【回文自动机】 2018 南京网络赛 Skr

本文介绍了一种利用回文树解决数字串中不同回文数字串求和问题的算法。通过构建奇偶回文树,实现深搜计算每个节点值,最终得到所有不同回文数字串的总和。

题目链接:https://nanti.jisuanke.com/t/A1955


题意:给定一个数字串,求每个不同回文数字串的和

思路:由回文树可知,每个节点回文是由上一个节点转移而来,深搜奇回文树与偶回文树,过程中O1计算出每个节点的值,加起来即可

也可以通过每个回文的区间+Hash O1 获得该串数字 算出答案

代码为方深搜代码


#include <bits/stdc++.h>
#define endl '\n'
using namespace std;
typedef long long ll;
typedef long double ld;
const int maxn = 2e6 + 100;
const int mod = 1e9 + 7;
const int inf = 1e9;

char str[maxn];
int fail[maxn],len[maxn],last,ch[maxn][11],n,num[maxn],cnt[maxn],tot,pos[maxn];
ll ans1,ans2,bas[maxn];
//len[i], 以i结尾的最长回文子串的长度 
//cnt[i]:以i结尾的最长回文子串相同的子串的个数 在count后得到全部 
//num[i] 表示以i结尾的回文串的种类数 
//str[] 存放添加的字符
//fail[] 失配后跳转到的不等于自身的最长后缀回文子串。
//pos[] 表示当前最长回文子串的结束位置 
//ch[][] 类似于字典树,指向当前字符串在两端同时加上一个字符
//last 最新添加的回文节点
// tot 总的节点个数 
// n表示添加的字符个数 
ll newnode(ll x)
{
	for(ll i = 0; i < 26; i++) //for 非多次调用回文树可省略  
		ch[tot][i] = 0;   
	cnt[tot] = 0;
	num[tot] = 0;  
	len[tot] = x;
	return tot++;
}

void init()
{
		tot = 0;
		last = 0;
		newnode(0); //偶串根节点 
		newnode(-1); //奇串根节点 
		str[0] = '#'; //0号位置设置成一个不会出现的字符 
		fail[0] = 1;  //两个根节点互指 
		fail[1] = 0;
		return ;
}

ll get_fail(ll p,ll x) 
{
	while(str[ x-len[p]-1 ] != str[x] )
		p = fail[p];
	return p;
}

void count()
{
	for(ll i = tot-1; i >= 0; i--)
		cnt[ fail[i] ] += cnt[i];
	 //父亲累加儿子的cnt,因为如果fail[v]=u,则u一定是v的子回文串!
	return ;
}

void build()  //构建回文树 
{
	ll k = 0;
	for(ll i = 1; i <= n; i++)  
	{
		ll tmp = get_fail(last,i);
		ll s = str[i]-'0';
		
		if(!ch[tmp][s])
		{
			ll now = newnode(len[tmp]+2);
			
			fail[now] = ch[ get_fail( fail[tmp],i )  ][ s ];
			
			ch[tmp][s] = now;
			
			num[now] = num[fail[now]]+1;
		}
		
		last = ch[tmp][s];
		pos[last] = i;
		cnt[last]++;
	}
	return ;
}

void dfs1(ll now,ll pre)
{
	for(ll i = 0; i < 10; i++)
	{
		if(ch[now][i])
		{ 
			ll tmp = (pre*10+i + i*bas[ len[ ch[now][i]  ] -1 ] )%mod;
			
			ans1 = (ans1+tmp)%mod;
			
			//cout << pre << " " << tmp<< " " << len[ ch[now][i] ] << endl;
			
			dfs1(ch[now][i],tmp);
		}
	}
	
	return ;
}

void dfs2(ll now,ll pre)
{
	for(ll i = 0; i < 10; i++)
	{
		if(ch[now][i])
		{
			ll tmp;
			if(len[ ch[now][i]  ] == 1)
			{
				tmp = i;
			}
			else
			{
				tmp = (pre*10+i + i*bas[ len[ ch[now][i] ] -1] )%mod;
			}
			ans2 = (ans2+tmp)%mod;
			dfs2(ch[now][i],tmp);
		}
	}
	
	
	
	return ;
}

int main()
{
	//ios::sync_with_stdio(false);
	//cin.tie(0),cout.tie(0);
	
	cin >> str+1;
	n = strlen(str+1);
	
	init();
	build();
	count();
	
	bas[0] = 1;
	for(ll i = 1; i <= tot; i++)
	{
		bas[i] =  bas[i-1]*10 %mod;
	}
	
	dfs1(0,0);
	//cout << ans1 << endl;
	dfs2(1,0);
	
	cout << (ans1+ans2)%mod << endl;
	
	return 0;
}

 

同步定位与地图构建(SLAM)技术为移动机器人或自主载具在未知空间中的导航提供了核心支撑。借助该技术,机器人能够在探索过程中实时构建环境地图并确定自身位置。典型的SLAM流程涵盖传感器数据采集、数据处理、状态估计及地图生成等环节,其核心挑战在于有效处理定位与环境建模中的各类不确定性。 Matlab作为工程计算与数据可视化领域广泛应用的数学软件,具备丰富的内置函数与专用工具箱,尤其适用于算法开发与仿真验证。在SLAM研究方面,Matlab可用于模拟传感器输出、实现定位建图算法,并进行系统性能评估。其仿真环境能显著降低实验成本,加速算法开发与验证周期。 本次“SLAM-基于Matlab的同步定位与建图仿真实践项目”通过Matlab平台完整再现了SLAM的关键流程,包括数据采集、滤波估计、特征提取、数据关联与地图更新等核心模块。该项目不仅呈现了SLAM技术的实际应用场景,更为机器人导航与自主移动领域的研究人员提供了系统的实践参考。 项目涉及的核心技术要点主要包括:传感器模型(如激光雷达与视觉传感器)的建立与应用、特征匹配与数据关联方法、滤波器设计(如扩展卡尔曼滤波与粒子滤波)、图优化框架(如GTSAM与Ceres Solver)以及路径规划与避障策略。通过项目实践,参与者可深入掌握SLAM算法的实现原理,并提升相关算法的设计与调试能力。 该项目同时注重理论向工程实践的转化,为机器人技术领域的学习者提供了宝贵的实操经验。Matlab仿真环境将复杂的技术问题可视化与可操作化,显著降低了学习门槛,提升了学习效率与质量。 实践过程中,学习者将直面SLAM技术在实际应用中遇到的典型问题,包括传感器误差补偿、动态环境下的建图定位挑战以及计算资源优化等。这些问题的解决对推动SLAM技术的产业化应用具有重要价值。 SLAM技术在工业自动化、服务机器人、自动驾驶及无人机等领域的应用前景广阔。掌握该项技术不仅有助于提升个人专业能力,也为相关行业的技术发展提供了重要支撑。随着技术进步与应用场景的持续拓展,SLAM技术的重要性将日益凸显。 本实践项目作为综合性学习资源,为机器人技术领域的专业人员提供了深入研习SLAM技术的实践平台。通过Matlab这一高效工具,参与者能够直观理解SLAM的实现过程,掌握关键算法,并将理论知识系统应用于实际工程问题的解决之中。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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