AC自动机模板

本文详细介绍了AC自动机的原理及实现方法,包括字典树、KMP算法的应用,并提供了完整的AC自动机代码模板。通过实例讲解了如何使用AC自动机进行字符串匹配。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

AC自动机讲解:http://blog.youkuaiyun.com/creatorx/article/details/71100840 ------------>(讲的很简单也很清楚的博文地址)

AC自动机理解的部分还是很好理解的,字典树加上KMP的匹配失败转移的思想。

只是AC自动机的代码部分比较难理解。

以下是自己对AC自动机模板以及理解部分。

模板:

#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <cstring>
#include <algorithm>
#include <queue>
using namespace std;
const int maxn=1e6+50;
struct Tries{

    int nxt[maxn][26],fail[maxn],end[maxn];
    /*
    nxt[i][j] 数组储存第i个节点的'a'+j字符储存的节点;
    fail[i]表示第i个fail储存的匹配失败应该转移的节点;
    end[i]表示从根节点到第i个节点的这个字符串出现的次数;
     */

    int root,L;
    /*
    L 为节点的编号;
    root 为根节点;
    */

    int newnode(){
        for(int i = 0; i < 26 ; i++ )
            nxt[L][i]=-1;
        end[L++]=0;
    return L-1;
    }
    /*
    创立新节点;
    */

    void init(){
        L=0;
        root = newnode();
    }
    /*
    初始化;
    */

    void insert(char buf[]){
        int len = strlen(buf);
        int now = root;
        for(int i = 0; i < len ; i++ )
        {
            if(nxt[now][buf[i]-'a'] == -1)
                nxt[now][buf[i]-'a'] =newnode();
            now = nxt[now][buf[i]-'a'];
        }
        end[now]++ ;
    }
    /*
    插入新的字符串;
    如果该字符没有在该位置出现过,则建立新的节点;
    如果出现过,则继续向后更新;
    每次对该字符串的数目进行更新;
    */

    void build(){
        queue<int>Q;
        fail[root] = root;
        for(int i = 0; i < 26; i++ )
            if(nxt[root][i]==-1)
                nxt[root][i] = root;
            else
            {
                fail[nxt[root][i]] = root;/* *** */
                Q.push(nxt[root][i]);
            }
        while(!Q.empty())
        {
            int now = Q.front();
            Q.pop();
            for(int i = 0;i < 26; i++ )
                if(nxt[now][i]==-1)//如果该节点的子节点都不存在,那么该子节点节点变为该节点的转移节点的子节点
                    nxt[now][i] = nxt[fail[now]][i]; /* *** */
                else//如果存在,那么该子节点的转移节点为该节点的转移节点的子节点,该子节点入队列
                {
                    fail[nxt[now][i]] = nxt[fail[now]][i];
                    Q.push(nxt[now][i]);
                }
        }
    }
    /*
    创建匹配失败时的转移数组;
    根节点与第一层部分匹配失败后转移至根节点部分;
    其他部分则转移至该字符出现过的节点位置;
    */

    int query(char buf[])
    {
        int len = strlen(buf);
        int now = root;
        int res = 0;
        for(int i = 0;i < len ; i++ )//如果子节点存在,则顺着该链一直匹配下去;如果不存在就一直转移,直到存在或者转移到根节点(now会更新到根节点)
        {
            now = nxt[now][buf[i]-'a'];
            int tmp = now;
            while( tmp != root)
            {
                res += end[tmp];
                end[tmp] = 0;
                tmp = fail[tmp];
            }
        }
        return res;
    }
    /*
    输入需要拿来匹配的串;
    一次次的对当前串的各位进行匹配,如果包含当前字符的串在字典树中有出现,则答案累计加上该出现次数,且跳转转移节点进行计数;
    因为end记录的是出现的次数,所以在需要匹配的串中如果有该字符,那么进行清0,则能保证字典树中的串在母串中出现一次;
    */
};
Tries AC;



hdu2222:

