SPOJ Lexicographical Substring Search 后缀自动机

本文探讨了一个在处理字符串操作时遇到性能瓶颈的问题,特别是如何通过优化字符串处理和压缩字符集来提高SPJ(Single Pass Join)算法的效率。通过引入状态机和常数优化策略,有效地减少了计算时间,确保了算法在处理大规模数据时的性能。

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

给你一个字符串,然后询问它第k小的factor,坑的地方在于spoj实在是太慢了,要加各种常数优化,字符集如果不压缩一下必t。。

#pragma warning(disable:4996)
#include<cstring>
#include<string>
#include<iostream>
#include<cmath>
#include<vector>
#include<algorithm>
#define maxn 90050
using namespace std;

struct State{
	State *suf, *go[26];
	int val, cnt;
	char transch;
	State() :suf(0), val(0){
		memset(go, 0, sizeof(go));
	}
}*root, *last;

State statePool[maxn * 2], *cur;

void init()
{
	cur = statePool;
	root = last = cur++;
}

void extend(int w)
{
	State *p = last, *np = cur++;
	np->val = p->val + 1;
	np->cnt = 1;
	while (p&&!p->go[w]) p->go[w] = np, p = p->suf;
	if (!p) np->suf = root;
	else{
		State *q = p->go[w];
		if (p->val + 1 == q->val){
			np->suf = q;
		}
		else{
			State *nq = cur++;
			memcpy(nq->go, q->go, sizeof q->go);
			nq->val = p->val + 1;
			nq->cnt = 1;
			nq->suf = q->suf;
			q->suf = nq;
			np->suf = nq;
			while (p&&p->go[w] == q){
				p->go[w] = nq, p = p->suf;
			}
		}
	}
	last = np;
}

char str[maxn];
char ans[maxn];
int atop;
int n;
int q;

int bcnt[maxn];
State *b[maxn * 2];

int main()
{
	scanf("%s", str);
	n = strlen(str);
	init();
	for (int i = 0; i < n; i++){
		extend(str[i] - 'a');
	}
	int tot = cur - statePool;
	for (int i = 0; i < tot; i++) bcnt[statePool[i].val]++;
	for (int i = 1; i <= n; i++) bcnt[i] += bcnt[i - 1];
	for (int i = 0; i < tot; i++) b[--bcnt[statePool[i].val]] = statePool + i;
	for (int i = tot - 1; i >= 0; i--){
		int kth = 0;
		State *p = b[i];
		for (int j = 0; j < 26; j++){
			if (p->go[j]){
				p->cnt += p->go[j]->cnt;
				p->go[kth++] = p->go[j];
				p->go[j]->transch = 'a' + j;
			}
		}
		p->go[kth] = NULL;
	}
	scanf("%d", &q);
	int k;
	while (q--)
	{
		scanf("%d", &k);
		State *p = root; atop = 0;
		while (k){
			for (int x = 0; p->go[x]; x++){
				if (k > p->go[x]->cnt) k -= p->go[x]->cnt;
				else {
					k -= 1;
					p = p->go[x];
					ans[atop++] = p->transch;
					break;
				}
			}
		}
		ans[atop] = '\0';
		puts(ans);
	}
	return 0;
}

 

转载于:https://www.cnblogs.com/chanme/p/3551952.html

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
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