习题归纳:后缀数据结构的也许不是一句话题解

本文深入探讨了SAM(Suffix Automaton)算法在多个信息学竞赛题目中的应用,包括但不限于字符串匹配、后缀数组、广义SAM构建及维护。通过具体实例解析,如TJOI2015《弦论》、ZJOI2015《诸神眷顾的幻想乡》等,展示了如何高效地解决字符串处理问题,涵盖了从基本SAM构建到复杂查询优化的全过程。

正题

      不同子串个数

      直接输出\sum len[i]-len[fail[i]])

      LCS - Longest Common Substring

      对第一个串建SAM,让第二个串在上面跑,跑不动就跳fail,记录下最长的匹配长度,就是答案

      [SDOI2016]生成魔咒

      每次只要加上新点的贡献,也就是加上(len[np]-len[fail[np]]),因为新拆的点没有影响

      [TJOI2019]甲苯先生和大中锋的字符串

      检查每个点的right集合大小是不是k,如果是的话就给这个节点管理的长度区间加

      Fake News (hard)

      也就是对于每一个SAM上的节点,求 \sum (len[i]-len[fail[i]])rig[i]^2

      JZPGYZ - Sevenk Love Oimaster

      建出所有串的广义后缀自动机,给每一个当前位置结束的节点打上一个该字符串的标记,然后线段树合并标记即可.

      [TJOI2015]弦论

      终于见到不用fail了,把SAM建出来,因为本身就是一个DAG,所以倒过来统计一下每一条出边有多少方案,从源暴力走就可以.

      [ZJOI2015]诸神眷顾的幻想乡

      题目保证只有20个叶子节点,就可以想到对把每一个叶子节点合到一个Trie上做广义SAM,那么最后像第一题一样统计一下就可以

      Match & Catch

      把两个串建广义SAM,rig打标记,当且仅当一个节点的两个权值都为1时更新答案.

      CF452E Three strings

      把三个串建广义SAM,还是给各个字符串位置的节点打上标记,然后统计fail子树三个权值,然后乘起来,贡献到所管理的长度区间.

      Cyclical Quest

      对S串建SAM,匹配因为要循环同构,把匹配串倍长,在SAM上跑匹配,跑不了就跳fail,如果当前匹配长度>原本匹配串长度,那么就跳fail.为了去重,我们直接在匹配l的等价类上打标记,如果到达了一个已经到达过的等价类,那么就不算贡献,否则就加上这个等价类的right集合大小,为什么?考虑等价类中两个长度相等的串必然是同一个串.

      [CTSC2012]熟悉的文章

      对于M个串,建广义SAM,然后让询问串上去跑,跑不动就跳fail,这样就可以知道对于每一个前缀i,可以匹配到的最长的后缀x有多长.记为p[i],那么就可以Dp了,首先我们先二分掉L这个限制,这个是显然符合二分性质的,我们设f[i]表示1~i匹配了f[i]个当前二分到了mid,发现对于p[i]>mid的还是要考虑一个区间,f[j]=max_{i\in[j-p[j],j-mid]}(f[i]+j-i)把它拆开就可以,i<j-p[j]的直接区间取max即可.

      [USACO17DEC]Standing Out from the Herd P

      把n个串建SAM,维护fail子树内标记的最小值和次小值,发现当前点只有最小值就更新最小值的独特值,这样就可以不用线段树合并.

      Security

      把S建SAM,建出fail树,然后线段树合并一下求出每个节点的right集合,每次询问把T串放到SAM上去跑,顺便记录一下路径,如果跑不动了,那么就不要跑了,从后往前遍历每一个经过的点,看看大于T的那些出边对应的right集合中是否包含合法的答案(也就是结束节点在l+L-1,r)即可.找到就退出

      [HEOI2016/TJOI2016]字符串

      一开始还不太会,看到题解二分两个字就会了,大概就是首先二分最长lcp的长度,因为一个长度可行小于它的长度肯定可行,相当于我们现在花费一个log把问题转化为一堆连续后缀和一个后缀求lcp,这个问题可以用主席树来维护这个后缀在sa数组中的前驱后继,找到O(1)求一下区间height的最小值.SAM大概也要二分,拿反串建后缀自动机,相当于有一堆关键点,现在求一个关键点和一个区间的关键点的最深lca,这个问题有待解决.

      SubString         

      强行用LCT来维护fail树子树和就可以了.

      Forensic Examination  

      S和T一起建广义SAM,把S[i]结束的位置记录下来,要想找到l,r所在的节点,就先找到s[r]在的位置,然后倍增跳fail.也是用线段树合并来维护T的标记.

      WD与数列

      首先相等的条件可以改成差分后第二位开始相等,所以先考虑长度为1的答案,显然是n*(n-1)/2,长度>=2的答案可以看做是[2,n]中选两个至少隔一个位置的两个子串相等.考虑将字符串建SAM,那么当两个点合并的时候我们计算一下答案,怎么计算,发现是两点距离与当前maxlen取min的形式,我们拆区间即可,即维护区间rig和 和 rig个数,因为可以转化为\sum_{j\in[i-maxlen-1,i-2]}i-j-1+\sum_{j\in[i+2,i+maxlen+1]}j-i-1+\sum_{j\in otherwise} maxlen,其中j还要是合法的rig,而且考虑的是合并的两个,所以计算完一个子树的答案,再把子树合并上去,由于查询的时间复杂度是不对的,所以总的时间复杂度就是两个log.

      

(Kriging_NSGA2)克里金模型结合多目标遗传算法求最优因变量及对应的最佳自变量组合研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了克里金模型(Kriging)与多目标遗传算法NSGA-II相结合的方法,用于求解最优因变量及其对应的最佳自变量组合,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法首先利用克里金模型构建高精度的代理模型,逼近复杂的非线性系统响应,减少计算成本;随后结合NSGA-II算法进行多目标优化,搜索帕累托前沿解集,从而获得多个最优折衷方案。文中详细阐述了代理模型构建、算法集成流程及参数设置,适用于工程设计、参数反演等复杂优化问题。此外,文档还展示了该方法在SCI一区论文中的复现应用,体现了其科学性与实用性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉优化算法和数值建模的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事仿真优化、实验设计、代理模型研究的相关领域工作者。; 使用场景及目标:①解决高计算成本的多目标优化问题,通过代理模型降低仿真次数;②在无法解析求导或函数高度非线性的情况下寻找最优变量组合;③复现SCI高水平论文中的优化方法,提升科研可信度与效率;④应用于工程设计、能源系统调度、智能制造等需参数优化的实际场景。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现过程,重点关注克里金模型的构建步骤与NSGA-II的集成方式,建议自行调整测试函数或实际案例验证算法性能,并配合YALMIP等工具包扩展优化求解能力。
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