luoguP3796[模板]AC自动机(加强版)

本文深入探讨了AC自动机的实现细节,包括暴力跳fail统计的优化策略,以及使用C++进行代码实现的方法。通过具体实例,展示了如何构建AC自动机,并采用广度优先搜索进行状态转移表的构建。

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

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ac自动机模板,可能我写的ac自动机是有点问题的,所以跑的有些慢
暴力跳fail统计
代码:

#include<cstdio>
#include<iostream>
#include<algorithm>
#include<cstring>
#include<queue>
using namespace std;
void read(int &x) {
    char ch; bool ok;
    for(ok=0,ch=getchar(); !isdigit(ch); ch=getchar()) if(ch=='-') ok=1;
    for(x=0; isdigit(ch); x=x*10+ch-'0',ch=getchar()); if(ok) x=-x;
}
#define rg register
const int maxn=1e6+10;queue<int>q;
int ed[151],fail[maxn],n,rt=1,id=1,ch[maxn][26],ans,vis[maxn],w[151];char s[151][maxn],ss[maxn];
void insert(char *s,int d)
{
    w[d]=strlen(s+1);rt=1;
    for(rg int i=1;i<=w[d];i++)
    {
        int now=s[i]-'a';
        if(!ch[rt][now])ch[rt][now]=++id;
        rt=ch[rt][now];
    }
    ed[d]=rt;
}
void bfs()
{
    q.push(1);
    while(!q.empty())
    {
        int x=q.front();q.pop();
        for(rg int i=0;i<26;i++)
        {
            if(!ch[x][i]){ch[x][i]=fail[x]?ch[fail[x]][i]:1;continue;}
            int j=fail[x],z=ch[x][i];q.push(z);
            while(j&&!ch[j][i])j=fail[j];
            if(j)fail[z]=ch[j][i];
            else fail[z]=1;
        }
    }
}
void solve()
{
    int j=1,len=strlen(ss+1);
    for(rg int i=1;i<=len;i++)
    {
        int now=ss[i]-'a';
        while(j&&!ch[j][now])j=fail[j];
        if(!ch[j][now])continue;j=ch[j][now];int k=j;
        while(k)vis[k]++,k=fail[k];
    }
    int  mx=0;
    for(rg int i=1;i<=n;i++)if(mx<vis[ed[i]])mx=vis[ed[i]];
    printf("%d\n",mx);
    for(rg int i=1;i<=n;i++)
        if(mx==vis[ed[i]]){for(rg int j=1;j<=w[i];j++)printf("%c",s[i][j]);printf("\n");}
}
int main()
{
    while(1)
    {
        read(n);if(!n)return 0;id=1;
        memset(ch,0,sizeof ch);
        memset(fail,0,sizeof fail);
        memset(vis,0,sizeof vis);
        for(rg int i=1;i<=n;i++)scanf("%s",s[i]+1),insert(s[i],i);
        bfs(),scanf("%s",ss+1),solve();
    }
}

转载于:https://www.cnblogs.com/lcxer/p/10431885.html

内容概要:本文详细介绍了扫描单分子定位显微镜(scanSMLM)技术及其在三维超分辨体积成像中的应用。scanSMLM通过电调透镜(ETL)实现快速轴向扫描,结合4f检测系统将不同焦平面的荧光信号聚焦到固定成像面,从而实现快速、大视场的三维超分辨成像。文章不仅涵盖了系统硬件的设计与实现,还提供了详细的软件代码实现,包括ETL控制、3D样本模拟、体积扫描、单分子定位、3D重建和分子聚类分析等功能。此外,文章还比较了循环扫描与常规扫描模式,展示了前者在光漂白效应上的优势,并通过荧光珠校准、肌动蛋白丝、线粒体网络和流感A病毒血凝素(HA)蛋白聚类的三维成像实验,验证了系统的性能和应用潜力。最后,文章深入探讨了HA蛋白聚类与病毒感染的关系,模拟了24小时内HA聚类的动态变化,提供了从分子到细胞尺度的多尺度分析能力。 适合人群:具备生物学、物理学或工程学背景,对超分辨显微成像技术感兴趣的科研人员,尤其是从事细胞生物学、病毒学或光学成像研究的科学家和技术人员。 使用场景及目标:①理解和掌握scanSMLM技术的工作原理及其在三维超分辨成像中的应用;②学习如何通过Python代码实现完整的scanSMLM系统,包括硬件控制、图像采集、3D重建和数据分析;③应用于单分子水平研究细胞内结构和动态过程,如病毒入侵机制、蛋白质聚类等。 其他说明:本文提供的代码不仅实现了scanSMLM系统的完整工作流程,还涵盖了多种超分辨成像技术的模拟和比较,如STED、GSDIM等。此外,文章还强调了系统在硬件改动小、成像速度快等方面的优势,为研究人员提供了从理论到实践的全面指导。
内容概要:本文详细介绍了基于Seggiani提出的渣层计算模型,针对Prenflo气流床气化炉中炉渣的积累和流动进行了模拟。模型不仅集成了三维代码以提供气化炉内部的温度和浓度分布,还探讨了操作条件变化对炉渣行为的影响。文章通过Python代码实现了模型的核心功能,包括炉渣粘度模型、流动速率计算、厚度更新、与三维模型的集成以及可视化展示。此外,还扩展了模型以考虑炉渣组成对特性的影响,并引入了Bingham流体模型,更精确地描述了含未溶解颗粒的熔渣流动。最后,通过实例展示了氧气-蒸汽流量增加2%时的动态响应,分析了温度、流动特性和渣层分布的变化。 适合人群:从事煤气化技术研究的专业人士、化工过程模拟工程师、以及对工业气化炉操作优化感兴趣的科研人员。 使用场景及目标:①评估不同操作条件下气化炉内炉渣的行为变化;②预测并优化气化炉的操作参数(如温度、氧煤比等),以防止炉渣堵塞;③为工业气化炉的设计和操作提供理论支持和技术指导。 其他说明:该模型的实现基于理论公式和经验数据,为确保模型准确性,实际应用中需要根据具体气化炉的数据进行参数校准。模型还考虑了多个物理场的耦合,包括质量、动量和能量守恒方程,能够模拟不同操作条件下的渣层演变。此外,提供了稳态求解器和动态模拟工具,可用于扰动测试和工业应用案例分析。
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