Uva 11468 AC自动机或运算

本文介绍了AC自动机的一种优化方案,并应用于UVa11468问题中,该问题是求解随机生成字符串不包含特定模式串的概率。优化后的AC自动机通过预先计算失配路径简化了查找过程。

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AC自动机

UVa 11468

题意:给一些字符和各自出现的概率,在其中随机选择L次,形成长度为L的字符串S,给定K个模板串,求S不包含任意一个串的概率。

首先介绍改良版的AC自动机:

  • 传统的AC自动机,是当一个字符失配时,根据失配函数转移到指定地方,而这个失配函数,是通过一个宽搜的过程形成的,这时在匹配串的时候,就当匹配失败时,顺着失配指针走,直到可以匹配。然后匹配到单词结点,或者后缀链接是一个单词结点,这些前面的结点也是匹配单词。这就是传统的AC自动机。

现在将这个AC自动机改版优化:

  • 具体的变化是,计算失配指针的时候,当不存在某一个单词结点时,做一个虚结点,直接指向父亲结点的失配指针的位置,这样,当find查询匹配的时候,就不用判断当前结点是否存在,不存在则不断顺着失配边走。而是直接转到失配原来就预订好的位置。
  • 对于此题:各个模板串构成一个AC自动机,题目就转为在这个自动机上走L步,不踩中单词结点的概率。这个概率可以用全概率公式计算,当前结点*下一步也成功的概率。

Source Code :

#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;

const int SIGMA_SIZE = 64;
const int MAXNODE = 500;

int idx[256];
char s[30][30];
double prob[SIGMA_SIZE];
int n;


struct AhoCorasickAutomata
{
    int ch[MAXNODE][SIGMA_SIZE];
    int f[MAXNODE];
    int match[MAXNODE];
    int sz;

    void init()
    {
        sz = 1;
        memset(ch[0],0,sizeof(ch[0]));
    }

    void insert(char *s)
    {
        int u = 0,n = strlen(s);
        for(int i=0; i<n; i++)
        {
            int c = idx[s[i]];
            if(!ch[u][c])
            {
                memset(ch[sz],0,sizeof(ch[sz]));
                match[sz] = 0;
                ch[u][c] = sz++;
            }
            u = ch[u][c];
        }
        match[u] = 1;
    }

    void getFail()
    {
        queue<int> q;
        f[0] = 0;
        for(int c=0; c<SIGMA_SIZE; c++)
        {
            int u = ch[0][c];
            if(u)
            {
                f[u] = 0;
                q.push(u);
            }
        }

        while(!q.empty())
        {
            int r = q.front();
            q.pop();
            for(int c=0; c<SIGMA_SIZE; c++)
            {
                int u = ch[r][c];
                if(!u)
                {
                    ch[r][c]=ch[f[r]][c];
                    continue;
                }
                q.push(u);
                int v = f[r];
                while(v&&!ch[v][c])
                    v = f[v];
                f[u] = ch[v][c];
                match[u] |=match[f[u]];
            }
        }
    }
};

AhoCorasickAutomata ac;

double d[MAXNODE][105];
int vis[MAXNODE][105];

double getProb(int u,int l)
{
    if(!l) return 1.0;
    if(vis[u][l]) return d[u][l];
    vis[u][l] = 1;
    double& ans = d[u][l];
    ans = 0.0;
    for(int i=0; i<n; i++)
    {
        if(!ac.match[ac.ch[u][i]])
            ans += prob[i]*getProb(ac.ch[u][i],l-1);
    }
    return ans;
}


int main()
{
    freopen("in.txt","r",stdin);
    int T;
    scanf("%d",&T);
    for(int kase = 1; kase<=T; kase ++)
    {
        int k,l;
        scanf("%d",&k);
        for(int i=0; i<k; i++)
            scanf("%s",s[i]);

        scanf("%d",&n);
        for(int i=0; i<n; i++)
        {
            char ch[9];
            scanf("%s%lf",ch,&prob[i]);
            idx[ch[0]] = i;
        }

        ac.init();
        for(int i=0; i<k; i++)
            ac.insert(s[i]);
        ac.getFail();
        scanf("%d",&l);
        memset(vis,0,sizeof(vis));
        printf("Case #%d: %.6lf\n",kase,getProb(0,l));
    }

    return 0;
}
View Code

 

转载于:https://www.cnblogs.com/TreeDream/p/7565032.html

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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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