poj 3261 Milk Patterns (后缀数组 至少出现k次的可重叠最长重复子串)

本文介绍了一种方法,通过二分查找和后缀分组来确定是否存在至少出现k次的可重叠最长重复子串。时间复杂度为O(nlogn),适用于字符串匹配和重复子串查找。

题意:求至少出现k次的可重叠最长重复子串

思路:先二分答案,然后将后缀分成若干组。判断有没有一个组的后缀个数不小于k。如果有,那么存在k 个相同的子串满足条件,否则不存在。这个做法的时间复杂度为O(nlogn)。

#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<string>
using namespace std;

const int maxn=1000011;
const int INF=0x3f3f3f3f;

int w[maxn],wa[maxn],wb[maxn],wv[maxn],r[maxn],sa[maxn],rank[maxn],height[maxn],n,tt;

int cmp(int *r,int a,int b,int l)
{
    return r[a]==r[b] && r[a+l]==r[b+l];
}

void make_sa(int *r,int *sa,int n,int m)
{
     int i,j,p;
     int *x=wa,*y=wb,*t;
     memset(w,0,sizeof(w));
     for (i=0;i<n;i++) w[x[i]=r[i]]++;
     for (i=1;i<m;i++) w[i]+=w[i-1];
     for (i=n-1;i>=0;i--) sa[--w[x[i]]]=i;
     for (p=1,j=1;p<n;j*=2,m=p)
     {
         for (p=0,i=n-j;i<n;i++) y[p++]=i;
         for (i=0;i<n;i++) if (sa[i]>=j) y[p++]=sa[i]-j;
         memset(w,0,sizeof(w));
         for (i=0;i<n;i++) w[wv[i]=x[y[i]]]++;
         for (i=1;i<m;i++) w[i]+=w[i-1];
         for (i=n-1;i>=0;i--) sa[--w[wv[i]]]=y[i];
         for (t=x,x=y,y=t,p=1,i=1,x[sa[0]]=0;i<n;i++)
            x[sa[i]]=cmp(y,sa[i-1],sa[i],j)?p-1:p++;
    }
}

void make_height(int *r,int *sa,int n)
{
     int i,j,k=0;
     for (i=1;i<=n;i++) rank[sa[i]]=i;
     for (i=0;i<n;height[rank[i++]]=k)
         for (k?k--:0,j=sa[rank[i]-1];r[i+k]==r[j+k];k++);
     return;
}

int check(int x)
{
    int tot=0;
    for(int i=1;i<=n;i++)
    {
        if(height[i]<x)
            tot=0;
        else
        {
            tot++;
            if(tot+1>=tt) return 1;
        }
    }
    return 0;
}

int work(int l,int r)
{
    int mid,ans=0;
    while(l<=r)
    {
        mid=(l+r)>>1;
        if(check(mid))
        {
            l=mid+1;
            ans=mid;
        }
        else
            r=mid-1;
    }
    return ans;
}

int main()
{
    while(scanf("%d%d",&n,&tt)!=EOF)
    {
        for(int i=0;i<n;i++)
        {
            scanf("%d",&r[i]);
            r[i]++;
        }
        r[n]=0;
        make_sa(r,sa,n+1,maxn-1);
        make_height(r,sa,n);
        int ans=work(0,n);
        printf("%d\n",ans);
    }
    return 0;
}




 

本指南详细阐述基于Python编程语言结合OpenCV计算机视觉库构建实时眼部状态分析系统的技术流程。该系统能够准确识别眼部区域,并对眨眼动作与持续闭眼状态进行判别。OpenCV作为功能强大的图像处理工具库,配合Python简洁的语法特性与丰富的第三方模块支持,为开发此类视觉应用提供了理想环境。 在环境配置阶段,除基础Python运行环境外,还需安装OpenCV核心模块与dlib机器学习库。dlib库内置的HOG(方向梯度直方图)特征检测算法在面部特征定位方面表现卓越。 技术实现包含以下关键环节: - 面部区域检测:采用预训练的Haar级联分类器或HOG特征检测器完成初始人脸定位,为后续眼部分析建立基础坐标系 - 眼部精确定位:基于已识别的人脸区域,运用dlib提供的面部特征点预测模型准确标定双眼位置坐标 - 眼睑轮廓分析:通过OpenCV的轮廓提取算法精确勾勒眼睑边缘形态,为状态判别提供几何特征依据 - 眨眼动作识别:通过连续帧序列分析眼睑开合度变化,建立动态阈值模型判断瞬时闭合动作 - 持续闭眼检测:设定更严格的状态持续时间与闭合程度双重标准,准确识别长时间闭眼行为 - 实时处理架构:构建视频流处理管线,通过帧捕获、特征分析、状态判断的循环流程实现实时监控 完整的技术文档应包含模块化代码实现、依赖库安装指引、参数调优指南及常见问题解决方案。示例代码需具备完整的错误处理机制与性能优化建议,涵盖图像预处理、光照补偿等实际应用中的关键技术点。 掌握该技术体系不仅有助于深入理解计算机视觉原理,更为疲劳驾驶预警、医疗监护等实际应用场景提供了可靠的技术基础。后续优化方向可包括多模态特征融合、深度学习模型集成等进阶研究领域。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值