Poj 3461 Oulipo (KMP)

题目链接:poj 3461

所以这是水KMP模板?

#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<iostream>
using namespace std;

const int maxn=1000000+10;

int next[maxn];
char a[maxn];
char b[maxn];

void get_next(char *s){
	int l=strlen(s);
	int k=-1,i=0;
	next[0]=-1;
	
	while(i<l){
		if(k==-1 || s[i]==s[k]){
			i++; k++;
			if(s[i]!=s[k])next[i]=k;
			else next[i]=next[k];
		}
		else k=next[k];
	}
}

int find(char *x,char *y){
	get_next(x);
	int lx=strlen(x),ly=strlen(y);
	int i=0,j=0,tot=0;
	
	while(j<ly){
		if(i==-1 || x[i]==y[j]){
			i++; j++;
			if(i==lx)tot++;
		}
		else i=next[i];
	}
	return tot;
}

int main(){
	int t; scanf("%d",&t);
	while(t--){
		scanf("%s%s",a,b);
		printf("%d\n",find(a,b));
	}
	return 0;
}


据集介绍:垃圾分类检测据集 一、基础信息 据集名称:垃圾分类检测据集 图片量: 训练集:2,817张图片 验证集:621张图片 测试集:317张图片 总计:3,755张图片 分类类别: - 金属:常见的金属垃圾材料。 - 纸板:纸板类垃圾,如包装盒等。 - 塑料:塑料类垃圾,如瓶子、容器等。 标注格式: YOLO格式,包含边界框和类别标签,适用于目标检测任务。 据格式:图片来源于实际场景,格式为常见图像格式(如JPEG/PNG)。 二、适用场景 智能垃圾回收系统开发: 据集支持目标检测任务,帮助构建能够自动识别和分类垃圾材料的AI模型,用于自动化废物分类和回收系统。 环境监测与废物管理: 集成至监控系统或机器人中,实时检测垃圾并分类,提升废物处理效率和环保水平。 学术研究与教育: 支持计算机视觉与环保领域的交叉研究,用于教学、实验和论文发表。 三、据集优势 类别覆盖全面: 包含三种常见垃圾材料类别,覆盖日常生活中主要的可回收物类型,具有实际应用价值。 标注精准可靠: 采用YOLO标注格式,边界框定位精确,类别标签准确,便于模型直接训练和使用。 据量适中合理: 训练集、验证集和测试集分布均衡,提供足够样本用于模型学习和评估。 任务适配性强: 标注兼容主流深度学习框架(如YOLO等),可直接用于目标检测任务,支持垃圾检测相关应用。
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