HDU - 1711 Number Sequence(kmp 模板)

本文详细介绍KMP算法原理及实现过程,通过一个具体的编程问题,演示如何利用KMP算法解决字符串匹配问题,并提供完整的代码示例。

 

Given two sequences of numbers : a[1], a[2], ...... , a[N], and b[1], b[2], ...... , b[M] (1 <= M <= 10000, 1 <= N <= 1000000). Your task is to find a number K which make a[K] = b[1], a[K + 1] = b[2], ...... , a[K + M - 1] = b[M]. If there are more than one K exist, output the smallest one. 

Input

The first line of input is a number T which indicate the number of cases. Each case contains three lines. The first line is two numbers N and M (1 <= M <= 10000, 1 <= N <= 1000000). The second line contains N integers which indicate a[1], a[2], ...... , a[N]. The third line contains M integers which indicate b[1], b[2], ...... , b[M]. All integers are in the range of [-1000000, 1000000]. 

Output

For each test case, you should output one line which only contain K described above. If no such K exists, output -1 instead. 

Sample Input

2
13 5
1 2 1 2 3 1 2 3 1 3 2 1 2
1 2 3 1 3
13 5
1 2 1 2 3 1 2 3 1 3 2 1 2
1 2 3 2 1

Sample Output

6
-1

 

 

题意:给你 两个数组,让你找 a 数组中包含b 数组吗,包含的话,就直接输出b数组的一个数在a数组的中的位置下表,若包含多个的话,输出下标最小的那个;

思路:因为 数组长度的限制,在这我想的kmp算法;

kmp 算法详解:点击打开链接

kmp算法主要就是找 f[]数组,也就是其他文章中的next[]数组,f[i]表示当b数组下表为i时的最长前缀后缀;kmp算法就是运用前面的已知信息

b0....bj-2,bj-1,bj 和bi-j....bi-2,bi-1,bi;当比较bj与bi是否相等时,这个时候已经知道了b0....bj-1和bi-j....bi-1相等了,kmp算法就是运用这个信息,所以当bj与bi不相等时,就是代码中就f数组时,j = f[j],也就是这里的j = f[j-1], 因为已经知道了b0....bj-1和bj-k....bi-1相等了,把j回溯赋值为f[j-1],也就是在他们相等这部分中找最长前缀后缀;不是j回溯到了f[j-1],假设f[j-1]==1,也就是有从b0...bj-1中最长前缀后缀是2(因没有前缀后缀相等时为-1),也就是,b0,b1等于bj-2,bj-1,因为前面已知bj-2,bj-1等于bi-2,bi-1,所以b0,b1等于bi-2,bi-1;   // 保证回溯一定是正确的,因为f[i] 数组中存的就是0~i的最长前缀后缀

求解f[i]时,f[0]~f[i-1]已经都求出了

kmp的本质:

看a串中是不是含有b串,b串匹配a串,kmp其实先求出 b串的f[]数组(也是算是先自身与自身匹配,
求出f[i] ,f[i]中存b串中0~i串的最长前缀后缀)运用前面匹配后的已知信息,当b串与a串匹配时,减少第二层循环的循环次数
也就是第二层循环的起始位下标,但那个a串还是一位一位的加往前进。 

kmp模板 代码:

#include<stdio.h>
#include<string.h>
#include<algorithm>
using namespace std;
#define Max 1000010
int n,m;
int a[Max];
int b[10010];
int f[10010]; // f[i] 代表当 b[]数组 在位置i时的最长前缀后缀;