#include <iostream>
#include <algorithm>
#include <cstdio>
#include <cstdlib>
#include <cstring>
#include <queue>
using namespace std;
const int maxn=1e6+50;


struct Tries{

    int nxt[maxn][26],fail[maxn],end[maxn];
    /*
    nxt[i][j] 数组储存第i个节点的'a'+j字符储存的节点;
    fail[i]表示第i个fail储存的匹配失败应该转移的节点;
    end[i]表示从根节点到第i个节点的这个字符串出现的次数;
     */

    int root,L;
    /*
    L 为节点的编号;
    root 为根节点;
    */

    int newnode(){
        for(int i = 0; i < 26 ; i++ )
            nxt[L][i]=-1;
        end[L++]=0;
    return L-1;
    }
    /*
    创立新节点;
    */

    void init(){
        L=0;
        root = newnode();
    }
    /*
    初始化;
    */

    void insert(char buf[]){
        int len = strlen(buf);
        int now = root;
        for(int i = 0; i < len ; i++ )
        {
            if(nxt[now][buf[i]-'a'] == -1)
                nxt[now][buf[i]-'a'] =newnode();
            now = nxt[now][buf[i]-'a'];
        }
        end[now]++ ;
    }
    /*
    插入新的字符串;
    如果该字符没有在该位置出现过,则建立新的节点;
    如果出现过,则继续向后更新;
    每次对该字符串的数目进行更新;
    */

    void build(){
        queue<int>Q;
        fail[root] = root;
        for(int i = 0; i < 26; i++ )
            if(nxt[root][i]==-1)
                nxt[root][i] = root;
            else
            {
                fail[nxt[root][i]] = root;/* *** */
                Q.push(nxt[root][i]);
            }
        while(!Q.empty())
        {
            int now = Q.front();
            Q.pop();
            for(int i = 0;i < 26; i++ )
                if(nxt[now][i]==-1)
                    nxt[now][i] = nxt[fail[now]][i]; /* *** */
                else
                {
                    fail[nxt[now][i]] = nxt[fail[now]][i];
                    Q.push(nxt[now][i]);
                }
        }
    }
    /*
    创建匹配失败时的转移数组;
    根节点与第一层部分匹配失败后转移至根节点部分;
    其他部分则转移至该字符出现过的节点位置;
    */

    int query(char buf[])
    {
        int len = strlen(buf);
        int now = root;
        int res = 0;
        for(int i = 0;i < len ; i++ )
        {
            now = nxt[now][buf[i]-'a'];
            int tmp = now;
            while( tmp != root)
            {
                res += end[tmp];
                end[tmp] = 0;
                tmp = fail[tmp];
            }
        }
        return res;
    }
    /*
    输入需要拿来匹配的串;
    一次次的对当前串的各位进行匹配,如果包含当前字符的串在字典树中有出现,则答案累计加上该出现次数,且跳转转移节点进行计数;
    因为end记录的是出现的次数,所以在需要匹配的串中如果有该字符,那么进行清0,则能保证字典树中的串在母串中出现一次;
    */
};
Tries AC;
char str[maxn];
int main()
{
    int t;
    int n;
    scanf("%d",&t);
    while(t--)
    {
        AC.init();
        scanf("%d",&n);
        for(int i=0;i<n;i++)
        {
            scanf("%s",str);
            AC.insert(str);
        }
        AC.build();
        scanf("%s",str);
        printf("%d\n",AC.query(str));
    }
    return 0;
}


内容概要:该研究通过在黑龙江省某示范村进行24小时实地测试,比较了燃煤炉具与自动/手动进料生物质炉具的污染物排放特征。结果显示,生物质炉具相比燃煤炉具显著降低了PM2.5、CO和SO2的排放(自动进料分别降低41.2%、54.3%、40.0%;手动进料降低35.3%、22.1%、20.0%),但NOx排放未降低甚至有所增加。研究还发现,经济性和便利性是影响生物质炉具推广的重要因素。该研究不仅提供了实际排放数据支持,还通过Python代码详细复现了排放特征比较、减排效果计算和结果可视化,进一步探讨了燃料性质、动态排放特征、碳平衡计算以及政策建议。 适合人群:从事环境科学研究的学者、政府环保部门工作人员、能源政策制定者、关注农村能源转型的社会人士。 使用场景及目标:①评估生物质炉具在农村地区的推广潜力;②为政策制定者提供科学依据,优化补贴政策;③帮助研究人员深入了解生物质炉具的排放特征和技术改进方向;④为企业研发更高效的生物质炉具提供参考。 其他说明:该研究通过大量数据分析和模拟,揭示了生物质炉具在实际应用中的优点和挑战,特别是NOx排放增加的问题。研究还提出了多项具体的技术改进方向和政策建议,如优化进料方式、提高热效率、建设本地颗粒厂等,为生物质炉具的广泛推广提供了可行路径。此外,研究还开发了一个智能政策建议生成系统,可以根据不同地区的特征定制化生成政策建议,为农村能源转型提供了有力支持。
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