AC自动机

本文介绍了一种使用AC自动机进行高效字符串匹配的方法。通过构建AC自动机,可以实现在一段文本中快速查找多个模式串。具体实现包括AC自动机的节点结构定义、插入单词建立自动机、构造失败指针以及查询过程。

题目要求:输入n个单词,然后输入一段字符串,请问字符串中第几个位置第一次出现了该单词。

#include <iostream>
#include <stdio.h>
#include <string.h>
#include <algorithm>
#include <queue>
using namespace std;
char str[1010][100];
int ans;
struct Trie
{
    int next[1010*50][258],fail[1010*50],end[1010*50];
    int root,L;
    int newnode()
    {
        for(int i = 0;i < 258;i++)
            next[L][i] = -1;
        end[L++] = -1;
        return L-1;
    }
    void init()
    {
        L = 0;
        root = newnode();
    }
    void insert(char s[],int id)
    {
        int len = strlen(s);
        int now = root;
        for(int i = 0;i < len;i++)
        {
            if(next[now][s[i]] == -1)
                next[now][s[i]] = newnode();
            now = next[now][s[i]];
        }
        end[now] = id;
    }
   void build()
    {
        queue<int>Q;
        fail[root] = root;
        for(int i = 0;i < 128;i++)
            if(next[root][i] == -1)
                next[root][i] = root;
            else
            {
                fail[next[root][i]] = root;
                Q.push(next[root][i]);
            }
        while(!Q.empty())
        {
            int now = Q.front();
            Q.pop();
            for(int i = 0;i < 258;i++)
                if(next[now][i] == -1)
                    next[now][i]=next[fail[now]][i];
                else
                {
                    fail[next[now][i]]=next[fail[now]][i];
                    Q.push(next[now][i]);
                }
        }
    }
    int num[1010];
    void query(char buf[],int n)
    {
        int count=0;
        for(int i = 0;i < n;i++)
            num[i] = 0;
        int len=strlen(buf);
        int now=root;
        for(int i=0;i<len;i++)
        {
            if(buf[i]==' ')
                count++;
            now=next[now][buf[i]];
            int temp = now;
            while( temp != root )
            {
                if(end[temp] != -1&&num[end[temp]]==0)
                    num[end[temp]]=count;
                temp = fail[temp];
            }
        }
       for(int i = 0;i < n;i++)
            if(num[i] > 0)
                printf("%s: %d\n",str[i],num[i]);
    }

};

char buf[2000010];
Trie ac;
int main()
{
    int n;
    while(scanf("%d",&n) == 1)
    {
        ans=0;
        ac.init();
         getchar();
        for(int i=0;i<n;i++)
        {
            gets(str[i]);
            ac.insert(str[i],i);
        }
        ac.build();
        gets(buf);
        ac.query(buf,n);
    }
    return 0;
}

  

转载于:https://www.cnblogs.com/NaCl/p/9580096.html

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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