后缀数组模板

http://caiminjian.diandian.com/post/2012-08-27/40038043416  算法解释


N为一倍即可,m至少比最大值大1

  n            =   8 ;
  num[]      = { 1, 1, 2, 1, 1, 1, 1, 2, $ }.
  rank[]    = { 4, 6, 8, 1, 2, 3, 5, 7, 0 }.     (rank[0~n-1]为有效值)
  sa[]       = { 8, 3, 4, 5, 0, 6, 1, 7, 2 }.    (sa[1~n]为有效值)
  height[] = { 0, 0, 3, 2, 3, 1, 2, 0, 1  }.    (height[2~n]为有效值)



int s[N],wa[N],wc[N],wv[N],sa[N],wb[N],height[N],rank[N];
inline bool cmp(int *r,int a,int b,int l)
{
    return r[a]==r[b]&&r[a+l]==r[b+l];
}
void da(int *r,int *sa,int n,int m)
{
    int i,j,p,*x=wa,*y=wb,*t;
    for(i=0;i<m;i++) wc[i]=0;
    for(i=0;i<n;i++) wc[x[i]=r[i]]++;
    for(i=1;i<m;i++) wc[i]+=wc[i-1];
    for(i=n-1;i>=0;i--) sa[--wc[x[i]]]=i;
    for(j=1,p=1;p<n;j<<=1,m=p)
    {
        for(i=n-j,p=0;i<n;i++) y[p++]=i;
        for(i=0;i<n;i++) if(sa[i]>=j) y[p++]=sa[i]-j;
        for(i=0;i<n;i++) wv[i]=x[y[i]];
        for(i=0;i<m;i++) wc[i]=0;
        for(i=0;i<n;i++) wc[wv[i]]++;
        for(i=1;i<m;i++) wc[i]+=wc[i-1];
        for(i=n-1;i>=0;i--) sa[--wc[wv[i]]]=y[i];
        for(t=x,x=y,y=t,p=1,x[sa[0]]=0,i=1;i<n;i++)
            x[sa[i]]=cmp(y,sa[i-1],sa[i],j)?p-1:p++;
    }
}
void getheight(int *r,int *sa,int n)
{
    int i,j,k=0;
    for(i=1;i<=n;i++) rank[sa[i]]=i;
    for(i=0;i<n;height[rank[i++]]=k)
        for(k?k--:0,j=sa[rank[i]-1];r[i+k]==r[j+k];k++);
}


计及光伏电站快速无功响应特性的分布式电源优化配置方法(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种计及光伏电站快速无功响应特性的分布式电源优化配置方法,并提供了基于Matlab的代码实现。该方法在传统分布式电源配置基础上,充分考虑了光伏电站通过逆变器实现的快速无功调节能力,以提升配电网的电压稳定性与运行效率。通过建立包含有功、无功协调优化的数学模型,结合智能算法求解最优电源配置方案,有效降低了网络损耗,改善了节点电压质量,增强了系统对可再生能源的接纳能力。研究案例验证了所提方法在典型配电系统中的有效性与实用性。; 适合人群:具备电力系统基础知识和Matlab编程能力的电气工程专业研究生、科研人员及从事新能源并网、配电网规划的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于分布式光伏等新能源接入配电网的规划与优化设计;②提升配电网电压稳定性与电能质量;③研究光伏逆变器无功补偿能力在系统优化中的应用价值;④为含高比例可再生能源的主动配电网提供技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码与算法原理同步学习,重点理解目标函数构建、约束条件设定及优化算法实现过程,可通过修改系统参数和场景设置进行仿真对比,深入掌握方法的核心思想与工程应用潜力。
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