HDU-2222 Keywords Search

本文通过一道编程题详细介绍了如何使用AC自动机算法解决单词匹配问题。首先构建Trie树,然后通过设置失败指针优化搜索过程,最终实现高效查询单词在文本中出现的次数。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

题目链接:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=2222
思路:
题目大意是,提供n个单词以及一段话,问在这段话中所给单词在文章中出现的个数。使用AC自动机算法来解题。

AC代码:

#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<queue>
using namespace std;
const int maxn=1000000;
char str[maxn+10];

struct node{
    int count;//标识是否为叶子结点
    struct node *next[26];
    struct node *fail;//失败指针
    void init()//初始化函数 
    {
        for(int i=0;i<26;i++)
        next[i]=NULL;
        count=0;
        fail=NULL; 
     } 
}*root;

//构造树TRIE
void insert()
{
    node *p=root;
    int len=strlen(str);
    for(int i=0;i<len;i++)
    {
        int pos=str[i]-'a';
        if(p->next[pos]==NULL)
        {
            p->next[pos]=new node; 
            p->next[pos]->init();
            p=p->next[pos]; 
        } 
        else
        p=p->next[pos]; 
    }
    p->count++;//标识为单词尾部
 } 

 //构造失败指针 
 void getfail()
 {
    node *p=root,*son,*temp;
    queue<struct node *>que;
    que.push(p);//root入队 
    while(!que.empty())
    {
        temp=que.front();
        que.pop();
        for(int i=0;i<26;i++)
        {
            son=temp->next[i];
            if(son!=NULL)
            {
                if(temp==root)
                son->fail=root;
                else
                {
                    p=temp->fail;
                    while(p)
                    {
                        if(p->next[i])//如果trie中有相同字母指向该字母的失败指针 
                        {
                            son->fail=p->next[i];
                            break;
                         }
                         p=p->fail;
                     }
                    if(!p)
                    son->fail=root; 
                 }
                 que.push(son);
             }

         }
     }
  } 
  //查找有多少个字符串在所给段落中出现
 void query()
 {
    int ans=0;
    int len=strlen(str);
    node *p=root,*temp;
    for(int i=0;i<len;i++)
    {
        int pos=str[i]-'a';
        while(!p->next[pos]&&p!=root) 
        p=p->fail;
        p=p->next[pos];
        if(!p)
        p=root;
        temp=p;
        while(temp!=root)
        {
            if(temp->count>=0)//找到改串单词尾部
            {
                ans+=temp->count;
                temp->count=-1;//标识该单词找过,避免重复计算
             }
             else
             break;
             temp=temp->fail;
         }
     }
     printf("%d\n",ans);//输出个数
 }
 int main()
 {
    int m,n;
    scanf("%d",&m);
    while(m--)
    {
        root=new node;
        root->init();
        root->fail=NULL;
        scanf("%d",&n);
        getchar();
        for(int i=0;i<n;i++)
        {
            scanf("%s",&str);
            insert();//构造TRIE 
         }
         getfail();//建立失败指针
         scanf("%s",&str);
         query(); 
     }
     return 0;
 }



### 关于HDU - 6609 的题目解析 由于当前未提供具体关于 HDU - 6609 题目的详细描述,以下是基于一般算法竞赛题型可能涉及的内容进行推测和解答。 #### 可能的题目背景 假设该题目属于动态规划类问题(类似于多重背包问题),其核心在于优化资源分配或路径选择。此类问题通常会给出一组物品及其属性(如重量、价值等)以及约束条件(如容量限制)。目标是最优地选取某些物品使得满足特定的目标函数[^2]。 #### 动态转移方程设计 如果此题确实是一个变种的背包问题,则可以采用如下状态定义方法: 设 `dp[i][j]` 表示前 i 种物品,在某种条件下达到 j 值时的最大收益或者最小代价。对于每一种新加入考虑范围内的物体 k ,更新规则可能是这样的形式: ```python for i in range(n): for s in range(V, w[k]-1, -1): dp[s] = max(dp[s], dp[s-w[k]] + v[k]) ``` 这里需要注意边界情况处理以及初始化设置合理值来保证计算准确性。 另外还有一种可能性就是它涉及到组合数学方面知识或者是图论最短路等相关知识点。如果是后者的话那么就需要构建相应的邻接表表示图形结构并通过Dijkstra/Bellman-Ford/Floyd-Warshall等经典算法求解两点间距离等问题了[^4]。 最后按照输出格式要求打印结果字符串"Case #X: Y"[^3]。 #### 示例代码片段 下面展示了一个简单的伪代码框架用于解决上述提到类型的DP问题: ```python def solve(): t=int(input()) res=[] cas=1 while(t>0): n,k=list(map(int,input().split())) # Initialize your data structures here ans=find_min_unhappiness() # Implement function find_min_unhappiness() res.append(f'Case #{cas}: {round(ans)}') cas+=1 t-=1 print("\n".join(res)) solve() ```
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