AC自动机 HDU2222

本文介绍了AC自动机的基础原理及其实现方式,并通过一个具体的题目示例来展示如何使用AC自动机解决多模式字符串匹配问题。文章详细讲解了AC自动机的构建过程,包括初始化、插入关键字、构建失败指针等步骤,以及最终如何进行匹配。

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学了KMP算法,就能解决大部分的单模匹配,但是当有多个搜索词的时候就捉襟见肘了。然后就又有一个新知识(对我来说),AC自动机。

之前也听说过,但是看到这个东西排在lrj的书的后面,我就被吓到了,所以还是说不能害怕做题,要敢于正视问题,才能解决问题。

和KMP类似,AC自动机放在字典树的基础上,增加了类似KMP的next数组的东西,里面叫做失败指针,当然好像kmp那个next也叫失败数组。。。

原理详解: 点击

不过我觉的还是要结合题来看比较好理解,还没有用数组的映射实现过,只是用了指针(还写了两遍Orz,学完后还有昨天),有空把数组的学会补上 Mark

题意:给定字典,多个单词

再给一个句子,问字典中有多少个单词再句子中出现过。改造可以在字典树的里面增加元素(字符串,字符串长度,标记等等)

#include <stdio.h>
#include <string.h>
#include <stdlib.h>
#include <iostream>
using namespace std;
const int MAXN = 1e6 + 5;
struct Trip
{
    Trip* next[26];
    Trip* fail;
    int sum;
    Trip()
    {
        memset(next, 0, sizeof(next));
        fail = NULL;
        sum = 0;
    }
};
string str;
Trip *root;
Trip *q[MAXN];
int cnt = 0;
int n,t;
void init()
{
    root = new Trip();
}

void Insert(string s)
{

    Trip *p = root;
    int n = s.size();
    for(int k = 0; k < n; k++)
    {
        int i = s[k] - 'a';
        if(p->next[i] == NULL)
        {
            p->next[i] = new Trip();
        }
        p = p->next[i];
    }
    p->sum ++ ;
}

void build_fail_pointer()
{
    int head = 0;
    int tail = 1;
    memset(q, 0, sizeof(q));
    q[head] = root;

    while(head < tail)
    {
        Trip *p = q[head++];
        for(int i = 0; i < 26; i++)
        {
            if(p->next[i] != NULL)
            {
                q[tail++] = p->next[i];
                if(p == root)
                {
                    p->next[i]->fail = root;
                }
                else
                {
                    Trip *q = p->fail;
                    if(q->next[i] != NULL)
                    {
                        p->next[i]->fail = q->next[i];
                    }
                    else
                    {
                        while(q)
                        {
                            if(q->next[i] != NULL)
                            {
                                p->next[i]->fail = q->next[i];
                                break;
                            }
                            q = q->fail;
                        }
                        if(q == NULL) p->next[i]->fail = root;
                    }
                }
            }
        }
    }
}

void ac_solve(string s)
{
    Trip *p = root;
    int n = s.size();
    for(int i = 0; i < n; i++)
    {
        int k = s[i] - 'a';
        while(p->next[k] == NULL && p != root) p = p->fail;
        p = p->next[k];
        if(p == NULL) p = root;
        Trip* temp = p;
        while(temp != root)
        {
            if(temp->sum >= 0)
            {
                cnt += temp->sum;
                temp->sum = -1;

            }
            else
                break;
            temp = temp->fail;
        }
    }
}

int main()
{
    std::ios_base::sync_with_stdio(false);

    cin>>t;
    while(t--)
    {
        cnt = 0;
        init();
        cin>>n;
        while(n--)
        {
            cin>>str;
            Insert(str);
        }
        build_fail_pointer();
        cin>>str;
        ac_solve(str);
        printf("%d\n", cnt);
        delete root;
    }
    return 0;

}

转载于:https://www.cnblogs.com/Alruddy/p/7226194.html

内容概要:该研究通过在黑龙江省某示范村进行24小时实地测试,比较了燃煤炉具与自动/手动进料生物质炉具的污染物排放特征。结果显示,生物质炉具相比燃煤炉具显著降低了PM2.5、CO和SO2的排放(自动进料分别降低41.2%、54.3%、40.0%;手动进料降低35.3%、22.1%、20.0%),但NOx排放未降低甚至有所增加。研究还发现,经济性和便利性是影响生物质炉具推广的重要因素。该研究不仅提供了实际排放数据支持,还通过Python代码详细复现了排放特征比较、减排效果计算和结果可视化,进一步探讨了燃料性质、动态排放特征、碳平衡计算以及政策建议。 适合人群:从事环境科学研究的学者、政府环保部门工作人员、能源政策制定者、关注农村能源转型的社会人士。 使用场景及目标:①评估生物质炉具在农村地区的推广潜力;②为政策制定者提供科学依据,优化补贴政策;③帮助研究人员深入了解生物质炉具的排放特征和技术改进方向;④为企业研发更高效的生物质炉具提供参考。 其他说明:该研究通过大量数据分析和模拟,揭示了生物质炉具在实际应用中的优点和挑战,特别是NOx排放增加的问题。研究还提出了多项具体的技术改进方向和政策建议,如优化进料方式、提高热效率、建设本地颗粒厂等,为生物质炉具的广泛推广提供了可行路径。此外,研究还开发了一个智能政策建议生成系统,可以根据不同地区的特征定制化生成政策建议,为农村能源转型提供了有力支持。
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