[日常摸鱼]poj1509Glass Beads-SAM

本文深入探讨了AC自动机的原理与应用,通过具体的代码示例,详细讲解了如何在C++中实现AC自动机,包括节点创建、字符串插入及求解过程,为读者提供了一个全面理解AC自动机的平台。

 

QAQ学了好几天了…(我太傻啦)

 

#include<cstdio>
#include<cstring>
#define rep(i,n) for(register int i=1;i<=n;i++)
const int N=40006;
const int S=26;
int n,cnt,last,T;
int suf[N],val[N],tr[N][S+3];
char s[N];
inline int newNode(int x)
{
    val[++cnt]=x;return cnt;
}
inline void insert(int x)
{
    int p=last,np=newNode(val[p]+1);memset(tr[np],0,sizeof tr[np]);
    while(p&&!tr[p][x])tr[p][x]=np,p=suf[p];
    if(!p)suf[np]=1;
    else
    {
        int q=tr[p][x];
        if(val[q]==val[p]+1)suf[np]=q;
        else
        {
            int nq=newNode(val[p]+1);
            memcpy(tr[nq],tr[q],sizeof tr[nq]);
            suf[nq]=suf[q];suf[np]=suf[q]=nq;
            while(p&&tr[p][x]==q)tr[p][x]=nq,p=suf[p];
        }
    }
    last=np;
}
inline void solve()
{
    int u=1;
    rep(i,n)for(register int j=0;j<S;j++)
        if(tr[u][j]){u=tr[u][j];break;}
    printf("%d\n",val[u]-n+1);
}
int main()
{
    scanf("%d",&T);
    while(T--)
    {
        scanf("%s",s+1);n=strlen(s+1);last=cnt=1;
        memset(tr[1],0,sizeof tr[1]);
        rep(i,n)insert(s[i]-'a');rep(i,n)insert(s[i]-'a');
        solve();
    }
    return 0;
}

 

转载于:https://www.cnblogs.com/yoooshinow/p/8367306.html

内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向与逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划与B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性与平滑性。文中还涉及多种先进算法与仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模与求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法与系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学与动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划与轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合与智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模与神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节与仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化与估计方法拓展研究思路。
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