf("%d\n",ans);
    }
}
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
基于粒子群算法优化Kmeans聚类的居民用电行为分析研究(Matlb代码实现)内容概要:本文围绕基于粒子群算法(PSO)优化Kmeans聚类的居民用电行为分析展开研究,提出了一种结合智能优化算法与传统聚类方法的技术路径。通过使用粒子群算法优化Kmeans聚类的初始聚类中心,有效克服了传统Kmeans算法易陷入局部最优、对初始值敏感的问题,提升了聚类的稳定性和准确性。研究利用Matlab实现了该算法,并应用于居民用电数据的行为模式识别与分类,有助于精细化电力需求管理、用户画像构建及个性化用电服务设计。文档还提及相关应用场景如负荷预测、电力系统优化等,并提供了配套代码资源。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事电力系统、智能优化算法、数据分析等相关领域的研究人员或工程技术人员,尤其适合研究生及科研人员。; 使用场景及目标:①用于居民用电行为的高效聚类分析,挖掘典型用电模式;②提升Kmeans聚类算法的性能,避免局部最优问题;③为电力公司开展需求响应、负荷预测和用户分群管理提供技术支持;④作为智能优化算法与机器学习结合应用的教学与科研案例。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,深入理解PSO优化Kmeans的核心机制,关注参数设置对聚类效果的影响,并尝试将其应用于其他相似的数据聚类问题中,以加深理解和拓展应用能力。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值