trie前缀模板

#include "iostream"

using namespace std;

const int maxn = 1000010, maxm = 500010;

int n, m;
int son[maxm][26], cnt[maxn], idx;
char str[maxn];

void insert() {
    int p = 0;
    for(int i = 0; str[i]; ++i) {
        int &s = son[p][str[i] - 'a'];
        if(!s) s = ++idx;
        p = s;
    }
    cnt[p]++;
}

int query() {
    int p = 0, res = 0;
    for(int i = 0; str[i]; ++i) {
        int &s = son[p][str[i] - 'a'];
        if(!s) break;
        p = s;
        res += cnt[p];
    }
    return res;
}

int main() {
    scanf("%d%d", &n, &m);
    for(int i = 1; i <= n; ++i) {
        scanf("%s", str);
        insert();
    }
    for(int i = 1; i <= m; ++i) {
        scanf("%s", str);
        cout << query() << endl;
    }
    
    
    return 0;
}
内容概要:本文档详细介绍了基于MATLAB实现多目标差分进化(MODE)算法进行无人机三维路径规划的项目实例。项目旨在提升无人机在复杂三维环境中路径规划的精度、实时性、多目标协调处理能力、障碍物避让能力和路径平滑性。通过引入多目标差分进化算法,项目解决了传统路径规划算法在动态环境和多目标优化中的不足,实现了路径长度、飞行安全距离、能耗等多个目标的协调优化。文档涵盖了环境建模、路径编码、多目标优化策略、障碍物检测与避让、路径平滑处理等关键技术模块,并提供了部分MATLAB代码示例。 适合人群:具备一定编程基础,对无人机路径规划和多目标优化算法感兴趣的科研人员、工程师和研究生。 使用场景及目标:①适用于无人机在军事侦察、环境监测、灾害救援、物流运输、城市管理等领域的三维路径规划;②通过多目标差分进化算法,优化路径长度、飞行安全距离、能耗等多目标,提升无人机任务执行效率和安全性;③解决动态环境变化、实时路径调整和复杂障碍物避让等问题。 其他说明:项目采用模块化设计,便于集成不同的优化目标和动态环境因素,支持后续算法升级与功能扩展。通过系统实现和仿真实验验证,项目不仅提升了理论研究的实用价值,还为无人机智能自主飞行提供了技术基础。文档提供了详细的代码示例,有助于读者深入理解和实践该项目。
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