poj 3167 Cow Patterns(kmp)

本文概述了AI音视频处理领域的关键技术,包括视频分割、语义识别、自动驾驶、AR、SLAM、物体检测与识别、语音识别变声、终端AI边缘计算等,提供了深入的见解与实际应用案例。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

Cow Patterns
Time Limit: 2000MS Memory Limit: 65536K
Total Submissions: 3127 Accepted: 1153

Description

A particular subgroup of K (1 <= K <= 25,000) of Farmer John's cows likes to make trouble. When placed in a line, these troublemakers stand together in a particular order. In order to locate these troublemakers, FJ has lined up his N (1 <= N <= 100,000) cows. The cows will file past FJ into the barn, staying in order. FJ needs your help to locate suspicious blocks of K cows within this line that might potentially be the troublemaking cows. 

FJ distinguishes his cows by the number of spots 1..S on each cow's coat (1 <= S <= 25). While not a perfect method, it serves his purposes. FJ does not remember the exact number of spots on each cow in the subgroup of troublemakers. He can, however, remember which cows in the group have the same number of spots, and which of any pair of cows has more spots (if the spot counts differ). He describes such a pattern with a sequence of K ranks in the range 1..S. For example, consider this sequence: 

      1 4 4 3 2 1
In this example, FJ is seeking a consecutive sequence of 6 cows from among his N cows in a line. Cows #1 and #6 in this sequence have the same number of spots (although this number is not necessarily 1) and they have the smallest number of spots of cows #1..#6 (since they are labeled as '1'). Cow #5 has the second-smallest number of spots, different from all the other cows #1..#6. Cows #2 and #3 have the same number of spots, and this number is the largest of all cows #1..#6. 

If the true count of spots for some sequence of cows is: 

 5 6 2 10 10 7 3 2 9
then only the subsequence 2 10 10 7 3 2 matches FJ's pattern above. 

Please help FJ locate all the length-K subsequences in his line of cows that match his specified pattern.

Input

Line 1: Three space-separated integers: N, K, and S 

Lines 2..N+1: Line i+1 describes the number of spots on cow i. 

Lines N+2..N+K+1: Line i+N+1 describes pattern-rank slot i.

Output

Line 1: The number of indices, B, at which the pattern matches 

Lines 2..B+1: An index (in the range 1..N) of the starting location where the pattern matches.

Sample Input

9 6 10
5
6
2
10
10
7
3
2
9
1
4
4
3
2
1

Sample Output

1
3

题意:告诉你n个数组成的串,和一个等级序列,问你符合这个等级序列的子串个数,和这些子串的起始位置。
思路:
如果不是符合等级,而是完全符合的话,直接用kmp就可以搞定。但是,这题的话,next数组怎么求呢?
我们知道,在求next数组的时候是用递推的:
if(p[i] == p[next[i]]) next[i+1] = next[i]+1;
本题在什么情况下p[i] == p[next[i]]? 当且仅当p[i]在p[k](i-next[i]<=k<=i-1)间的等级 == 
p[next[i]]在p[k](0<=k<=next[i]-1)间的等级时才相等。
即如图:

二维数组sum[i][25]来预处理记录从第0~i位,25内个数字出现的次数,就可以推出某个区间比p[k]小的数有多少个了!(当然,和p[k]相等的个数也可以求出来,就是比p[k]+1小的减去比p[k]小的)!
#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <map>
#include <vector>
using namespace std;

const int maxn1 = 100100;
const int maxn2 = 25010;
const int maxn3 = 27;
int Rank[maxn2] , spot[maxn1];
map<int , int> mp;
int N , K , S , Next[maxn2];
int sumS[maxn1][maxn3] , sumR[maxn2][maxn3] , cnt;
vector<int> ans;

void initial(){
    for(int i = 0; i < maxn1; i++) spot[i] = 0;
    for(int i = 0; i < maxn2; i++) Rank[i] = 0 , Next[i] = 0;
    //for(int i = 0; i < maxn3; i++){
        //for(int j = 0; j < maxn1; j++) sumS[j][i] = 0;
        //for(int j = 0; j < maxn2; j++) sumR[j][i] = 0;
   // }//初始化这里用G++交超时,C++1907MS。去掉G++907MS。- -!...
    mp.clear();
    ans.clear();
    cnt = 1;
}

void readcase(){
    for(int i = 0; i < N; i++){
        scanf("%d" , &spot[i]);
    }
    for(int i =0; i < K; i++){
        scanf("%d" , &Rank[i]);
        mp[Rank[i]] = 0;
    }
    for(map<int,int>::iterator it = mp.begin(); it != mp.end(); it++) it->second = cnt++;
    for(int i = 0; i < K; i++){
        Rank[i] = mp[Rank[i]];
    }
}

void get_sum(){
    sumS[1][spot[0]] = 1;
    sumR[1][Rank[0]] = 1;
    for(int i = 1; i < N; i++){
        for(int j = 0; j < maxn3; j++) sumS[i+1][j] = sumS[i][j];
        sumS[i+1][spot[i]]++;
    }
    for(int i = 1; i < K; i++){
        for(int j = 0; j < maxn3; j++) sumR[i+1][j] = sumR[i][j];
        sumR[i+1][Rank[i]]++;
    }
}

int getSpot_status(int l , int r , int num){
    int sta = 0;
    for(int i = 0; i < num; i++){
        if(sumS[r][i]-sumS[l][i]>0) sta++;
    }
    return sta;
}

int getRank_status(int l , int r , int num){
    int sta = 0;
    for(int i = 0; i < num; i++){
        if(sumR[r][i]-sumR[l][i] > 0) sta++;
    }
    return sta;
}

