浅谈后缀数组

本文介绍了一种基于倍增策略的后缀数组构建方法,并提供了完整的C++实现代码。该方法通过多轮基数排序,逐步增加比较长度来构建后缀数组,同时计算后缀间的最长公共前缀。
#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<algorithm>
using namespace std;
#define N 100001
char ch[N];
int n,k,a[N],v[N],p,q=1,sa[2][N],rk[2][N],h[N];
void mul(int *sa,int *rk,int *SA,int *RK)//sa,rk是上一轮基数排序的结果,SA,RK是本轮结束后基数排序的结果 
// 把后缀从前往后编号,sa[i]排第i名(排名即字典序大小)的后缀是谁,rk[i]i号后缀的排名是多少 
{
    for(int i=1;i<=n;i++) v[rk[sa[i]]]=i;
    //v用另一种方法统计了前缀和,i是排名,v[j]=i为排名为1——j的数一共有i个
    for(int i=n;i;i--)
        if(sa[i]>k) //只有sa[i]>k,i才能既是sa[i]的第一关键字排名,又是sa[i]-k的第二关键字排名
            SA[v[rk[sa[i]-k]]--]=sa[i]-k;//倍增之后新的sa数组 
    for(int i=n-k+1;i<=n;i++) //n-k之后的二元组无第二关键字,排在所属前缀和范围的最前面 
        SA[v[rk[i]]--]=i;
    for(int i=1;i<=n;i++) //倍增之后新的rk数组 
        RK[SA[i]]=RK[SA[i-1]]+(rk[SA[i]]!=rk[SA[i-1]]||rk[SA[i]+k]!=rk[SA[i-1]+k]);
    //对比两个关键字 
}
void presa()
{
    for(int i=1;i<=n;i++) v[a[i]]++;//相同字母的个数(相同的后缀起始位置) 
    for(int i=1;i<=26;i++) v[i]+=v[i-1];//前缀和,为设定初始排名(即只对一个字母的排名)做准备  
    for(int i=1;i<=n;i++) 
        sa[p][v[a[i]]--]=i;
   //有了前缀和数组v后,数i的排名便在v[i-1]+1——v[i]之间,实际上v[i]-v[i-1]个数的排名相等,这里不设为相等
    for(int i=1;i<=n;i++) 
        rk[p][sa[p][i]]=rk[p][sa[p][i-1]]+(a[sa[p][i-1]]!=a[sa[p][i]]);
    //sa数组与rk数组相反,sa[i]=j表示排名为i的后缀起始位置为j,rk[i]=j表示起始位置为i的后缀排名为j 
    for(k=1;k<n;k<<=1,swap(p,q))//真正开始倍增排序
    //p所代表的的是上一轮信息,q代表的是要进行的本轮排序信息
    //上一轮基数排序的结果,是本轮基数排序的要利用的信息 ,所以p,q交换 
     mul(sa[p],rk[p],sa[q],rk[q]);
    //求height数组:
    //height[i]:排名为i的后缀和排名为i-1的后缀的 最长公共前缀
    //设h[i]表示rk[i]和rk[i]-1的最长公共前缀,即i号后缀和排在i号后缀前一名的后缀的最长公共前缀 
    //那么有一个性质:h[i]>=h[i-1]-1  
    //注:字符串中,i号后缀的顺序在i-1号后缀后面,排名就不一定了,后面的排在XX哪儿均指排名 
    //证明:
    //若h[i-1]=1,显然成立
    //若h[i-1]>1,设排名为rk[i-1]-1的后缀为k号后缀,即后缀k排在后缀i-1的前一位
    //那么h[i-1]=后缀i-1和后缀k的最长公共前缀,显然他们至少前两个字符相同
    //i号后缀即为i-1号后缀去掉第一个字母,k+1号后缀即为k号后缀去掉第一个字母
    //显然k+1号后缀一定排在i号后缀的前面,否则k号后缀就不会排在i-1号后缀的前面 
    //若k+1号后缀恰好排在i号后缀的前一名,显然成立
    //否则,设排在i好后缀的前一名是L号后缀,L号后缀一定在k+1号后缀的后面
    //L号后缀和i号后缀的最长公共前缀>=k+1号后缀和i号后缀的最长公共前缀
    //因为i号后缀和k+1号后缀的最长公共前缀一定是在L的前缀,否则L不会排名在i和k+1的中间;L号后面还会有可能继续与i号匹配 
    //所以h[i]>=h[i-1]-1,即i号后缀和排在i号前一名的后缀的最长公共前缀>=i-1号后缀和排在i-1号前一名的后缀的最长公共前缀-1 
    for(int i=1,k=0;i<=n;i++)
    {
        int j=sa[p][rk[p][i]-1];
    //p:虽然倍增过程中新的一轮排序信息存在q里,但结束后还要执行swap,所以用p里的信息 
        while(a[i+k]==a[j+k]) k++;
        h[rk[p][i]]=k;if(k) k--;
        //这里的h数组指的是上面说的height数组,上面的h数组的信息是用来辅助计算height的,可以不用存 
    }
}
int main()
{
    scanf("%s",ch+1);
    n=strlen(ch+1);
    for(int i=1;i<=n;i++) a[i]=ch[i]-'a'+1;//字符串转化为数字 
    presa();
    for(int i=1;i<=n;i++) printf("%d ",sa[p][i]);puts("");
    for(int i=2;i<=n;i++) printf("%d ",h[i]);
}

 

 

 

转载于:https://www.cnblogs.com/TheRoadToTheGold/p/6591534.html

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值