POJ 2001 Shortest Prefixes

本文介绍了一道关于Trie树的经典算法题,通过构建Trie树并维护每个节点的字符串数量,实现查询每个字符串的最短唯一前缀。文章提供了完整的C++代码实现。

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https://vjudge.net/problem/POJ-2001

 

题目大意就是求每一个字符串的最短前缀,并且这个前缀其他字符串都没有。

 

一道trie树板子题。建树的时候,每一个结点维护的是经过这个状态的字符串有多少个。然后查询的时候,对于每一个字符串,从头开始跑trie树,找到第一个数是1的结点。那么从头到这个节点经过的边就是所求前缀。

 1 #include<cstdio>
 2 #include<algorithm>
 3 #include<cstring>
 4 #include<cmath>
 5 #include<iostream> 
 6 using namespace std;
 7 typedef long long ll;
 8 #define enter printf("\n")
 9 const int maxn_num = 2e4 +5;
10 const int maxn_size = 30;
11 const int INF = 0x3f3f3f3f;
12 
13 struct Trie
14 {
15     int ch[maxn_num][maxn_size], val[maxn_num];        
16     /*ch[i][j]代表第i个结点,经过边权为j的边所到达的结点 
17     所以ch的第一维应该开字符串数目*字符种类数*/
18     int tot;        //结点个数                        
19     Trie()
20     {
21         tot = 1; memset(val, 0, sizeof(val));
22         memset(ch, 0, sizeof(ch));
23     }
24     int change(char c) {return c - 'a';} 
25     void Insert(char *s)
26     {
27         int now = 0;
28         for(int i = 0; i < strlen(s); ++i)
29         {
30             int c = change(s[i]);
31             if(!ch[now][c]) ch[now][c] = tot++;        //新开结点 
32             now = ch[now][c]; val[now]++;
33         }
34     }
35     void query(char *s)
36     {
37         int now = 0;
38         for(int i = 0; i < strlen(s); ++i)
39         {
40             printf("%c", s[i]);
41             int c = change(s[i]);
42             if(val[ch[now][c]] == 1) break;
43             now = ch[now][c];
44         }
45         enter;
46     }
47 }trie;
48 
49 char s[1005][50];
50 
51 int main()
52 {
53     int x = 0;
54     while(scanf("%s", s[++x]) != EOF)
55         trie.Insert(s[x]);
56     for(int i = 1; i <= x; ++i) 
57     {
58         printf("%s ", s[i]);
59         trie.query(s[i]);
60     }
61     return 0;
62 }

 

转载于:https://www.cnblogs.com/mrclr/p/9030373.html

先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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