SPOJ - HACKING - 后缀自动机

本文介绍了一种使用后缀自动机结合深度优先搜索(DFS)算法解决字符串匹配问题的方法。通过构建后缀自动机并遍历前K个字符,实现对特定字符串的有效查找,算法复杂度为O(n*m)。

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

题目链接:https://vjudge.net/problem/SPOJ-HACKING

 

解题思路:

建个后缀自动机,然后在树上跑前K个字符的dfs,直到遇到树上没有的即停止.

算法复杂度O(n*m)

 

#include<bits/stdc++.h>
#define inf 0x3f3f3f3f
using namespace std;
const int mx = 2e4+10;
int n,m,K,cnt;
char str[mx],ans[mx];
struct sam{
	int ch[mx][26];
	int f[mx];
	int len[mx];
	int c[mx];
	int id[mx];
	int sz,rt,last;
	int newnode(int v){
		len[++sz] = v;
		memset(ch[sz],0,sizeof(ch[sz]));
		return sz;
	}
	void init(){
		sz = 0;
		rt = last = newnode(0);
	}
	void insert(int c){
		int p = last,np = newnode(len[last]+1);
		while(p&&!ch[p][c]) ch[p][c] = np,p = f[p];
		if(!p) f[np] = rt;
		else{
			int q = ch[p][c];
			if(len[q]==len[p]+1) f[np] = q;
			else{
				int nq = newnode(len[p]+1);
				memcpy(ch[nq],ch[q],sizeof(ch[q]));
				f[nq] = f[q];
				f[q] = f[np] = nq;
				while(p&&ch[p][c]==q) ch[p][c] = nq,p = f[p];
			}
		}
		last = np;
	}
	bool dfs(int p){
		if(cnt==m) return 0;
		for(int i=K;~i;i--){
			if(!ch[p][i]){
				ans[cnt++] = i+'a';
				return 1;
			}
			ans[cnt++] = i+'a';
			if(dfs(ch[p][i])) return 1;
			cnt--;
		}
		return 0;
	}
}word;
int main(){
	int t;
	scanf("%d", &t);
	while(t--){
		scanf("%d%d%d",&n,&m,&K);
		K--,cnt = 0;
		scanf("%s",str); 
		word.init();
		for(int i=0;i<n;i++) word.insert(str[i]-'a');
		word.dfs(word.rt);ans[cnt] = 0;
		puts(ans);
	}
	return 0;
}

 

内容概要:该研究通过在黑龙江省某示范村进行24小时实地测试,比较了燃煤炉具与自动/手动进料生物质炉具的污染物排放特征。结果显示,生物质炉具相比燃煤炉具显著降低了PM2.5、CO和SO2的排放(自动进料分别降低41.2%、54.3%、40.0%;手动进料降低35.3%、22.1%、20.0%),但NOx排放未降低甚至有所增加。研究还发现,经济性和便利性是影响生物质炉具推广的重要因素。该研究不仅提供了实际排放数据支持,还通过Python代码详细复现了排放特征比较、减排效果计算和结果可视化,进一步探讨了燃料性质、动态排放特征、碳平衡计算以及政策建议。 适合人群:从事环境科学研究的学者、政府环保部门工作人员、能源政策制定者、关注农村能源转型的社会人士。 使用场景及目标:①评估生物质炉具在农村地区的推广潜力;②为政策制定者提供科学依据,优化补贴政策;③帮助研究人员深入了解生物质炉具的排放特征和技术改进方向;④为企业研发更高效的生物质炉具提供参考。 其他说明:该研究通过大量数据分析和模拟,揭示了生物质炉具在实际应用中的优点和挑战,特别是NOx排放增加的问题。研究还提出了多项具体的技术改进方向和政策建议,如优化进料方式、提高热效率、建设本地颗粒厂等,为生物质炉具的广泛推广提供了可行路径。此外,研究还开发了一个智能政策建议生成系统,可以根据不同地区的特征定制化生成政策建议,为农村能源转型提供了有力支持。
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