HDU2222 AC自动机模板

AC自动机实战解析
本文详细介绍了AC自动机的构建过程及其应用实例。通过具体的代码实现展示了如何建立AC自动机并进行模式匹配,同时提供了完整的初始化、获取失败指针及工作流程等关键步骤。

直接统计答案,要是统计相同个数呢?不清零即可。

 1 #include<bits/stdc++.h>
 2 using namespace std;
 3 struct node
 4 {
 5     int v[26],f,s;
 6 }t[500005];
 7 int T,n,cnt,rt;
 8 queue<int>q;
 9 char s[1000005];
10 void build()
11 {
12     int l=strlen(s);int now=0;
13     for(int i=0;i<l;++i)
14     {
15         if(t[now].v[s[i]-'a']){
16             now=t[now].v[s[i]-'a'];
17         }
18         else{
19             now=t[now].v[s[i]-'a']=++cnt;
20         }
21     }
22     t[now].s++;
23 }
24 void init()
25 {
26     for(int i=0;i<=cnt;++i)
27     {
28         for(int j=0;j<26;++j)t[i].v[j]=0;
29         t[i].f=t[i].s=0;
30     }
31     cnt=0;
32 }
33 void getfail()
34 {
35     for(int i=0;i<26;++i)
36     {
37         if(t[rt].v[i])q.push(t[rt].v[i]),t[t[rt].v[i]].f=0;
38     }
39     while(!q.empty())
40     {
41         int x=q.front();q.pop();
42         for(int i=0;i<26;++i)
43         {
44             if(t[x].v[i]){
45                 q.push(t[x].v[i]);
46                 t[t[x].v[i]].f=t[t[x].f].v[i];
47             }
48             else{
49                 t[x].v[i]=t[t[x].f].v[i];
50             }
51         }
52     }
53 }
54 void work()
55 {
56     int ans=0;int l=strlen(s);int now=0;
57     for(int i=0;i<l;++i)
58     {
59         now=t[now].v[s[i]-'a'];
60         int p=now;
61         while(p)
62         {
63             if(t[p].s<0)break;
64             ans+=t[p].s;
65             t[p].s=-1;
66             p=t[p].f;
67         }
68     }
69     printf("%d\n",ans);
70     return;
71 }
72 int main()
73 {
74     scanf("%d",&T);
75     while(T--)
76     {
77         scanf("%d",&n);
78         init();
79         for(int i=1;i<=n;++i)
80         {
81             scanf("%s",s);
82             build();
83         }
84         scanf("%s",s);
85         getfail();
86         work();
87     }
88     return 0;
89 }

 

转载于:https://www.cnblogs.com/nbwzyzngyl/p/8327486.html

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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