bzoj1195(最短母串)

本文介绍了一种结合AC自动机与动态规划(DP)的算法策略,用于解决字符串匹配问题中的最短路径寻找。通过状态压缩广度优先搜索(BFS),将问题抽象化并简化处理过程。代码示例展示了如何有效地处理字符串集合中的重叠子串,并找到最优的字符串连接方式。

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1:练习了string类,string中查找,找不到的话会返回 s.npos一个变量,而不是返回一般的s.end();

2:这题还可以,ac自动机上状压bfs,找最短路,实际上是dp,但是转移都是加1,所以可以抽象为边长为一从起始状态到最终状态的最短路,因为为边长1,又可以转为bfs。

3:

 

 

#include<cstdio>
#include<cmath>
#include<algorithm>
#include<cstring>
#include<cstdlib>
#include<string>
#include<iostream>
using namespace std;
const int inf=0x3f3f3f3f;

int n;

string s[15],tmp1,tmp2,tmp;
struct aa
{
	int len,preS,preJ;
}f[(1<<12)+5][15];

int c[15][15],len[15];
bool b[15];

string get(int S,int J) 
{
	int preJ;
	string tmp=s[J];
	
	while (f[S][J].preS!=0)
	{
		preJ=f[S][J].preJ;
		tmp+=s[preJ].substr(c[J][preJ],len[preJ]-c[J][preJ]);
		S=f[S][J].preS,J=preJ;
	}
	return tmp;
}

int main()
{
	cin>>n;
	for (int i=0;i<n;i++) cin>>s[i];
	for (int i=0;i<n;i++)
		for (int j=i+1;j<n;j++) 
			{	
				if (s[j].find(s[i])!=s[j].npos) b[i]=true;
				if (s[j]==s[i]) continue;
				if (s[i].find(s[j])!=s[i].npos) b[j]=true;
			}
		
	
	for (int i=0;i<n;) 
	if (b[i])
	{
		n--;
		for (int j=i;j<n;j++) s[j]=s[j+1],b[j]=b[j+1];
	}else i++;
	
	for (int i=0;i<n;i++)
		for (int j=0;j<n;j++)
		if (i!=j)
		{
			int l1=s[i].length(),l2=s[j].length();
			for (int k=min(l1,l2)-1;k>=1;k--)
				if (s[i].substr(l1-k,k)==s[j].substr(0,k)) {c[i][j]=k;break;}
		}
	
	for (int i=0;i<(1<<n);i++) for (int j=0;j<n;j++) f[i][j].len=inf;
	for (int i=0;i<n;i++) f[1<<i][i].len=len[i]=s[i].length();
	
	for (int i=0;i<(1<<n);i++) 
		for (int j=0;j<n;j++) 
		if (f[i][j].len!=inf)
		{
			tmp=get(i,j);
			for (int k=0;k<n;k++) if (!(i&(1<<k))) 
			{
				bool o=false;
				if (f[i|(1<<k)][k].len>f[i][j].len+len[k]-c[k][j]) o=true;
				else if (f[i|(1<<k)][k].len==f[i][j].len+len[k]-c[k][j])
				{
					tmp1=get(i|(1<<k),k);
					tmp2=s[k].substr(0,len[k]-c[k][j])+tmp;
					
					if (tmp2<tmp1) o=true;
				}
				
				if (o) 
				{
					f[i|(1<<k)][k].len=f[i][j].len+len[k]-c[k][j];
					f[i|(1<<k)][k].preJ=j;
					f[i|(1<<k)][k].preS=i;
				}
			}
		
		}
	int S=(1<<n)-1,mi=inf;
	for (int i=0;i<n;i++)
	if (f[S][i].len<mi||(f[S][i].len==mi&&get(S,i)<tmp)) mi=f[S][i].len,tmp=get(S,i); 
	
	cout<<tmp;
	return 0;
}


 

### BZOJ1461 字符匹配 题解 针对BZOJ1461字符匹配问题,解决方法涉及到了KMP算法以及树状数组的应用。对于此类问题,朴素的算法无法满足时间效率的要求,因为其复杂度可能高达O(ML²),其中M代表模式的数量,L为平均长度[^2]。 为了提高效率,在这个问题中采用了更先进的技术组合——即利用KMP算法来预处理模式,并通过构建失配树(也称为失败指针),使得可以在主上高效地滑动窗口并检测多个模式的存在情况。具体来说: - **前缀函数与KMP准备阶段**:先对每一个给定的模式执行一次KMP算法中的pre_kmp操作,得到各个模式对应的next数组。 - **建立失配树结构**:基于所有模式共同构成的一棵Trie树基础上进一步扩展成带有失配链接指向的AC自动机形式;当遇到某个节点不存在对应字符转移路径时,则沿用该处失配链路直至找到合适的目标或者回到根部重新开始尝试其他分支。 - **查询过程**:遍历整个待查文本序列的同时维护当前状态处于哪一层级下的哪个子结点之中,每当成功匹配到完整的单词就更新计数值至相应位置上的f_i变量里去记录下这一事实。 下面是简化版Python代码片段用于说明上述逻辑框架: ```python from collections import defaultdict def build_ac_automaton(patterns): trie = {} fail = [None]*len(patterns) # 构建 Trie 树 for i,pattern in enumerate(patterns): node = trie for char in pattern: if char not in node: node[char]={} node=node[char] node['#']=i queue=[trie] while queue: current=queue.pop() for key,value in list(current.items()): if isinstance(value,int):continue if key=='#': continue parent=current[key] p=fail[current is trie and 0 or id(current)] while True: next_p=p and p.get(key,None) if next_p:break elif p==0: value['fail']=trie break else:p=fail[id(p)] if 'fail'not in value:value['fail']=next_p queue.append(parent) return trie,fail def solve(text, patterns): n=len(text) m=len(patterns) f=[defaultdict(int)for _in range(n)] ac_trie,_=build_ac_automaton(patterns) state=ac_trie for idx,char in enumerate(text+'$',start=-1): while True: trans=state.get(char,state.get('#',{}).get('fail')) if trans!=None: state=trans break elif '#'in state: state[state['#']['fail']] else: state=ac_trie cur_state=state while cur_state!={}and'#'in cur_state: matched_pattern_idx=cur_state['#'] f[idx][matched_pattern_idx]+=1 cur_state=cur_state['fail'] result=[] for i in range(len(f)-1): row=list(f[i].values()) if any(row): result.extend([sum((row[:j+1]))for j,x in enumerate(row[::-1])if x>0]) return sum(result) patterns=["ab","bc"] text="abc" print(solve(text,text)) #[^4] ```
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