2016 青岛区域赛网络赛1003 HDU 5880 Family View

本文介绍了一种使用AC自动机进行文本模式匹配的方法,并详细展示了如何构建AC自动机、插入字符串模式、构建失败指针以及如何进行文本扫描匹配的过程。通过实际代码实现了将匹配到的模式替换为星号的功能。

ac自动机,匹配到的时候记录位置及长度,最后替换成星号即可。

开始MLE和TLE各一发再见

#include <stdio.h>
#include <string.h>
#include <iostream>
#include <algorithm>
#include <queue>
using namespace std;
int buff[1000010];


struct Trie
{
    int next[500010][26],fail[500010],end[500010];
    int root,L;
    int newnode()
    {
        for(int i = 0;i < 26;i++)
            next[L][i] = -1;
        end[L++] = 0;
        return L-1;
    }
    void init()
    {
        L = 0;
        root = newnode();
    }
    void insert(char buf[],int id)
    {
        int len = id;
        int now = root;
        for(int i = 0;i < len;i++)
        {
            if(next[now][buf[i]-'a'] == -1)
                next[now][buf[i]-'a'] = newnode();
            now = next[now][buf[i]-'a'];
        }
        end[now]=id;
    }
    void build()
    {
        queue<int>Q;
        fail[root] = root;
        for(int i = 0;i < 26;i++)
            if(next[root][i] == -1)
                next[root][i] = root;
            else
            {
                fail[next[root][i]] = root;
                Q.push(next[root][i]);
            }
        while( !Q.empty() )
        {
            int now = Q.front();
            Q.pop();
            for(int i = 0;i < 26;i++)
                if(next[now][i] == -1)
                    next[now][i] = next[fail[now]][i];
                else
                {
                    fail[next[now][i]]=next[fail[now]][i];
                    Q.push(next[now][i]);
                }
        }
    }
    int query(char buf[],int len)
    {
        int now = root;
        int res = 0;
        for(int i = 0;i < len;i++)
        {
            if(buf[i]<'a'||buf[i]>'z')
                if(buf[i]>='A'&&buf[i]<='Z') now = next[now][buf[i]-'A'];
                else continue;//now = next[now][26];
            else now = next[now][buf[i]-'a'];
            int temp = now;
            while(temp != root)
            {
                if(end[temp] != -1)
                {
                    buff[i-end[temp]+1]=max(end[temp],buff[i-end[temp]+1]);
                }
                temp = fail[temp];
            }
        }
        return res;
    }
};


char buf[1000010];
Trie ac;
int main()
{
    int t,n;
    while(scanf("%d",&t) != EOF)
    {
        while(t--)
        {
            memset(buff,0,sizeof(buff));
            scanf("%d",&n);
            ac.init();
            for(int i = 1; i <= n; i++)
            {
                scanf("%s\n",buf);
                ac.insert(buf,strlen(buf));
            }
            ac.build();
            gets(buf);
            int len = strlen(buf);
            ac.query(buf,len);

            int x=0;
            for(int i=0;i<len;i++)
            {
                if(x<buff[i])
                {
                    x=buff[i];
                }
                if(x)
                {
                    buf[i]='*';
                    x--;
                }
            }
            puts(buf);
        }
    }
    return 0;
}


先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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