Codeforces 547E Mike and Friends(AC自动机+主席树)

本文介绍了一种结合AC自动机和主席树的数据结构解决方案,用于处理字符串模式匹配和区间查询问题。通过构建AC自动机并利用主席树进行区间更新和查询,实现了高效的字符串匹配和区间统计。
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题意

给你 n n n 个模式串, q q q 次查询,每次查询 l , r , k l,r,k l,r,k,问第 k k k 个字符串在第 [ l , r ] [l,r] [l,r] 区间的模式串中出现多少次。

思路

首先思考一个模式串 s s s 对全部串的贡献如何求?
s s s 的所有前缀跳 fail 链,对所有经过的模式串终点都有1点贡献,因为当前节点属于 s s s 串前缀而经过的模式串终点则是 s s s 串后缀。

所以可以,对每个串的经过节点贡献加一,再对fail链倒着建树,在统计s串终止节点的子树贡献。统计子树这个可以dfs序解决。
现在只差如何维护查询区间,这个可以用主席树解决。

代码
#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;

#define ll long long

int root[200005], tot;

struct Node {
    int l, r, num;
}t[200005*40];

void updata(int &x, int y, int l, int r, int pos, int num) {
    t[x = ++tot] = t[y];
    if(l == r) {
        t[x].num += num;
        return;
    }
    int mid = l+r >> 1;
    if(pos <= mid) updata(t[x].l, t[y].l, l, mid, pos, num);
    if(pos > mid) updata(t[x].r, t[y].r, mid+1, r, pos, num);
    t[x].num = t[t[x].l].num+t[t[x].r].num;
}

int query(int x, int y, int l, int r, int ql, int qr) {
    if(ql <= l && r <= qr) return t[y].num-t[x].num;
    int mid = l+r >> 1;
    int tmp = 0;
    if(ql <= mid) tmp += query(t[x].l,t[y].l,l,mid,ql,qr);
    if(qr > mid) tmp += query(t[x].r,t[y].r,mid+1,r,ql,qr);
    return tmp;
}

/*主席树*/

const int N = 200005;
const int M = 26;

struct ACAM {
    int nxt[N][M], fail[N], val[N], n;
    int cnt[N], pos[N], tid;
    void init() {
        memset(nxt,0,sizeof(nxt));
        memset(fail,0,sizeof(fail));
        memset(val,0,sizeof(val));
        memset(cnt,0,sizeof(cnt));
        memset(pos,0,sizeof(pos));
        n = 0;
        tid = 0;
    }
    void add(char *s) {
        int len = strlen(s), now = 0;
        for(int i = 0; i < len; ++i) {
            int tmp = s[i]-'a';
            if(!nxt[now][tmp]) nxt[now][tmp] = ++n;
            now = nxt[now][tmp];
        }
        pos[++tid] = now;
        ++val[now];
    }
    void getfail() {
        queue<int> q;
        for(int i = 0; i < 26; ++i) if(nxt[0][i]) fail[nxt[0][i]] = 0, q.push(nxt[0][i]);
        while(!q.empty()) {
            int u = q.front(); q.pop();
            for(int i = 0; i < 26; ++i) {
                if(nxt[u][i]) fail[nxt[u][i]] = nxt[fail[u]][i], q.push(nxt[u][i]);
                else nxt[u][i] = nxt[fail[u]][i];
            }
        }
    }
}ac;

vector<int> e[N];
int id, tim[N], sz[N];
string s[N];
char fq[N];

void init() {
    id = 0;
    tot = 0;
    for(int i = 0; i <= ac.n; ++i) e[i].clear();
    ac.init();
}

void buildfailtree() {
    for(int i = 1; i <= ac.n; ++i) e[ac.fail[i]].push_back(i);
}

void dfs(int u) {
    tim[u] = ++id;
    sz[u] = 1;
    for(auto v : e[u]) dfs(v), sz[u] += sz[v];
}

void up(int &x, int y) {
    t[x = ++tot] = t[y];
    int len = strlen(fq), now = 0;
    for(int i = 0; i < len; ++i) {
        int nxt = ac.nxt[now][fq[i]-'a'];
        updata(x,x,1,id,tim[nxt],1);
        now = nxt;
    }
}

int main() {
    int n, q;
    scanf("%d%d",&n,&q);
    init();
    for(int i = 1; i <= n; ++i) {
        cin >> s[i];
        int len = s[i].length();
        for(int j = 0; j < len; ++j) fq[j] = s[i][j];
        fq[len] = 0;
        ac.add(fq);
    }
    ac.getfail();
    buildfailtree();
    dfs(0);
    for(int i = 1; i <= n; ++i) {
        int len = s[i].length();
        for(int j = 0; j < len; ++j) fq[j] = s[i][j];
        fq[len] = 0;
        up(root[i],root[i-1]);
    }
//    printf("%d %d -!!!!!  %d\n",tim[ac.pos[1]],sz[ac.pos[1]],tim[ac.pos[5]]);
    while(q--) {
        int l, r, k;
        scanf("%d%d%d",&l,&r,&k);
        k = ac.pos[k];
        printf("%d\n",query(root[l-1],root[r],1,id,tim[k],tim[k]+sz[k]-1));
    }
    return 0;
}
提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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