hdu 2222 Keywords Search (AC自动机)

本文介绍了一种使用AC自动机实现关键词搜索的方法,通过构建自动机并利用失配指针来高效查找文本中出现的关键词,确保关键词不重复匹配。

Keywords Search

Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 131072/131072 K (Java/Others)
Total Submission(s): 71488    Accepted Submission(s): 24396


Problem Description
In the modern time, Search engine came into the life of everybody like Google, Baidu, etc.
Wiskey also wants to bring this feature to his image retrieval system.
Every image have a long description, when users type some keywords to find the image, the system will match the keywords with description of image and show the image which the most keywords be matched.
To simplify the problem, giving you a description of image, and some keywords, you should tell me how many keywords will be match.
 

Input
First line will contain one integer means how many cases will follow by.
Each case will contain two integers N means the number of keywords and N keywords follow. (N <= 10000)
Each keyword will only contains characters 'a'-'z', and the length will be not longer than 50.
The last line is the description, and the length will be not longer than 1000000.
 

Output
Print how many keywords are contained in the description.
 

Sample Input
  
1 5 she he say shr her yasherhs
 

Sample Output
  
3
 

Author
Wiskey
 

Recommend
lcy

题意:

给出了N个子串问在主串中能匹配多少个子串。子串不能重复出现在主串中。

思路:

用AC自动机,cnt记录下到达该节点的完整的子串的个数。然后用失配指针找到所有的可以匹配到的,在计算了以这个结点为结束的子串后要把cnt赋值为-1,防止它再次计算。

代码:

#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <queue>
using namespace std;
const int maxn=1000005;
char str[maxn];
struct node
{
    node *next[26];
    node *fail;
    int cnt;
    node()
    {
        memset(next,NULL,sizeof(next));
        fail=NULL;
        cnt=0;
    }
};
queue<node *> que;
void in(node *root,char str[])
{
    node *now=root;
    int i=0;
    while(str[i])
    {
        int x=str[i]-'a';
        if(now->next[x]==NULL)
        {
            now->next[x]=new node();
        }
        now=now->next[x];
        i++;
    }
    now->cnt++;
}
void makefail(node *root)
{
    root->fail=NULL;
    que.push(root);
    while(!que.empty())
    {
        node *now=que.front();
        que.pop();
        node *p=NULL;
        for(int i=0;i<26;i++)
        {
            if(now->next[i]!=NULL)
            {
                if(now==root) now->next[i]->fail=root;
                else
                {
                    p=now->fail;
                    while(p!=NULL)
                    {
                        if(p->next[i]!=NULL)
                        {
                            now->next[i]->fail=p->next[i];
                            break;
                        }
                        p=p->fail;
                    }
                    if(p==NULL) now->next[i]->fail=root;
                }
                que.push(now->next[i]);
            }
        }
    }
}
int query(node *root,char str[])
{
    node* now=root;
    int ans=0;
    int len=strlen(str);
    for(int i=0;i<len;i++)
    {
        int x=str[i]-'a';
        while(now->next[x]==NULL&&now!=root) now=now->fail;
        now=now->next[x];
        if(now==NULL)
            now=root;
        node* tmp=now;
        while(tmp!=NULL&&tmp->cnt!=-1)
        {
            ans+=tmp->cnt;
            tmp->cnt=-1;
            tmp=tmp->fail;
        }
    }
    return ans;
}
int main()
{
    int t,n;
    scanf("%d",&t);
    while(t--)
    {
        node *root=new node();
        scanf("%d",&n);
        for(int i=1;i<=n;i++)
        {
            scanf("%s",str);
            in(root,str);
        }
        makefail(root);
        scanf("%s",str);
        printf("%d\n",query(root,str));
    }
    return 0;
}


【电动车优化调度】基于模型预测控制(MPC)的凸优化算法的电动车优化调度(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于模型预测控制(MPC)的凸优化算法在电动车优化调度中的应用,并提供了Matlab代码实现。该方法结合了MPC的滚动优化特性与凸优化的高效求解能力,用于解决电动车充电调度问题,提升电网运行效率与可再生能源消纳能力。文中还提及多个相关研究方向和技术支撑,包括智能优化算法、机器学习、电力系统管理等,展示了其在多领域交叉应用的潜力。配套资源可通过提供的网盘链接获取,涵盖YALMIP工具包及其他完整仿真资源。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论及Matlab编程基础的科研人员和研究生,尤其适合从事电动汽车调度、智能电网优化等相关课题的研究者。; 使用场景及目标:①实现电动车集群在分时电价或电网需求响应机制下的有序充电调度;②结合可再生能源出力与负荷预测,利用MPC进行多时段滚动优化,降低电网峰谷差,提高能源利用效率;③为学术论文复现、课题研究及工程仿真提供可靠的技术路线与代码支持。; 阅读建议:建议读者结合文档中提到的智能优化算法与电力系统背景知识进行系统学习,优先掌握MPC基本原理与凸优化建模方法,并下载配套资源调试代码,以加深对电动车调度模型构建与求解过程的理解。
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