# ACM算法汇总系列 —— 串

最新推荐文章于 2025-05-28 13:45:41 发布
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本文详细介绍了多种字符串匹配算法，包括Hash、KMP、AC自动机等，并深入探讨了它们的应用场景和技术细节。通过对比不同算法的特点，帮助读者理解何时使用何种算法最为合适。
  • Hash
  • 字典树
  • KMP
  • AC自动机
  • manacher
  • 后缀数组
  • EX_KMP
  • SAM(后缀自动机)
  • 回文串自动机
sunmaoxiang
关注
ACM-子串（字符串处理）
小喇叭儿滴滴的吹
02-24 3377
问题描述         有一些由英文字符组成的大小写敏感的字符串。请写一个程序，找到一个最长的字符串 x，使得：对于已经给出的字符串中的任意一个 y， x 或者是 y 的子串、或者 x 中的字符反序之后得到的新字符串是 y 的子串。 输入数据        输入：输入的第一行是一个整数 t (1 输出要求        输出：对于每一组测试数据，输出一行，
ACM算法模板小汇总
羽歌Yo的博客
06-24 2897
一篇想到哪写到哪 · 不太全面的模板大集锦。
ACM算法模板总结（分类详细版）
wait
02-27 2万+
本文模均引用于y总的算法模板，网址：AcWing (本文属于持续更新ing.......)
详解ACM五大常用算法——分治法，动态规划，回溯法，分支界限法，贪心算法
summerone123的博客
01-17 1704
分治算法 一、基本概念    在计算机科学中，分治法是一种很重要的算法。字面上的解释是“分而治之”，就是把一个复杂的问题分成两个或更多的相同或相似的子问题，再把子问题分成更小的子问题……直到最后子问题可以简单的直接求解，原问题的解即子问题的解的合并。这个技巧是很多高效算法的基础，如排序算法(快速排序，归并排序)，傅立叶变换(快速傅立叶变换)……     任何一个可以用计算机求解的问题
ACM竞赛全攻略：模板与算法汇总
weixin_35835018的博客
05-28 1072
ACM的题目类型多样，覆盖了算法与数据结构的方方面面。通过刷题，可以巩固已学知识，并在实践中学习到新的知识。
【算法与数据结构】—— 并查集
热门推荐
酱懵静的博客
03-26 21万+
并查集是一种树型的数据结构，用于处理一些不相交集合的合并及查询问题（即所谓的并、查）。比如说，我们可以用并查集来判断一个森林中有几棵树、某个节点是否属于某棵树等。并查集主要由一个整型数组pre[ ]和两个函数find( )、join( )构成。 数组 pre[ ] 记录了每个点的前驱节点是谁，函数 find(x) 用于查找指定节点 x 属于哪个集合，函数 join(x,y) 用于合并两个节点 x 和 y 。
Leetcode 数据结构与算法题解大全——目录（推荐收藏，持续更新）
自动化研究生在读，此博客记录了我的学习与刷题经验，欢迎大家阅读交流
11-04 1862
为了方便查找我写过的题解，就按照不同类型将其归类，这里做个目录置顶。 链表： 链表基础概念与经典题目（Leetcode题解-Python语言） 哈希表： 哈希表（散列表）python描述与leetcode题解笔记之上——原理与设计 哈希表（散列表）python描述与leetcode题解笔记之中——实际应用 哈希表（散列表）python描述与leetcode题解笔记之下——设计键 二叉树： 二叉树N叉数的前中后序遍历总结，python实现递归法和迭代法 从前中后序遍历构造二叉树，三题无脑秒杀 二叉树层序遍历一
如何学习数据结构和算法——大佬文章汇总
少说，多做。
01-23 8101
    第一篇       第二篇、 作者：左程云   我分别说一下国内和国外的行情。    国内的话，一般来讲，工资高的公司在面试时算法和数据结构题目的比重较大，工资一般的公司比重较小。当然同样公司的不同岗位，要求也会不同，但总体趋势就是 国内好公司爱考算法和数据结构 。这是目前国内互联网公司的情况。 国外的互联网公司呢，几乎只考算法和数据结构，很多年前就是...
繁凡的ACM模板（满注释模板）
繁凡さん的博客
04-13 4万+
ACM模板，不同于其他大佬的是我这个模板是满注释的！哪怕是小白的你考场上都能快速上手算法，每一句都有注释帮你快速理解，方便对模板根据题意的修改
ACM算法竞赛基础资源合集
ACM算法竞赛作为计算机科学领域中最具挑战性和含金量的赛事之一，旨在考察参赛者在数据结构、算法设计、编程实现、数学建模以及问题求解能力方面的综合素养。标题“ACM算法竞赛-ACM资源”明确指出该文件包是为准备...
ACM算法竞赛基础资源与学习指南
ACM算法竞赛是一项面向全球大学生及编程爱好者的高水平程序设计竞赛，其全称为国际大学生程序设计竞赛（International Collegiate Programming Contest，简称ICPC），由美国计算机协会（ACM）主办。该竞赛以团队形式...
