P3809 【模版】后缀排序

本文详细介绍了一种用于字符串处理的数据结构——后缀数组的构建过程。文章通过一个具体的例子,逐步解释了如何使用基数排序和倍增思想来实现高效的后缀数组排序算法。适合初学者理解和实践。

题目背景

这是一道模版题。

题目描述

读入一个长度为 nn 的由大小写英文字母或数字组成的字符串,请把这个字符串的所有非空后缀按字典序从小到大排序,然后按顺序输出后缀的第一个字符在原串中的位置。位置编号为 11 到 nn。

输入输出格式

输入格式:

 

一行一个长度为 nn 的仅包含大小写英文字母或数字的字符串。

 

输出格式:

 

一行,共n个整数,表示答案。

 

输入输出样例

输入样例#1:
ababa
输出样例#1:
5 3 1 4 2

说明

n <= 10^6n<=106​​

 

看了一下午的后缀数组

基数排序的思想我懂啊。,

倍增的思想我懂啊。。

后缀数组的思想我也懂啊。。

为毛代码一行都看不懂啊。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。

 

 1 #include<iostream>
 2 #include<cstdio>
 3 #include<cstring>
 4 #include<cmath>
 5 #include<algorithm>
 6 using namespace std;
 7 const int MAXN=1000001;
 8 void read(int &n)
 9 {
10     char c='+';int x=0;bool flag=0;
11     while(c<'0'||c>'9'){c=getchar();if(c=='-')flag=1;}
12     while(c>='0'&&c<='9'){x=x*10+(c-48);c=getchar();}
13     flag==1?n=-x:n=x;
14 }
15 int tax[MAXN];// 基数排序的辅助数组
16 int tp[MAXN];//基数排序的第二关键字
17 int a[MAXN];// 字符串数组
18 int sa[MAXN];//
19 int rak[MAXN]; 
20 int n,m;
21 void qsort()
22 {
23     for(int i=0;i<=m;i++)    tax[i]=0;
24     for(int i=1;i<=n;i++)    tax[rak[tp[i]]]++;
25     for(int i=1;i<=m;i++)    tax[i]+=tax[i-1];
26     for(int i=n;i>=1;i--)    sa[tax[rak[tp[i]]]--]=tp[i];
27 }
28 int comp(int *f,int x,int y,int l)
29 {
30     return (f[x]==f[y]&&f[x+l]==f[y+l]);
31 }
32 void suffix_ar()
33 {
34     for(int i=1;i<=n;i++)
35         rak[i]=a[i],tp[i]=i;
36     m=127,qsort();
37     for(int w=1,p=1,i;p<n;w+=w,m=p)
38     {
39         for(p=0,i=n-w+1;i<=n;i++)
40             tp[++p]=i;
41         for(int i=1;i<=n;i++)
42             if(sa[i]>w)
43                 tp[++p]=sa[i]-w;
44         qsort(),swap(rak,tp),rak[sa[1]]=p=1;
45         for(int i=2;i<=n;i++)
46             rak[sa[i]]=comp(tp,sa[i],sa[i-1],w)? p:++p;
47     }
48     for(int i=1;i<=n;i++)
49         printf("%d ",sa[i]);
50 }
51 int main()
52 {
53     string s;
54     cin>>s;
55     n=s.length();
56     for(int i=0;i<(s.length());i++)
57         a[i+1]=s[i]-48;
58     suffix_ar();
59     return 0;
60 }

 

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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