史上最裸 AC 自动机 第二弹

本文介绍了一个基于AC自动机的字符串匹配算法实现。该程序通过构建AC自动机来高效地进行多模式字符串匹配,并展示了如何插入字符串、构建自动机以及查询过程。文章包括完整的C++代码示例。

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

#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<algorithm>
#include<cstdlib>
#include<queue>
#include<set>
using namespace std;
const int maxn=512;
int n,m,ans,res,que[maxn];
struct node
{
    int idx,flag;
    node *fail;
    node *next[100];
    node()
    {
        memset(next,0,sizeof(next));
        idx=0;
        flag=0;
        fail=NULL;
    }
};
void Insert(node *rt,char s[],int idx)
{
    node *p=rt;
    int i=0;
    while(s[i])
    {
        int k=s[i++]-32;
        if(p->next[k]==NULL)p->next[k]=new node();
        p=p->next[k];
    }
    p->flag=1;//字符串结尾
    p->idx=idx;//代表第几个字符串
}
void build_AC(node *rt)
{
    int i,j=0;
    queue<node*>q;
    rt->fail=NULL;
    q.push(rt);
    while(!q.empty())
    {
        node *p=q.front();
        q.pop();
        for(i=0;i<100;i++)
        {
            if(p->next[i]!=NULL)//寻找当前子树的失败指针
            {
                if(p==rt)
                {
                    p->next[i]->fail=rt;
                }else
                {
                    node *tmp=p->fail;
                    while(tmp!=NULL)
                    {
                        if(tmp->next[i]!=NULL)//找到失败指针
                        {
                            p->next[i]->fail=tmp->next[i];
                           // if(tmp->next[i]->flag==1) p->next[i]->flag=1;
                            break;
                        }
                        tmp=tmp->fail;
                    }
                    if(tmp==NULL)p->next[i]->fail=rt;//无法获取,当前子树的失败指针为根
                }
                q.push(p->next[i]);
            }
        }
    }
}
void query_AC(node *rt,char s[])
{
    int i=0,j;
    node *p=rt;
    while(s[i])
    {
        int k=s[i++]-32;
        while(p->next[k]==NULL&&p!=rt)p=p->fail;//失配
        p=p->next[k];
        if(p==NULL)p=rt;//失配指针为根
        node *tmp=p;
        while(tmp!=rt)//&&!vis[tmp->idx]
        {
            if(tmp->idx)
           que[ans++]=tmp->idx;
            tmp=tmp->fail;
        }
    }
}
int main()
{
    char s[12020];
    char ss[210];
    while(scanf("%d",&n)!=EOF)
    {
        int i,j;
        ans=res=0;
        node *rt=new node();
        for(i=1;i<=n;i++)
        {
            scanf("%s",ss);
            Insert(rt,ss,i);
        }
        build_AC(rt);
        scanf("%d",&m);
        for(ans=0,i=1;i<=m;i++)
        {
            scanf("%s",s);
            query_AC(rt,s);
            if(ans)
            {
                res++;
                printf("web %d:",i);
                sort(que,que+ans);
                int cnt=unique(que,que+ans)-que;
                for(j=0;j<cnt;j++)
                cout<<" "<<que[j];
                cout<<endl;
            }
            ans=0;
        }
        printf("total: %d\n",res);
    }
    return 0;
}


内容概要:本文详细介绍了扫描单分子定位显微镜(scanSMLM)技术及其在三维超分辨体积成像中的应用。scanSMLM通过电调透镜(ETL)实现快速轴向扫描,结合4f检测系统将不同焦平面的荧光信号聚焦到固定成像面,从而实现快速、大视场的三维超分辨成像。文章不仅涵盖了系统硬件的设计与实现,还提供了详细的软件代码实现,包括ETL控制、3D样本模拟、体积扫描、单分子定位、3D重建和分子聚类分析等功能。此外,文章还比较了循环扫描与常规扫描模式,展示了前者在光漂白效应上的优势,并通过荧光珠校准、肌动蛋白丝、线粒体网络和流感A病毒血凝素(HA)蛋白聚类的三维成像实验,验证了系统的性能和应用潜力。后,文章深入探讨了HA蛋白聚类与病毒感染的关系,模拟了24小时内HA聚类的动态变化,提供了从分子到细胞尺度的多尺度分析能力。 适合人群:具备生物学、物理学或工程学背景,对超分辨显微成像技术感兴趣的科研人员,尤其是从事细胞生物学、病毒学或光学成像研究的科学家和技术人员。 使用场景及目标:①理解和掌握scanSMLM技术的工作原理及其在三维超分辨成像中的应用;②学习如何通过Python代码实现完整的scanSMLM系统,包括硬件控制、图像采集、3D重建和数据分析;③应用于单分子水平研究细胞内结构和动态过程,如病毒入侵机制、蛋白质聚类等。 其他说明:本文提供的代码不仅实现了scanSMLM系统的完整工作流程,还涵盖了多种超分辨成像技术的模拟和比较,如STED、GSDIM等。此外,文章还强调了系统在硬件改动小、成像速度快等方面的优势,为研究人员提供了从理论到实践的全面指导。
内容概要:本文详细介绍了基于Seggiani提出的渣层计算模型,针对Prenflo气流床气化炉中炉渣的积累和流动进行了模拟。模型不仅集成了三维代码以提供气化炉内部的温度和浓度分布,还探讨了操作条件变化对炉渣行为的影响。文章通过Python代码实现了模型的核心功能,包括炉渣粘度模型、流动速率计算、厚度更新、与三维模型的集成以及可视化展示。此外,还扩展了模型以考虑炉渣组成对特性的影响,并引入了Bingham流体模型,更精确地描述了含未溶解颗粒的熔渣流动。后,通过实例展示了氧气-蒸汽流量增加2%时的动态响应,分析了温度、流动特性和渣层分布的变化。 适合人群:从事煤气化技术研究的专业人士、化工过程模拟工程师、以及对工业气化炉操作优化感兴趣的科研人员。 使用场景及目标:①评估不同操作条件下气化炉内炉渣的行为变化;②预测并优化气化炉的操作参数(如温度、氧煤比等),以防止炉渣堵塞;③为工业气化炉的设计和操作提供理论支持和技术指导。 其他说明:该模型的实现基于理论公式和经验数据,为确保模型准确性,实际应用中需要根据具体气化炉的数据进行参数校准。模型还考虑了多个物理场的耦合,包括质量、动量和能量守恒方程,能够模拟不同操作条件下的渣层演变。此外,提供了稳态求解器和动态模拟工具,可用于扰动测试和工业应用案例分析。
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