ACM经典题目分类汇总——stu版
2. ACM竞赛的经典题目分类是指对历届竞赛中出现的题目按照题型、知识点、解题方法等进行系统的归类整理，这些分类通常是根据题目的算法复杂度、数据结构、算法思想等特征来划分的。 3. 在ACM竞赛中，一个全面详尽的...
FreeRTOS嵌入式实时操作系统内核源码架构与多平台移植支持项目_包含通用核心组件与特定微控制器编译器适配文件的实时内核系统_用于为不同硬件平台提供可裁剪的实时任务调度和资源管理.zip
12-06
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图像分割基于遗传算法的进化聚类技术对彩色图像进行分割（Matlab代码实现）
12-06
【图像分割】基于遗传算法的进化聚类技术对彩色图像进行分割（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了一种基于遗传算法的进化聚类技术，用于对彩色图像进行分割，并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了遗传算法的全局搜索能力与聚类算法的数据划分优势，通过迭代优化实现对彩色图像像素的有效聚类，从而完成图像分割任务。文中阐述了算法的基本原理、实现步骤以及关键参数设置，展示了该技术在处理复杂彩色图像时的有效性和鲁棒性。; 适合人群：具备一定图像处理基础和Matlab编程经验的科研人员、研究生及工程技术人员，熟悉遗传算法和聚类分析的相关理论者更佳。; 使用场景及目标：①应用于医学图像、遥感图像、目标识别等领域的图像预处理环节；②用于研究和改进现有图像分割算法，提升分割精度与效率；③作为教学案例帮助学生理解遗传算法与聚类算法的融合机制。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作，深入理解算法每一步的实现逻辑，同时可通过调整遗传算法参数（如种群大小、交叉概率、变异概率）和聚类初始条
基于Matlab的太阳能-风能混合发电系统仿真模型
12-06
基于MATLAB的混合太阳能与风能发电系统建模与分析 本研究旨在构建一个集成太阳能与风能发电的综合性能源系统仿真模型。该模型采用MATLAB/Simulink平台进行开发，通过建立精确的光伏阵列与风力涡轮机数学模型，实现对混合可再生能源系统动态特性的深入探究。系统设计综合考虑了气象条件变化、负载需求波动以及储能单元配置等多重因素，以评估其在多种运行场景下的性能表现。 研究重点在于分析两种能源的互补特性，通过优化控制策略来平抑功率输出波动，提升供电可靠性与电网兼容性。仿真过程将详细考察不同季节与天气模式下系统的发电效率、能量管理逻辑以及整体经济性。最终，该模型可为实际混合可再生能源电站的规划设计、容量配置与运行优化提供理论依据与数据支持。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
2D三角洲html游戏
12-06
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麦麦云网站访问控制系统V10_一个基于前后端分离架构构建的用于实现网站精细化访问权限管理的专业级Web应用程序_该项目核心功能是实现对网站资源的受控访问确保只有持有有效访问密.zip
12-06
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东软睿道HIS医院管理系统Java实训项目
12-06
Java是一种具备卓越性能与广泛平台适应性的高级程序设计语言，最初由Sun Microsystems（现属Oracle公司）的James Gosling及其团队于1995年正式发布。该语言在设计上追求简洁性、稳定性、可移植性以及并发处理能力，同时具备动态执行特性。其核心特征与显著优点可归纳如下： **平台无关性**：遵循“一次编写，随处运行”的理念，Java编写的程序能够在多种操作系统与硬件环境中执行，无需针对不同平台进行修改。这一特性主要依赖于Java虚拟机（JVM）的实现，JVM作为程序与底层系统之间的中间层，负责解释并执行编译后的字节码。 **面向对象范式**：Java全面贯彻面向对象的设计原则，提供对封装、继承、多态等机制的完整支持。这种设计方式有助于构建结构清晰、模块独立的代码，提升软件的可维护性与扩展性。 **并发编程支持**：语言层面集成了多线程处理能力，允许开发者构建能够同时执行多项任务的应用程序。这一特性尤其适用于需要高并发处理的场景，例如服务器端软件、网络服务及大规模分布式系统。 **自动内存管理**：通过内置的垃圾回收机制，Java运行时环境能够自动识别并释放不再使用的对象所占用的内存空间。这不仅降低了开发者在内存管理方面的工作负担，也有效减少了因手动管理内存可能引发的内存泄漏问题。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
基于TensorFlow与Jupyter的铁路客运量时间序列预测系统（含源码、文档及运行教程）
最新发布
12-06
本项目基于TensorFlow框架，在RussellCloud环境中构建了一个针对铁路客运量的时间序列预测模型，适用于学术研究、教学实践及工程应用场景。所有源代码均经过完整验证，可直接部署或作为二次开发的基础。 时间序列预测的核心目标是通过分析历史数据的演变规律来推断未来趋势。与传统数据处理方法不同，该领域特别关注数据点之间的时间依赖关系。递归神经网络（RNN）是处理此类问题的有效工具，其网络结构具有记忆特性：每一隐藏层的输出不仅取决于当前输入，还与前一时刻的隐藏状态相关联。这种设计使RNN能够捕捉时间序列中的动态模式，形成连续的信息传递链。 典型的RNN单元包含输入层、隐藏层和输出层，其中隐藏层通过循环连接保留历史信息。在铁路客运量预测任务中，模型将逐时段学习客流变化特征，逐步建立从过去到未来的映射关系。实验表明，该架构能有效识别客流数据的周期性波动与长期趋势。 项目提供了完整的实现代码、技术文档及部署指南，所有材料均遵循模块化设计原则，便于理解与扩展。用户可根据实际需求调整网络参数或引入其他时序特征，以提升预测精度。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
ACM协会算法竞赛模板资源汇总
典型的ACM算法模板通常包括但不限于以下几大类：数论（如欧几里得算法、扩展欧几里得、素数筛法、模运算）、图论（最短路径Dijkstra/Floyd、最小生成树Prim/Kruskal、网络流EK/Dinic）、动态规划（背包问题、区间DP...
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