//在求f[i] 之前,从0到i-1 时的f 数组中的数已经求出  
void getF()    // 求b数组的f[],也就是差不多b数组与b数组匹配了 
{
	int i,j;     // 想着写 
	f[0] = -1;   // 先定义f[0]等于-1 
	for(int i = 1;i<m;i++){     //  i 代表这后缀的最后一个字符的位置。
		j = f[i-1];             //  j+1 代表着前缀的最后一个字符的位置。
		while(b[j+1]!=b[i]&&j!=-1)  // 运用前面的所知道最长前缀后缀
			j = f[j];
		if(b[j+1]==b[i])
			f[i] = j + 1;
		else f[i] = -1;
	}
}

int solve()
{
	int j = -1;
	int kk = 0;
	for(int i = 0;i<n;i++){
		
		while(b[j+1]!=a[i]&&j!=-1)
			j = f[j];
		if(b[j+1]==a[i]){
			j++;
			if(j==m-1)
				return i-m+2;
		}
	}
	return -1;
}

int main()
{
	int i,j,t;
	scanf("%d",&t);
	while(t--)
	{
		scanf("%d%d",&n,&m);
		for(i=0;i<n;i++)
			scanf("%d",&a[i]);
		for(i=0;i<m;i++)
			scanf("%d",&b[i]);
		getF();
		printf("%d\n",solve());
	}
	return 0;
} 

 

 

 

(Kriging_NSGA2)克里金模型结合多目标遗传算法求最优因变量及对应的最佳自变量组合研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了克里金模型(Kriging)与多目标遗传算法NSGA-II相结合的方法,用于求解最优因变量及其对应的最佳自变量组合,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法首先利用克里金模型构建高精度的代理模型,逼近复杂的非线性系统响应,减少计算成本;随后结合NSGA-II算法进行多目标优化,搜索帕累托前沿解集,从而获得多个最优折衷方案。文中详细阐述了代理模型构建、算法集成流程及参数设置,适用于工程设计、参数反演等复杂优化问题。此外,文档还展示了该方法在SCI一区论文中的复现应用,体现了其科学性与实用性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉优化算法和数值建模的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事仿真优化、实验设计、代理模型研究的相关领域工作者。; 使用场景及目标:①解决高计算成本的多目标优化问题,通过代理模型降低仿真次数;②在无法解析求导或函数高度非线性的情况下寻找最优变量组合;③复现SCI高水平论文中的优化方法,提升科研可信度与效率;④应用于工程设计、能源系统调度、智能制造等需参数优化的实际场景。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现过程,重点关注克里金模型的构建步骤与NSGA-II的集成方式,建议自行调整测试函数或实际案例验证算法性能,并配合YALMIP等工具包扩展优化求解能力。
### 关于HDU - 6609 的题目解析 由于当前未提供具体关于 HDU - 6609 题目的详细描述,以下是基于一般算法竞赛题型可能涉及的内容进行推测和解答。 #### 可能的题目背景 假设该题目属于动态规划类问题(类似于多重背包问题),其核心在于优化资源分配或路径选择。此类问题通常会给出一组物品及其属性(如重量、价值等)以及约束条件(如容量限制)。目标是最优地选取某些物品使得满足特定的目标函数[^2]。 #### 动态转移方程设计 如果此题确实是一个变种的背包问题,则可以采用如下状态定义方法: 设 `dp[i][j]` 表示前 i 种物品,在某种条件下达到 j 值时的最大收益或者最小代价。对于每一种新加入考虑范围内的物体 k ,更新规则可能是这样的形式: ```python for i in range(n): for s in range(V, w[k]-1, -1): dp[s] = max(dp[s], dp[s-w[k]] + v[k]) ``` 这里需要注意边界情况处理以及初始化设置合理值来保证计算准确性。 另外还有一种可能性就是它涉及到组合数学方面知识或者是图论最短路等相关知识点。如果是后者的话那么就需要构建相应的邻接表表示图形结构并通过Dijkstra/Bellman-Ford/Floyd-Warshall等经典算法求解两点间距离等问题了[^4]。 最后按照输出格式要求打印结果字符串"Case #X: Y"[^3]。 #### 示例代码片段 下面展示了一个简单的伪代码框架用于解决上述提到类型的DP问题: ```python def solve(): t=int(input()) res=[] cas=1 while(t>0): n,k=list(map(int,input().split())) # Initialize your data structures here ans=find_min_unhappiness() # Implement function find_min_unhappiness() res.append(f'Case #{cas}: {round(ans)}') cas+=1 t-=1 print("\n".join(res)) solve() ```
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