Hdu2222 Keywords Search

AC自动机模板题解析
本文介绍了一道经典的AC自动机模板题,通过实例详细解释了如何利用AC自动机进行多模式字符串匹配,包括构建AC自动机的过程以及如何在目标字符串中查找模式串。

Problem Description

In the modern time, Search engine came into the life of everybody like Google, Baidu, etc.
Wiskey also wants to bring this feature to his image retrieval system.
Every image have a long description, when users type some keywords to find the image, the system will match the keywords with description of image and show the image which the most keywords be matched.
To simplify the problem, giving you a description of image, and some keywords, you should tell me how many keywords will be match.

Input

First line will contain one integer means how many cases will follow by.
Each case will contain two integers N means the number of keywords and N keywords follow. (N <= 10000)
Each keyword will only contains characters ‘a’-‘z’, and the length will be not longer than 50.
The last line is the description, and the length will be not longer than 1000000.

Output

Print how many keywords are contained in the description.

Sample Input

1
5
she
he
say
shr
her
yasherhs

Sample Output

3

题目大意

给出多组数据,每组中先会输入n(n<10000)个小写字母组成的短字符串(len<=50),然后一个长字符串(len<=1000000)
询问在场字符串中可以匹配多少个短字符串。
虽然可以很暴力的对于每个短字符串都弄一次kmp,但是显然会超时
所以,要使用新的算法,比如:AC自动机(这是模板题啊~~~)

AC自动机是多模匹配算法,kmp是单模匹配算法(其实就是匹配的字符串是否大于1)
换种说法,kmp是找一个串是否为其他串的子串的,而AC自动机是找其他串是否为某个串的子串的。
AC自动机就是在trie上跑kmp,有一个像kmp中next数组的fail数组,当匹配失败了就跳过去继续匹配~

#include<iostream>
#include<cstring>
#include<cstdio>
#include<algorithm>
#include<cmath>
#include<queue>
using namespace std;

#define L 1000010
#define N 500005

int tree[N][26],fail[N],p[N],vis[N],s[L],tot=0,len,n,t;
char ch[L];

void insert()
{
    int now=0;
    for (int i=1;i<=len;i++)
    {
        if (tree[now][s[i]]==0) tree[now][s[i]]=++tot;
        now=tree[now][s[i]];
    }
    p[now]+=1;
}

queue<int> Q;

void get()
{
    for (int i=0;i<=25;i++)
      if (tree[0][i]!=0) Q.push(tree[0][i]);
    while (!Q.empty())
    {
        int now=Q.front(); Q.pop();
        for (int i=0;i<=25;i++)
        {
            int v=tree[now][i],k=tree[fail[now]][i];//可以理解为压缩了fail链,提高效率
            if (v!=0) fail[v]=k,Q.push(v);
              else tree[now][i]=k;
        }
    }
}

void query()
{
    int now=0,ans=0;
    for (int i=1;i<=len;i++)
    {
        now=tree[now][s[i]];
        for (int j=now;j!=0;j=fail[j])
        {
            ans+=p[j];
            if (vis[j]==1) break;
            vis[j]=1;
            p[j]=0;
        }
    }
  printf("%d\n",ans);
}

void init()
{
    memset(tree,0,sizeof(tree));
    memset(p,0,sizeof(p));
    memset(fail,0,sizeof(fail));
    scanf("%d",&n);
    for (int i=1;i<=n;i++)
    {
        scanf("\n%s",ch+1);
        len=strlen(ch+1);
        for (int j=1;j<=len;j++)
          s[j]=int(ch[j]-'a');
        insert();    
    }
    get();
    scanf("\n%s",ch+1);
    len=strlen(ch+1);
    for (int i=1;i<=len;i++)
      s[i]=int(ch[i]-'a');
}

int main()
{
    scanf("%d",&t);
    for (int ii=1;ii<=t;ii++)
    {
        init();
        query();
    }
    return 0;
}
内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向与逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划与B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性与平滑性。文中还涉及多种先进算法与仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模与求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法与系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学与动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划与轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合与智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模与神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节与仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化与估计方法拓展研究思路。
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