[模板]后缀自动机

原理

给自动机上的每个点定义两种属性:[min,max]和right集合,这个点表示(长度在[min,max]的、所有出现位置的右端点的集合为right的子串)

然后可以证明,两个节点的right集合要么不相交,要么互相包含

于是,让right直接包含(某个点的right)的点作为它的父亲,可以得到一个parent树

再开一个root点,如果某个点没有被别的点包含,那就把它指向root

所以就可以只用len(最大长度)和fa(parent树中的父亲)表示某个点

如果有(在某点p所表示的某一子串后面加上字符x能被点q表示),那么有转移p-x->q

于是点数和边数都是O(n)的,不会证。

做法

考虑在线构造,每次加入一个新字符,设它是x

记一下上次插的点lst,设增加一个新点p,让他能表示目前的整个字符串

那么首先有len[p]=len[lst]+1(lst能表示插x前的字符串嘛)

考虑lst和它的祖先们,把它们按len从大到小排序,可以发现[有x的转移]是单调的,就是说前面一些都没有,后面一些都有

那我那些没有x转移的点就可以直接加上一个转移x到p

然后考虑第一个有x转移的点o,设他转移到的点是q

由于len[p]肯定是比len[q]大的,所以我想试着由p向q连parent边

然而你直接连的话会发现len可能有些不合要求(考虑aabab,直接把5塞进原来表示aab的right集合(原来是{3})里会导致len变小,aab就表示不了了)

那么要分两种情况:len[q]==len[o]+1?

如果相等的话就没有以上的问题,直接连即可

如果不相等,那我新开一个点nq强行让他相等

nq的父亲和转移和q都是一样的,但是len会变成len[o]+1

当然原来的q还要保留,并且让nq作为q的父亲,这时就可以让nq作为p的父亲了

然后还有原来能转移到q的那些lst的祖先,现在都要改成转移到nq(可以发现这些祖先在刚才排序完以后也是连续的一段)

另外,如果根本没有有转移x的祖先,那直接让p连向root就可以了

均摊下来总复杂度大概是O(n)的

 1 inline int insert(int x,int o){
 2     int p=++pct;
 3     len[p]=len[o]+1;
 4     for(;o&&!tr[o][x];o=fa[o]) tr[o][x]=p;
 5     if(!o){fa[p]=rt;return p;}
 6     int q=tr[o][x];
 7     if(len[q]==len[o]+1){fa[p]=q;return p;}
 8     int nq=++pct;
 9     fa[nq]=fa[q],memcpy(tr[nq],tr[q],sizeof(tr[q]));
10     fa[q]=fa[p]=nq;len[nq]=len[o]+1;
11     for(;o&&tr[o][x]==q;o=fa[o]) tr[o][x]=nq;
12     return p;
13 }

例题

以后再补吧

转载于:https://www.cnblogs.com/Ressed/p/10773861.html

内容概要:本文深入探讨了Kotlin语言在函数式编程和跨平台开发方面的特性和优势,结合详细的代码案例,展示了Kotlin的核心技巧和应用场景。文章首先介绍了高阶函数和Lambda表达式的使用,解释了它们如何简化集合操作和回调函数处理。接着,详细讲解了Kotlin Multiplatform(KMP)的实现方式,包括共享模块的创建和平台特定模块的配置,展示了如何通过共享业务逻辑代码提高开发效率。最后,文章总结了Kotlin在Android开发、跨平台移动开发、后端开发和Web开发中的应用场景,并展望了其未来发展趋势,指出Kotlin将继续在函数式编程和跨平台开发领域不断完善和发展。; 适合人群:对函数式编程和跨平台开发感兴趣的开发者,尤其是有一定编程基础的Kotlin初学者和中级开发者。; 使用场景及目标:①理解Kotlin中高阶函数和Lambda表达式的使用方法及其在实际开发中的应用场景;②掌握Kotlin Multiplatform的实现方式,能够在多个平台上共享业务逻辑代码,提高开发效率;③了解Kotlin在不同开发领域的应用场景,为选择合适的技术栈提供参考。; 其他说明:本文不仅提供了理论知识,还结合了大量代码案例,帮助读者更好地理解和实践Kotlin的函数式编程特性和跨平台开发能力。建议读者在学习过程中动手实践代码案例,以加深理解和掌握。
内容概要:本文深入探讨了利用历史速度命令(HVC)增强仿射编队机动控制性能的方法。论文提出了HVC在仿射编队控制中的潜在价值,通过全面评估HVC对系统的影响,提出了易于测试的稳定性条件,并给出了延迟参数与跟踪误差关系的显式不等式。研究为两轮差动机器人(TWDRs)群提供了系统的协调编队机动控制方案,并通过9台TWDRs的仿真和实验验证了稳定性和综合性能改进。此外,文中还提供了详细的Python代码实现,涵盖仿射编队控制类、HVC增强、稳定性条件检查以及仿真实验。代码不仅实现了论文的核心思想,还扩展了邻居历史信息利用、动态拓扑优化和自适应控制等性能提升策略,更全面地反映了群体智能协作和性能优化思想。 适用人群:具备一定编程基础,对群体智能、机器人编队控制、时滞系统稳定性分析感兴趣的科研人员和工程师。 使用场景及目标:①理解HVC在仿射编队控制中的应用及其对系统性能的提升;②掌握仿射编队控制的具体实现方法,包括控制器设计、稳定性分析和仿真实验;③学习如何通过引入历史信息(如HVC)来优化群体智能系统的性能;④探索中性型时滞系统的稳定性条件及其在实际系统中的应用。 其他说明:此资源不仅提供了理论分析,还包括完整的Python代码实现,帮助读者从理论到实践全面掌握仿射编队控制技术。代码结构清晰,涵盖了从初始化配置、控制律设计到性能评估的各个环节,并提供了丰富的可视化工具,便于理解和分析系统性能。通过阅读和实践,读者可以深入了解HVC增强仿射编队控制的工作原理及其实际应用效果。
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