最长重复子串

本文介绍了一个使用C语言实现的后缀数组程序,通过比较字符串的后缀来找出最长公共前缀。程序利用qsort函数对字符串的后缀进行排序,并通过自定义的比较函数确定后缀间的相对顺序。
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <string.h>

#define MAXN 5000000
char c[MAXN], *a[MAXN];


int comlen(char *p, char *q)
{
    int i = 0;
    while(*p && (*p++ == *q++))
    {
             i++;
    }
    return i;
}

                                                      
int pstrcmp(const void *a, const void *b)
{
    return  strcmp(*(char* const*)a, *(char* const*)b); //这里的 *(char* const*)a中的a 为指向指针的指针,
}                                                       //首先(char* const*)a 将变量a强制转换成char类型的指向指针的const指针,
                                                        //然后用*进行 地址解引用 
 
int main()
{
    char ch;
    int i,n=0,maxlen=-1,maxi;
    
    while((ch = getchar()) != EOF && ch != '\n')
    {
              a[n] = &c[n];//把当前输入的这个字符的地址放入a[]数组中,这是一个字符的地址,也就是后缀数组的开头指针。
              c[n++] = ch; //把当前输入的字符保存到c[]中
    }
    c[n]='\0';
	//打印看看,a[]保存的字符地址是否可以输出一个字符串
	for (int i = 0; i < n; i++)
	{
		printf("%d\n",&a[i] );
	}
    
    //a[0]-a[n]是一个保存字符指针的数组,里面的值都是指针,也就是地址,然后对这些地址所指向的字符串排序,
	//因为一个字符串给定一个头指针,直到‘\0’为止都是这个a[*]代表的后缀字符串,所以可以比较,
	//然后把最小的后缀数组保存到a[0]里面,最大的保存到a[n]里面,这样相邻的两个a[]就是前面相同的了。
	// a[0] :banana		指针地址:0
	// a[1] :anana		指针地址:1
	// a[2] :nana		指针地址:2
	// a[3] :ana		指针地址:3
	// a[4] :na		指针地址:4
	// a[5] :a		指针地址:5


    qsort(a, n , sizeof(char *), pstrcmp);
	// a[]数组排序后:
	// a[0] :a		指针地址:5
	// a[1] :ana		指针地址:2
	// a[2] :anana		指针地址:1
	// a[3] :banana		指针地址:0
	// a[4] :na		指针地址:4
	// a[5] :nana		指针地址:2

    
    for(i = 0;i < n-1; i++)
    {
          if(comlen(a[i], a[i+1]) > maxlen)
          {
                    maxlen = comlen(a[i], a[i+1]);
                    maxi = i;
          }
    }
    
    printf("%.*s\n", maxlen, a[maxi]);
    
    system("pause");
    return 0;
}

植物实例分割数据集 一、基础信息 数据集名称:植物实例分割数据集 图片数量: - 训练集:9,600张图片 - 验证集:913张图片 - 测试集:455张图片 总计:10,968张图片 分类类别:59个类别,对应数字标签0至58,涵盖多种植物状态或特征。 标注格式:YOLO格式,适用于实例分割任务,包含多边形标注点。 数据格式:图像文件,来源于植物图像数据库,适用于计算机视觉任务。 二、适用场景 • 农业植物监测AI系统开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够自动识别植物特定区域并分类的AI模型,辅助农业专家进行精准监测和分析。 • 智能农业应用研发:集成至农业管理平台,提供实时植物状态识别功能,为作物健康管理和优化种植提供数据支持。 • 学术研究与农业创新:支持植物科学与人工智能交叉领域的研究,助力发表高水平农业AI论文。 • 农业教育与培训:数据集可用于农业院校或培训机构,作为学生学习植物图像分析和实例分割技术的重要资源。 三、数据集优势 • 精准标注与多样性:标注采用YOLO格式,确保分割区域定位精确;包含59个类别,覆盖多种植物状态,具有高度多样性。 • 数据量丰富:拥有超过10,000张图像,大规模数据支持模型充分学习和泛化。 • 任务适配性强:标注兼容主流深度学习框架(如YOLO、Mask R-CNN等),可直接用于实例分割任务,并可能扩展到目标检测或分类等任务。
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