bzoj3998 弦论 后缀自动机

本文介绍了一种使用后缀自动机解决寻找给定字符串中第K小子串问题的方法,包括处理重复和非重复子串的情况,并提供了一个完整的C++实现示例。

题目大意:

对于给定的一个长度为n的字符串S,求其第k小的子串。询问有两种,一种不重复(本质不同)的子串,另一种要计算重复(位置不同)的子串。

题解:

首先我们可以建一个后缀自动机。
然后每条路径走到每个点都是一个串,它们是有字典序的。
我们只需要统计出往每个点走之后都有多少串(sum[i])就好了。
sum[i]=sum[son[i]]+val[i]
对于不计重复的情况下,val[i]=1
对于计算重复的情况下,val[i]就是该状态的right集合大小。
询问时dfs即可。

#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<string>
#include<algorithm>
using namespace std;

const int N=500005;
int T,n,k;
char s[N];
struct sam
{
    int last,cnt;
    int son[N<<1][26],fa[N<<1],mx[N<<1],val[N<<1],sum[N<<1];
    int v[N],q[N<<1];
    sam()
    {
        last=++cnt;
    }

    void extend(int c)
    {
        int p=last,np=last=++cnt;
        mx[np]=mx[p]+1;val[np]=1;
        while(p&&!son[p][c])son[p][c]=np,p=fa[p];
        if(!p)fa[np]=1;
        else 
        {
            int q=son[p][c];
            if(mx[q]==mx[p]+1)fa[np]=q;
            else 
            {
                int nq=++cnt;mx[nq]=mx[p]+1;
                memcpy(son[nq],son[q],sizeof(son[q]));
                fa[nq]=fa[q];
                fa[q]=fa[np]=nq;
                while(son[p][c]==q)son[p][c]=nq,p=fa[p];
            }
        }
    }

    void pre()
    {
        for(int i=1;i<=cnt;i++)v[mx[i]]++;
        for(int i=1;i<=n;i++)v[i]+=v[i-1];
        for(int i=cnt;i>=1;i--)q[v[mx[i]]--]=i;
        for(int i=cnt;i>=1;i--)
        {
            int t=q[i];
            if(T==1)val[fa[t]]+=val[t];
            else val[t]=1;
        }
        val[1]=0;
        for(int i=cnt;i>=1;i--)
        {
            int t=q[i];sum[t]=val[t];
            for(int j=0;j<26;j++)
                sum[t]+=sum[son[t][j]];
        }
    }

    void dfs(int x,int k)
    {
        if(k<=val[x])return;
        k-=val[x];
        for(int i=0;i<26;i++)
            if(int t=son[x][i])
            {
                if(k<=sum[t])
                {
                    putchar(i+'a');
                    dfs(t,k);
                    return;
                }
                else k-=sum[t];
            }
    }
}sam;

int main()
{
    //freopen("lx.in","r",stdin);
    scanf("%s",s+1);
    n=strlen(s+1);
    scanf("%d%d",&T,&k);
    for(int i=1;i<=n;i++)
        sam.extend(s[i]-'a');
    sam.pre();
    if(k>sam.sum[1])puts("-1");
    else sam.dfs(1,k);
    return 0;
}
基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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