POJ - 2752 Seek the Name, Seek the Fame(KMP)

本文介绍了一个简单的KMP算法实例,通过查找字符串中前后缀相同的最长子串,采用C++实现并详细展示了代码流程。

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

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题意:找出字符串S前后缀相同的串的长度,升序输出。

分析:简单KMP,emmm很激动自己想出来了,虽然简单,不多说考虑前后缀相同的字符串对应字符是相同的。

//但是用set存答案T了,直接用数组就A了。

参考代码:

#include<cstdio>
#include<cmath>
#include<cstring>
#include<set>
#include<algorithm>
#include<iostream>

using namespace std;
const int maxn = 1e6+10;
int n;
char S[maxn];
int nxt[maxn];
int ans[maxn];

void GetNext()
{
    int i = 0, j = -1;
    nxt[0] = -1;
    while( i < n)
    {
        if( j == -1 || S[i] == S[j])
            nxt[++i] = ++j;
        else
            j = nxt[j];
    }
}

int main()
{
    while( ~scanf("%s",S))
    {
        n = strlen(S);
        GetNext();
        // for( int i = 0; i <= n; i++)
        //     printf("%d ",nxt[i]);
        // puts("");

        int p = nxt[n];
        int len = 0;
        while( p)
        {
            ans[len++] = p;
            p = nxt[p];
        }
        for( int i = len-1; i >= 0; i--)
            printf("%d ",ans[i]);
        printf("%d\n",n);

        // for( set<int> :: iterator it = ans.begin(); it != ans.end(); it++)
        //     printf("%d ",*it);
        // printf("%d\n",n);
    }

    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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