BZOJ 3555 字符串hash

本文介绍了通过使用字符串Hash解决BZOJ 3555问题的思路和方法。首先阐述了直接比较字符串的时间复杂度问题,然后详细解释了如何构造Hash函数,通过字符映射和权重结合避免冲突,最后展示了利用unsigned long long类型处理溢出并实现快速比较的AC代码。

学习hash刷的第一道题,简单记录一下hash的思路。

传送门:题目

题意:

给定n个字符串,比较任意两个字符串,如果两个字符串在同一个位置,有且只有一个不同,结果+1,最后输出结果。

题解:

如果我们不用hash,简单思路就是比较任意两个字符串(时间复杂度: n(n1)2 n ∗ ( n − 1 ) 2 , 从左往右扫一遍 (时间复杂度:len)
如果只有一个不同,结果+1。可想,时间复杂度是很感人的。

hash的核心就是把一个无限长字符串映射为一个大整数,如果大整数不同,我们就可以认为两个字符串是不同的。
当然,这个大整数不是随便造的,要不然我们就无法找到只有一个字母不同的两个字符串了。
题目中说,只有64个字符,所以我们不妨把这64个字符映射为数字[1-64],但是这样是无法保证它的唯一性的,比如说字母a映射1,字母b映射2,那么字符串”ab”映射1+2,字符串”ba”映射2+1,是不是,所以我们需要改进一下。
不难想到,我们在组合不是简单相加,而是乘以对应的权重,简单的设想:我们可以把它所在的列作为它的权重,那么”ab”= a1+b2=5 a ∗ 1 + b ∗ 2 = 5 而”ba”= b1+a2=4 b ∗ 1 + a ∗ 2 = 4 ,好了,我们现在看似解决了重复性问题。但其实没有完全解决。
不难想到,权重为5的还有”ca”。现在一个字符串有两部分组成,一个是字母对应的映射值,一个是所在位置的权重,究其重复缘由,就是这两部分的值范围太小了,我们需要增大一些。
下面的prime数组对应的字母对应的映射值,hash_value对应的是字符串对应的hash值,读者自己看就好了。
处理的时候有个技巧,就是把他们都开成unsigned long long类型,这样他们在越界的时候会自动取模,而不是取到负数。
我们现在得到了每一个字符串的哈希值,现在只需要对比任意两个字符串的哈希值(时间复杂度: n(n1)2 n ∗ ( n − 1 ) 2 ,然后比较这两个哈希值-相同位置对应字母的哈希值(时间复杂度:1),如果得到了两个相同的值,那么结果加1.
这就是hash的核心,把原来需要逐位比较单个字母,现在只需要对比hash值就行了。

AC代码:

#include <iostream>
#include <cstring>
#include <cstdio>
#include <algorithm>
#define INF 0x3f3f3f3f
using namespace std;

const int maxn = 30010;
unsigned long long hash_str[maxn], hash_value[210][65], prime[210], temp[maxn];
char mmap[maxn][210];

int solve(char c) {//把字母映射到[1-64]数字
    if (c >= 'a' && c <= 'z')
        return c - 96;//[1-26]
    if (c >= 'A' && c <= 'Z')
        return c - 38;//[27-52]
    if (c >= '0' && c <= '9')
        return c + 5;//[53-62]
    if (c == '_')
        return 63;//63
    return 64;//c=='@' 64
}

int main(void) {
    ios::sync_with_stdio(false);
    int n, len, laji;
    long long ans = 0;
    cin >> n >> len >> laji;

    prime[0] = 1;
    for (int i = 1; i <= len; i++)//这里利用usigned long long自然溢出就好了,不用取模了,取模的话会超时
        prime[i] = prime[i - 1] * 65 * 131;//把每一个行映射一个值,我这里第一开始开了个64,WA了.

    for (int i = 1; i <= len; i++)
        for (int j = 1; j <= 64; j++)
            hash_value[i][j] = prime[i - 1] * j * 131;//找到任意一个字母在任意一个位置所对应的随机数

    for (int i = 1; i <= n; i++)
        cin >> (mmap[i] + 1); //读入字符矩阵

    for (int i = 1; i <= n; i++)
        for (int j = 1; j <= len; j++)
            hash_str[i] += hash_value[j][solve(mmap[i][j])];//找到每一个字符串对应的hash值

    for (int j = 1; j <= len; j++) { //遍历每一列
        for (int i = 1; i <= n; i++) //遍历每一行
            temp[i] = hash_str[i] - hash_value[j][solve(mmap[i][j])];
        sort(temp + 1, temp + 1 + n);
        int sum = 1;
        for (int i = 1; i <= n; i++)
            if (temp[i] != temp[i + 1])
                ans += sum * (sum - 1) / 2, sum = 1;
            else
                sum++;
    }
    cout << ans << endl;
    return 0;
}
### BZOJ1461 字符串匹配 题解 针对BZOJ1461字符串匹配问题,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代表模式串的数量,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算法来预处理模式串,并通过构建失配树(也称为失败指针),使得可以在主串上高效地滑动窗口并检测多个模式串的存在情况。具体来说: - **前缀函数与KMP准备阶段**:先对每一个给定的模式串执行一次KMP算法中的pre_kmp操作,得到各个模式串对应的next数组。 - **建立失配树结构**:基于所有模式串共同构成的一棵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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