Hdu 4416 Good Article Good sentence

本文深入探讨了SAM(Suffix Array with Mismatch)算法的应用场景,通过构建SAM树并运行多个字符串,来找出目标字符串中未出现在其他字符串集合内的所有子串数量。文章详细介绍了SAM树的构建过程、运行字符串的方法及如何通过DFS遍历统计最终结果。

给出一个的字符串A,|A|100,000n个字符串,分别为Bi,i=1n|Bi|100,000,求A中没有在任何一个Bi中出现的字串的个数。


A建立SAM,将每一个Bi都放在SAM上运行,记录SAM中的每个节点对应的Bi中最长的匹配长度。

对于SAM中的每个节点,如果这个节点存在一个子节点在上一步被运行到,那么这个节点对最后的结果没有贡献。

否则如果这个节点没有被运行,那么这个节点所表示的字串都会被记录贡献。

否则这个节点被记录到了一个最长匹配位置,不妨设为malen,那么这个节点的贡献就是lenmalen

具体见代码

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
#define LL long long 

const int maxn = 112345 ,mlen = 26;

struct Sam{
    vector<int> edge[maxn*2];
    int len[maxn*2],fa[maxn*2],nex[maxn*2][mlen];
    int malen[maxn*2];
    bool full[maxn * 2];
    int _cnt,root,omg;

    int newNode(int L = 0){
        len[_cnt] = L;
        memset(nex[_cnt],fa[_cnt] = -1,sizeof(nex[_cnt]));
        malen[_cnt] = 0;
        edge[_cnt].clear();
        full[_cnt] = false;
        return _cnt++;
    }
    void init(){
        _cnt = 0;
        root = omg = newNode();
    }
    void extend(int x){
        int ox = newNode(len[omg]+1);
        while(omg != -1 && nex[omg][x] == -1){
            nex[omg][x] = ox;
            omg = fa[omg];
        }
        if(omg == -1) fa[ox] = root;
        else{
            int omgx = nex[omg][x];
            if(len[omgx] == len[omg]+1) fa[ox] = omgx;
            else{
                int mgx = newNode(len[omg]+1);
                for(int i=0;i<mlen;i++)
                    nex[mgx][i] = nex[omgx][i];
                fa[mgx] = fa[omgx];
                fa[omgx] = fa[ox] = mgx;
                while(omg != -1 && nex[omg][x] == omgx)
                    nex[omg][x] = mgx,omg = fa[omg];
            }
        }
        omg = ox;
    }
    void build(char *arr){
        init();
        for(int i=0;arr[i];i++){
            extend(arr[i] - 'a');
        }
    }
    void run(char *arr){
        int st = root;
        int lener = 0;
        for(int i = 0;arr[i];i++){
            int x = arr[i] - 'a';
            if(nex[st][x] != -1){
                st = nex[st][x];
                lener++;
            }
            else{
                while(st != -1 && nex[st][x] == -1)
                    st = fa[st];
                if(st == -1){
                    st = root;
                    lener = 0;
                }
                else{
                    lener = len[st]+1;
                    st = nex[st][x];
                }
            }
            malen[st] = max(malen[st],lener);
        }
    }
    LL dfs(int st){
        LL ret = 0;
        for(auto x : edge[st]){
            ret += dfs(x);
        }
        if(st != root && !full[st]){
            if(malen[st]){
                ret += len[st] - malen[st];
                full[fa[st]] = true;
            }
            else{
                ret += len[st] - len[fa[st]];
            }
        }
        else{
            full[fa[st]] = true;
        }
        return ret;
    }
    LL getans(){
        for(int i = 1;i<_cnt;i++) edge[fa[i]].push_back(i);
        return dfs(root);
    }
    void out(){
        for(int i = 0; i<_cnt;i++){
            printf("id = %d len = %d fa = %2d malen[i] = %d ",i,len[i],fa[i],malen[i]);
            for(int j = 0;j<mlen;j++){
                if(nex[i][j] != -1){
                    printf("%c -> %d ",j+'a',nex[i][j]);
                }
            }
            puts("");
        }
    }
}SAM;

char arr[maxn];

int main(){
    int T,icase = 1;
    int n;
    scanf("%d",&T);
    while(T-- && ~scanf("%d",&n)){
        scanf("%s",arr);
        SAM.init();
        SAM.build(arr);
        while(n--){
            scanf("%s",arr);
            SAM.run(arr);
        }
       // SAM.out();
        printf("Case %d: %I64d\n",icase++,SAM.getans());
    }
}
AI 代码审查Review工具 是一个旨在自动化代码审查流程的工具。它通过集成版本控制系统(如 GitHub 和 GitLab)的 Webhook,利用大型语言模型(LLM)对代码变更进行分析,并将审查意见反馈到相应的 Pull Request 或 Merge Request 中。此外,它还支持将审查结果通知到企业微信等通讯工具。 一个基于 LLM 的自动化代码审查助手。通过 GitHub/GitLab Webhook 监听 PR/MR 变更,调用 AI 分析代码,并将审查意见自动评论到 PR/MR,同时支持多种通知渠道。 主要功能 多平台支持: 集成 GitHub 和 GitLab Webhook,监听 Pull Request / Merge Request 事件。 智能审查模式: 详细审查 (/github_webhook, /gitlab_webhook): AI 对每个变更文件进行分析,旨在找出具体问题。审查意见会以结构化的形式(例如,定位到特定代码行、问题分类、严重程度、分析和建议)逐条评论到 PR/MR。AI 模型会输出 JSON 格式的分析结果,系统再将其转换为多条独立的评论。 通用审查 (/github_webhook_general, /gitlab_webhook_general): AI 对每个变更文件进行整体性分析,并为每个文件生成一个 Markdown 格式的总结性评论。 自动化流程: 自动将 AI 审查意见(详细模式下为多条,通用模式下为每个文件一条)发布到 PR/MR。 在所有文件审查完毕后,自动在 PR/MR 中发布一条总结性评论。 即便 AI 未发现任何值得报告的问题,也会发布相应的友好提示和总结评论。 异步处理审查任务,快速响应 Webhook。 通过 Redis 防止对同一 Commit 的重复审查。 灵活配置: 通过环境变量设置基
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内容概要:本文介绍了基于物PINN驱动的三维声波波动方程求解(Matlab代码实现)理信息神经网络(PINN)求解三维声波波动方程的Matlab代码实现方法,展示了如何利用PINN技术在无需大量标注数据的情况下,结合物理定律约束进行偏微分方程的数值求解。该方法将神经网络与物理方程深度融合,适用于复杂波动问题的建模与仿真,并提供了完整的Matlab实现方案,便于科研人员理解和复现。此外,文档还列举了多个相关科研方向和技术服务内容,涵盖智能优化算法、机器学习、信号处理、电力系统等多个领域,突出其在科研仿真中的广泛应用价值。; 适合人群:具备一定数学建模基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事计算物理、声学仿真、偏微分方程数值解等相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习并掌握PINN在求解三维声波波动方程中的应用原理与实现方式;②拓展至其他物理系统的建模与仿真,如电磁场、热传导、流体力学等问题;③为科研项目提供可复用的代码框架和技术支持参考; 阅读建议:建议读者结合文中提供的网盘资源下载完整代码,按照目录顺序逐步学习,重点关注PINN网络结构设计、损失函数构建及物理边界条件的嵌入方法,同时可借鉴其他案例提升综合仿真能力。
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