void getNext(){
    Next[0] = -1;
    for(int i = 0; i < K; i++){
        int next = Next[i];
        while(next >= 0 && !(getRank_status(0 , next , Rank[next]) == getRank_status(i-next , i , Rank[i]) && getRank_status(0 , next , Rank[next]+1) == getRank_status(i-next , i , Rank[i]+1))){
            next = Next[next];
        }
        Next[i+1] = next+1;
    }
}

void kmp(){
    getNext();
    /*for(int i = 0; i < K; i++){
        cout << Next[i] << " ";
    }
    cout << endl;*/
    int r = 0 , s = 0;
    while(s < N){
        if(getRank_status(0 , r , Rank[r]) == getSpot_status(s-r , s , spot[s])&&getRank_status(0 , r , Rank[r]+1) == getSpot_status(s-r , s , spot[s]+1)){
            s++;
            r++;
        }else{
            r = Next[r];
            if(r < 0){
                s++;
                r = 0;
            }
        }
        if(r >= K){
            r = Next[r];
            ans.push_back(s-K+1);
        }
    }
}

void computing(){
    get_sum();
    kmp();
    printf("%d\n" , ans.size());
    for(int i = 0; i < ans.size(); i++) printf("%d\n" , ans[i]);
}

int main(){
    while(scanf("%d%d%d" , &N , &K , &S) != EOF){
        initial();
        readcase();
        computing();
    }
    return 0;
}


基于数据挖掘的音乐推荐系统设计与实现 需要一个代码说明,不需要论文 采用python语言,django框架,mysql数据库开发 编程环境:pycharm,mysql8.0 系统分为前台+后台模式开发 网站前台: 用户注册, 登录 搜索音乐,音乐欣赏(可以在线进行播放) 用户登陆时选择相关感兴趣的音乐风格 音乐收藏 音乐推荐算法:(重点) 本课题需要大量用户行为(如播放记录、收藏列表)、音乐特征(如音频特征、歌曲元数据)等数据 (1)根据用户之间相似性或关联性,给一个用户推荐与其相似或有关联的其他用户所感兴趣的音乐; (2)根据音乐之间的相似性或关联性,给一个用户推荐与其感兴趣的音乐相似或有关联的其他音乐。 基于用户的推荐和基于物品的推荐 其中基于用户的推荐是基于用户的相似度找出相似相似用户,然后向目标用户推荐其相似用户喜欢的东西(和你类似的人也喜欢**东西); 而基于物品的推荐是基于物品的相似度找出相似的物品做推荐(喜欢该音乐的人还喜欢了**音乐); 管理员 管理员信息管理 注册用户管理,审核 音乐爬虫(爬虫方式爬取网站音乐数据) 音乐信息管理(上传歌曲MP3,以便前台播放) 音乐收藏管理 用户 用户资料修改 我的音乐收藏 完整前后端源码,部署后可正常运行! 环境说明 开发语言:python后端 python版本:3.7 数据库:mysql 5.7+ 数据库工具:Navicat11+ 开发软件:pycharm
MPU6050是一款广泛应用在无人机、机器人和运动设备中的六轴姿态传感器,它集成了三轴陀螺仪和三轴加速度计。这款传感器能够实时监测并提供设备的角速度和线性加速度数据,对于理解物体的动态运动状态至关重要。在Arduino平台上,通过特定的库文件可以方便地与MPU6050进行通信,获取并解析传感器数据。 `MPU6050.cpp`和`MPU6050.h`是Arduino库的关键组成部分。`MPU6050.h`是头文件,包含了定义传感器接口和函数声明。它定义了类`MPU6050`,该类包含了初始化传感器、读取数据等方法。例如,`begin()`函数用于设置传感器的工作模式和I2C地址,`getAcceleration()`和`getGyroscope()`则分别用于获取加速度和角速度数据。 在Arduino项目中,首先需要包含`MPU6050.h`头文件,然后创建`MPU6050`对象,并调用`begin()`函数初始化传感器。之后,可以通过循环调用`getAcceleration()`和`getGyroscope()`来不断更新传感器读数。为了处理这些原始数据,通常还需要进行校准和滤波,以消除噪声和漂移。 I2C通信协议是MPU6050与Arduino交互的基础,它是一种低引脚数的串行通信协议,允许多个设备共享一对数据线。Arduino板上的Wire库提供了I2C通信的底层支持,使得用户无需深入了解通信细节,就能方便地与MPU6050交互。 MPU6050传感器的数据包括加速度(X、Y、Z轴)和角速度(同样为X、Y、Z轴)。加速度数据可以用来计算物体的静态位置和动态运动,而角速度数据则能反映物体转动的速度。结合这两个数据,可以进一步计算出物体的姿态(如角度和角速度变化)。 在嵌入式开发领域,特别是使用STM32微控制器时,也可以找到类似的库来驱动MPU6050。STM32通常具有更强大的处理能力和更多的GPIO口,可以实现更复杂的控制算法。然而,基本的传感器操作流程和数据处理原理与Arduino平台相似。 在实际应用中,除了基本的传感器读取,还可能涉及到温度补偿、低功耗模式设置、DMP(数字运动处理器)功能的利用等高级特性。DMP可以帮助处理传感器数据,实现更高级的运动估计,减轻主控制器的计算负担。 MPU6050是一个强大的六轴传感器,广泛应用于各种需要实时运动追踪的项目中。通过 Arduino 或 STM32 的库文件,开发者可以轻松地与传感器交互,获取并处理数据,实现各种创新应用。博客和其他开源资源是学习和解决问题的重要途径,通过这些资源,开发者可以获得关于MPU6050的详细信息和实践指南
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值