BZOJ 3473: 字符串 [广义后缀自动机]

本文详细介绍了如何使用广义后缀自动机解决特定字符串匹配问题,通过在线构造算法实现多主串的高效处理,并提供了完整的代码示例。

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3473: 字符串

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Description

给定n个字符串,询问每个字符串有多少子串(不包括空串)是所有n个字符串中至少k个字符串的子串?

Input

第一行两个整数n,k。
接下来n行每行一个字符串。

Output

一行n个整数,第i个整数表示第i个字符串的答案。
字符串总长度L
n,k,L<=1e5

研究了两节多课广义后缀自动机是什么,还看了2015国家队论文,然后发现,广义后缀自动机不就是把很多串的SAM建到了一个SAM上,建每个串的时候都从root开始(last=root)就行了........
广义后缀自动机是Trie树的后缀自动机,可以解决多主串问题
这样的在线构造算法复杂度为O(G(T)),G(T)为Trie树上所有叶子节点深度和,发现G(T)<=所有主串总长度
还有一种离线算法,复杂度O(|T||A|) ,不学了吧
 
对于本题,建出广义SAM后,只要得到每个状态出现在不同串中的次数就好做了
我们跑每个子串,然后更新状态
状态维护cou和cur分别为出现次数及上一次出现是哪个串,然后就可以不重复的统计啦
出现次数向父亲传递,所以要沿着Parent向上跑更新,遇到cur=当前串的就不用继续跑了,这样最坏情况下复杂度为O(L^3/2),发生在n=L的时候(均值不等式啊)
 
剩下的只要DP出f[i]为i及其Parent祖先出现次数>=k有多少字符串(注意一个状态贡献的字符串为t[par].val-t[u].val),然后在跑一遍每个字符串得到答案就行了
 
注意sz也要=1啊啊啊啊啊啊啊啊啊再让你作死写新模板
 
#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <algorithm>
#include <cstring>
#include <cmath>
#include <string>
using namespace std;
const int N=2e5+5;
typedef long long ll;
int n,k;
string s[N>>1];
char ss[N>>1];
struct node{
    int ch[26],par,val;
    int cou,cur;
}t[N];
int sz=1,root=1,last=1;
void extend(int c){
    int p=last,np=++sz;
    t[np].val=t[p].val+1;
    for(;p&&!t[p].ch[c];p=t[p].par) t[p].ch[c]=np;
    if(!p) t[np].par=root;
    else{
        int q=t[p].ch[c];
        if(t[q].val==t[p].val+1) t[np].par=q;
        else{
            int nq=++sz;
            t[nq]=t[q];t[nq].val=t[p].val+1;
            t[q].par=t[np].par=nq;
            for(;p&&t[p].ch[c]==q;p=t[p].par) t[p].ch[c]=nq;
        }
    }
    last=np;
}
int c[N],a[N];
ll f[N];
void RadixSort(){
    for(int i=1;i<=sz;i++) c[t[i].val]++;
    for(int i=1;i<=sz;i++) c[i]+=c[i-1];
    for(int i=sz;i>=1;i--) a[c[t[i].val]--]=i;
}
void solve(){
    int u;ll ans;
    for(int i=1;i<=n;i++){//printf("i %d\n",i);
        u=root;
        for(int j=0;j<s[i].size();j++){
            u=t[u].ch[s[i][j]-'a'];//printf("u %d  %d  %d\n",u,t[u].cou,j);
            int p=u;
            for(;p&&t[p].cur!=i;p=t[p].par) t[p].cou++,t[p].cur=i;
        }
    }
    RadixSort();
    for(int i=1;i<=sz;i++) u=a[i];
    t[1].cou=0;
    for(int i=1;i<=sz;i++) u=a[i],f[u]=f[t[u].par]+(t[u].cou>=k?t[u].val-t[t[u].par].val:0);
    for(int i=1;i<=n;i++){
        u=root;ans=0;
        for(int j=0;j<s[i].size();j++){
            u=t[u].ch[s[i][j]-'a'];
            ans+=f[u];
        }
        printf("%lld ",ans);
    }
}
int main(){
    freopen("in","r",stdin);
    scanf("%d%d",&n,&k);
    for(int i=1;i<=n;i++){
        scanf("%s",ss),s[i]=string(ss);
        last=root;
        for(int j=0;j<s[i].size();j++) extend(s[i][j]-'a');
    }
    solve();
}

 

 
 

 

 
 
 
 
 
 
 
 
 
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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