【刷题计划1】【poj分类转载】

博主分享了他们的刷题计划,重点集中在字符串算法上,包括KMP算法、trie树、AC自动机、manacher算法、后缀数组、后缀自动机和hash等。计划每天做基础算法题和Codeforces上的3题,目标是在省赛前按计划坚持训练。文章列举了多个涉及字符串算法的在线判题平台题目,供读者参考和练习。
----------------2018.4.10更新-----------------------
原本这只是暑假刷题计划,后来因为某些原因,自己就不是很努力的刷题,现在情况有变,so,重新继续咯~

下个月26号省赛,扣去中间实训的一周时间和几次校赛,大概只有一个月时间。

目前计划是,每天基础算法题+cf上3题,专业课也先停了,自己这段时间只想认真写题。

昨天晚上又失眠了,虽然我知道保证训练效率的关键是得休息好,但是真的睡不着,大概是焦虑吧。这一次,不想功利性把比赛得奖当做最终目的,因为这除了让我更焦虑,改变不了任何问题。

冷静下来想了这样一个问题,这次省赛,我到底要达到怎样的目标,才算是一次成功?

自己的回答是,只要这一个月,我按照计划坚持下来,就算是对自己的一个交代。

网上找了各类题集,到时候挑题来写。

【字符串】

原博客地址

字符串专题算是搞得差不多了,来大概总结一下吧。

要掌握的算法:

1、KMP算法

作用是两个串之间的匹配,核心思想是pre[i]表示串B的最长的前缀与以i为结尾的后缀相同,每次匹配失败时,从i跳到pre[i]就可以了。

2、trie树

作用是存储许多个串,核心思想是除根节点每个点表示一个字母,从根节点到每个点的路径表示一个字符串,单词节点打上标记

3、AC自动机

作用是多个串的匹配,KMP+trie树,核心思想是fail[i]表示长度最长的某个前缀是i节点所代表的字符串的一个后缀,通过fail[i]处理出ch[x][i]表示x节点加入一个i字符后转移到的节点。注意可以结合dp来考察。

4、manacher算法

作用是处理出以每个位置为中心的最长回文串长度,核心思想是记录一个最长的延伸到的地方,利用对称的思想处理出一个当前位置的起始值,之后暴力匹配,比较神奇,时间复杂度很好证明。

5、后缀数组

作用是对单个字符串后缀排序,求两个后缀的LCP,核心思想是sa数组和height数组的求法,详见论文,不再过多赘述。

6、后缀自动机

作用是对单串建立自动机,能够给接受该串的每个子串,核心思想是每个节点代表多个字符串,其中每个节点的right集合相同,记录一个fa[i]表示最小的right集合使i的right集合是它的子集,具体还是要看论文。应用更加广泛。

7、hash

作用是判断两个字符串是否相同,核心思想是……

各大OJ的字符串题目:

1、hdu2222 Keywords Search

2、hdu2896 病毒侵袭

3、hdu3065病毒侵袭持续中

4、poj2778 DNA Sequence

5、hdu2243 考研路茫茫――单词情结

6、hdu2825 Wireless Password

7、hdu2296 Ring

8、hdu2457 DNA repair

9、hdu3341 Lost's revenge

10、ZOJ3494 BCD Code

11、poj1743 Musical Theme

12、poj1816 Wild Words

13、poj2752 Milking Grid

14、poj2774 Long Long Message

15、poj3376 Finding Palindromes

16、poj3415 Common Substrings

17、poj3208 Apocalypse Someday

18、poj3261 Milk Patterns

19、poj3294 Life Forms

20、poj3576 Language Recog

内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
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