POJ 3691 DNA repair(AC自动机+dp)

本文介绍了一种基于DFA(确定有限自动机)的字符串匹配优化算法,该算法通过构建DFA来减少匹配过程中的无效比较,并通过动态规划计算出最小编辑距离。文中详细解释了如何构造DFA以及如何利用它来优化匹配过程。

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

这道题实质上是指母串的DFA上跑一遍,不经过危险结点,要想完整跑下来最少需要修改几个字符。

有一个细节就是孩子结点为空时可以建立虚拟结点,那样就可以直接访问下面的结点了,不用前驱结点每次都去寻找。

状态方程是ans[i][j.son]=min{ans[i][j.son],ans[i-1][j]+str[i-1]!=k};

//
//  main.cpp
//  Richard
//
//  Created by 邵金杰 on 16/9/5.
//  Copyright © 2016年 邵金杰. All rights reserved.
//



#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<queue>
#include<map>
using namespace std;
const int maxn=1000+100;
const int inf=100000000;
struct node{
    node *child[4];
    node *pre;
    bool badnode;
    void intial(){
        memset(child,0,sizeof(child));
        pre=NULL;
        badnode=false;
    }
}tree[maxn];
int n;
char s[30],str[maxn];
int ans[maxn][maxn];
map<char,int> m;
int ncount;
void Insert(node *p,char *ss)
{
    for(;*ss;ss++)
    {
        int idx=m[*ss];
        if(p->child[idx]==NULL)
        {
            tree[ncount].intial();
            p->child[idx]=tree+ncount;
            ncount++;
        }
        p=p->child[idx];
    }
    p->badnode=true;
}
void BuildDFA()
{
    for(int i=0;i<4;i++)
        tree[0].child[i]=tree+1;
    tree[0].pre=NULL;
    tree[1].pre=tree;
    queue<node*> q;
    q.push(tree+1);
    while(!q.empty())
    {
        node *proot=q.front();q.pop();
        for(int i=0;i<4;i++)
        {
            node *p=proot->child[i];
            if(p==NULL)
            {
                if(proot==tree+1)
                    proot->child[i]=tree+1;
                else
                    proot->child[i]=proot->pre->child[i];
            }
            else{
                node *pre=proot->pre;
                while(pre)
                {
                    if(pre->child[i])
                    {
                        p->pre=pre->child[i];
                        if(p->pre->badnode)
                            p->badnode=true;
                        break;
                    }
                    else
                        pre=pre->pre;
                }
                q.push(p);
            }
        }
    }
}
int dp(char *ss)
{
    int len=(int)strlen(ss);
    for(int i=0;i<maxn;i++)
        for(int j=0;j<maxn;j++)
            ans[i][j]=inf;
    ans[0][1]=0;
    for(int i=1;i<=len;i++)
    {
        for(int j=1;j<ncount;j++)
        {
            for(int k=0;k<4;k++)
            {
                node *tmp=tree[j].child[k];
                if(tmp->badnode) continue;
                int next=(int)(tmp-tree);
                ans[i][next]=min(ans[i][next],ans[i-1][j]+(m[ss[i-1]]!=k));
            }
        }
    }
    int result=inf;
    for(int i=1;i<ncount;i++)
        result=min(result,ans[len][i]);
    if(result==inf) return -1;
    else return result;
}
int main()
{
    m['A']=0;m['G']=1;m['C']=2;m['T']=3;
    int cases=0;
    while(scanf("%d",&n)&&n)
    {
        ncount=2;
        tree[0].intial();
        tree[1].intial();
        for(int i=0;i<n;i++)
        {
            scanf("%s",s);
            Insert(tree+1,s);
        }
        BuildDFA();
        scanf("%s",str);
        printf("Case %d: ",++cases);
        printf("%d\n",dp(str));
    }
    return 0;
}

内容概要:本文探讨了在MATLAB/SimuLink环境中进行三相STATCOM(静态同步补偿器)无功补偿的技术方法及其仿真过程。首先介绍了STATCOM作为无功功率补偿装置的工作原理,即通过调节交流电压的幅值和相位来实现对无功功率的有效管理。接着详细描述了在MATLAB/SimuLink平台下构建三相STATCOM仿真模型的具体步骤,包括创建新模型、添加电源和负载、搭建主电路、加入控制模块以及完成整个电路的连接。然后阐述了如何通过对STATCOM输出电压和电流的精确调控达到无功补偿的目的,并展示了具体的仿真结果分析方法,如读取仿真数据、提取关键参数、绘制无功功率变化曲线等。最后指出,这种技术可以显著提升电力系统的稳定性与电能质量,展望了STATCOM在未来的发展潜力。 适合人群:电气工程专业学生、从事电力系统相关工作的技术人员、希望深入了解无功补偿技术的研究人员。 使用场景及目标:适用于想要掌握MATLAB/SimuLink软件操作技能的人群,特别是那些专注于电力电子领域的从业者;旨在帮助他们学会建立复杂的电力系统仿真模型,以便更好地理解STATCOM的工作机制,进而优化实际项目中的无功补偿方案。 其他说明:文中提供的实例代码可以帮助读者直观地了解如何从零开始构建一个完整的三相STATCOM仿真环境,并通过图形化的方式展示无功补偿的效果,便于进一步的学习与研究。
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