【bzoj 3555】[Ctsc2014]企鹅QQ (字符串哈希)

本文介绍了一道算法题目,旨在通过字符串哈希的方法来统计一组账户名称中相似名称的数量。相似账户名称定义为长度相同且仅有单一字符不同的名称。文章提供了完整的C++代码实现,并采用大质数哈希和排序技术来高效解决该问题。

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3555: [Ctsc2014]企鹅QQ

Time Limit: 20 Sec   Memory Limit: 256 MB
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Description

PenguinQQ是中国最大、最具影响力的SNS(Social Networking Services)网站,以实名制为基础,为用户提供日志、群、即时通讯、相册、集市等丰富强大的互联网功能体验,满足用户对社交、资讯、娱乐、交易等多方面的需求。
小Q是PenguinQQ网站的管理员,他最近在进行一项有趣的研究——哪些账户是同一个人注册的。经过长时间的分析,小Q发现同一个人注册的账户名称总是很相似的,例如Penguin1,Penguin2,Penguin3……于是小Q决定先对这种相似的情形进行统计。
小Q定义,若两个账户名称是相似的,当且仅当这两个字符串等长且恰好只有一位不同。例如“Penguin1”和“Penguin2”是相似的,但“Penguin1”和“2Penguin”不是相似的。而小Q想知道,在给定的 个账户名称中,有多少对是相似的。
为了简化你的工作,小Q给你的 个字符串长度均等于 ,且只包含大小写字母、数字、下划线以及‘@’共64种字符,而且不存在两个相同的账户名称。

Input

第一行包含三个正整数 N,L,S 。其中 表示账户名称数量, 表示账户名称长度, 用来表示字符集规模大小,它的值只可能为2或64。
若S等于2,账户名称中只包含字符‘0’和‘1’共2种字符;
若S等于64,账户名称中可能包含大小写字母、数字、下划线以及‘@’共64种字符。
随后N行,每行一个长度为L的字符串,用来描述一个账户名称。数据保证N个字符串是两两不同的。

Output

仅一行一个正整数,表示共有多少对相似的账户名称。

Sample Input

4 3 64
Fax
fax
max
mac

Sample Output

4

HINT

 

4对相似的字符串分别为:Fax与fax,Fax与max,fax与max,max与mac。N<=30000,L<=200,S<=64

 

Source

 
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【题解】【字符串哈希】

【字符串哈希,首先找一个大质数作为哈希字符串的进制k,然后按照进制转换的方式将字符串存成K进制数来比较】

 

#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<algorithm>
#define ll unsigned long long
using namespace std;
const ll k=2000001001;
char s[30010][210];
ll num[30010],mi[30010],a[30010];
int n,m,type,ans;
int main()
{
	int i,j; mi[0]=1;
	scanf("%d%d%d\n",&n,&m,&type);
	for(i=1;i<=m;++i) mi[i]=mi[i-1]*k;
	for(i=1;i<=n;++i)
	for(i=1;i<=n;++i)
	 {
	 	scanf("%s",s[i]);
	 	for(j=0;j<m;++j) num[i]+=mi[m-j-1]*s[i][j];
	  } 
	for(i=0;i<m;++i)
	 {
	 	for(j=1;j<=n;++j) a[j]=num[j]-mi[m-i-1]*s[j][i];
	 	sort(a+1,a+n+1);
	 	int t=1;
	 	for(j=2;j<=n;++j)
	 	 if(a[j]!=a[j-1]||j==n)
	 	   {
	 	   	    if(j==n&&a[j]==a[j-1]) t++;
	 	   	    ans+=(t-1)*t/2;
	 	   	    t=1;
			}
		 else t++;
	 }
	printf("%d\n",ans);
	return 0;
}



转载于:https://www.cnblogs.com/lris-searching/p/9403104.html

### BZOJ1461 字符串匹配 题解 针对BZOJ1461字符串匹配问题,解决方法涉及到了KMP算法以及树状数组的应用。对于此类问题,朴素的算法无法满足时间效率的要求,因为其复杂度可能高达O(ML²),其中M代表模式串的数量,L为平均长度[^2]。 为了提高效率,在这个问题中采用了更先进的技术组合——即利用KMP算法来预处理模式串,并通过构建失配树(也称为失败指针),使得可以在主串上高效地滑动窗口并检测多个模式串的存在情况。具体来说: - **前缀函数与KMP准备阶段**:先对每一个给定的模式串执行一次KMP算法中的pre_kmp操作,得到各个模式串对应的next数组。 - **建立失配树结构**:基于所有模式串共同构成的一棵Trie树基础上进一步扩展成带有失配链接指向的AC自动机形式;当遇到某个节点不存在对应字符转移路径时,则沿用该处失配链路直至找到合适的目标或者回到根部重新开始尝试其他分支。 - **查询过程**:遍历整个待查文本序列的同时维护当前状态处于哪一层级下的哪个子结点之中,每当成功匹配到完整的单词就更新计数值至相应位置上的f_i变量里去记录下这一事实。 下面是简化版Python代码片段用于说明上述逻辑框架: ```python from collections import defaultdict def build_ac_automaton(patterns): trie = {} fail = [None]*len(patterns) # 构建 Trie 树 for i,pattern in enumerate(patterns): node = trie for char in pattern: if char not in node: node[char]={} node=node[char] node['#']=i queue=[trie] while queue: current=queue.pop() for key,value in list(current.items()): if isinstance(value,int):continue if key=='#': continue parent=current[key] p=fail[current is trie and 0 or id(current)] while True: next_p=p and p.get(key,None) if next_p:break elif p==0: value['fail']=trie break else:p=fail[id(p)] if 'fail'not in value:value['fail']=next_p queue.append(parent) return trie,fail def solve(text, patterns): n=len(text) m=len(patterns) f=[defaultdict(int)for _in range(n)] ac_trie,_=build_ac_automaton(patterns) state=ac_trie for idx,char in enumerate(text+'$',start=-1): while True: trans=state.get(char,state.get('#',{}).get('fail')) if trans!=None: state=trans break elif '#'in state: state[state['#']['fail']] else: state=ac_trie cur_state=state while cur_state!={}and'#'in cur_state: matched_pattern_idx=cur_state['#'] f[idx][matched_pattern_idx]+=1 cur_state=cur_state['fail'] result=[] for i in range(len(f)-1): row=list(f[i].values()) if any(row): result.extend([sum((row[:j+1]))for j,x in enumerate(row[::-1])if x>0]) return sum(result) patterns=["ab","bc"] text="abc" print(solve(text,text)) #[^4] ```
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