Manacher以及回文树算法学习

本文详细介绍了Manacher算法及回文树的基本原理、构造方法及应用实践,包括算法核心思想、步骤详解及代码实现,并附有典型例题解析。

Manacher以及回文树算法学习

一、Manacher

  • 关于\(Manacher\),这篇博客
    讲的很清楚。

  • 大致总结一下
    为了将长度为奇数的回文串和长度为偶数的回文串一起考虑,需要在原字符串中插入间隔字符,首尾也需要,处理后字符串长度为\(2 * len + 1\)

  • \(Manacher\)算法用一个辅助数组\(Len[i]\)表示以字符\(T[i]\)为中心的最长回文字串的最右字符到T[i]的长度,比如以\(T[i]\)为中心的最长回文字串是\(T[l,r]\),那么\(Len[i]=r-i+1\),
    而且回文串在原字符串中的长度就为\(Len[i]-1\)

  • 如何从左往右计算\(Len[i]\),考虑中心在i之前的最长回文串,
    假设该最长回文串中心为\(center(center < i)\),且其向右延伸到了\(mx\)
    若$ i < mx $ 由于\(i\)关于\(center\) 对称的位置 \(2 * center - i\)已经计算过,显然\(Len[i]\)至少可以和\(min(mx - i,Len[2 * center - i])\)相等
    然后再暴力比较计算,同时更新\(mx和center\)

\(O(n)\)复杂度证明 见知乎
感觉这一份证明比较清晰

\(下面尝试下证明。\)

\(设比较第 i 个字符时比较次数为 f(i) ,此时 max 的位置记为 \left( max\right)_{i-1} (上一次比较后 max 的位置)。比较完成后 max 的位置记为 \left( max\right)_{i} 。\)

\(f(i)=\left( max\right)_{i}-i(i>\left( max\right)_{i-1})\)
\(f(i)=\left( max\right)_{i}-\left( max\right)_{i-1}or0(i\leq\left( max\right)_{i-1})\)

总比较次数 \(f=\sum_{0}^{n-1}{f(i)}\leq\sum_{0}^{n-1}{(max)_{i}}-{(max)_{i-1}}\leq n\)

\(所以Manacher算法的复杂度是严格 O(n)的\)

const int maxn=1000010;
char str[maxn];//原字符串
char tmp[maxn<<1];//转换后的字符串
int Len[maxn<<1];
//转换原始串
int INIT(char *st)
{
    int i,len=strlen(st);
    tmp[0]='@';//字符串开头增加一个特殊字符,防止越界
    for(i=1; i<=2*len; i+=2)
    {
        tmp[i]='#';
        tmp[i+1]=st[i/2];
    }
    tmp[2*len+1]='#';
    tmp[2*len+2]='$';///字符串结尾加一个字符,防止越界
    tmp[2*len+3]=0;
    return 2*len+1;///返回转换字符串的长度
}
//Manacher算法计算过程
int MANACHER(char *st,int len)
{
    int mx=0,ans=0,po=0;///mx即为当前计算回文串最右边字符的最大值
    for(int i=1; i<=len; i++)
    {
        if(mx>i)
            Len[i]=min(mx-i,Len[2*po-i]);///在Len[j]和mx-i中取较小值
        else
            Len[i]=1;///如果i>=mx,要从头开始匹配
        while(st[i-Len[i]]==st[i+Len[i]])
            Len[i]++;
        if(Len[i]+i>mx)///若新计算的回文串右端点位置大于mx,要更新po和mx的值
        {
            mx=Len[i]+i;
            po=i;
        }
        ans=max(ans,Len[i]);
    }
    return ans-1;///返回Len[i]中的最大值-1即为原串的最长回文子串额长度
}

二、 回文树

  • 关于回文树,看完下面两篇博客应该就懂的差不多了

    1.http://blog.youkuaiyun.com/lwfcgz/article/details/48739051
    2.http://blog.youkuaiyun.com/u013368721/article/details/42100363?readlog

  • 大致总结一下
    1、回文树中有两种类型的边。

    第一种类型的边上同时有字符做标记,比如:\(u\)\(v\)通过带字符\(X\)的边连接起来,表示节点\(u\)所表示的回文串两边添加\(X\)字符可以得到\(v\)节点所表示的回文串。
    另一种类型的边是后缀链接边\((suffix link)\)。从\(u\)\(w\)存在一条后缀链接边,当且仅当\(w\)节点所代表的回文串是\(u\)的后缀中最长的回文串,但\(w\)\(u\)不能相同(后缀:包含最后一个字符的子串,\(bcd\)\(abcd\)的后缀,但\(bc\)不是\(abcd\)的后缀)。
    后缀连接边也即失配边,这是回文树构造中最关键的一点。

    2、回文树的结点

    它有两个根,一个根表示长度为-1的回文串,是我们为了方便操作加进去的,长度为1的回文串可以通过它左右两侧各添加一个字符得到。另一个根表示长度为0的回文串,即空串,这样就能保证实现奇偶长度回文串共存。

    回文树除根以外的每个结点表示本质不同的回文串, 然后并不实际存储结点,只是通过长度和边来表示。

    3、构造过程

    每次添加一个字符,只是找出了当前的前缀中最长的后缀回文串,\(cnt[i]\)表示结点\(i\)本质不同的回文串个数, num[i]表示以节点i表示的最长回文串的最右端点为回文串结尾的回文串个数,num在添加的过程可以通过失配边实际算出,cnt需要最后反着在计数一遍。

  • 代码模板 时间复杂度和空间复杂度均为\(O(字符集大小 * n)\)

const int MAXN = 100005 ;
const int N = 26 ;

struct Palindromic_Tree {
    int next[MAXN][N] ;///next指针,next指针和字典树类似,指向的串为当前串两端加上同一个字符构成
    int fail[MAXN] ;///fail指针,失配后跳转到fail指针指向的节点
    int cnt[MAXN] ; ///cnt[i]表示节点i表示的本质不同的串的个数(建树时求出的不是完全的,最后count()函数跑一遍以后才是正确的)
    int num[MAXN] ;///表示以节点i表示的最长回文串的最右端点为回文串结尾的回文串个数。
    int len[MAXN] ;///len[i]表示节点i表示的回文串的长度
    int S[MAXN] ;///存放添加的字符
    int last ;///指向上一个字符所在的节点,方便下一次add
    int n ;///字符数组指针
    int p ;///节点指针

    int newnode ( int l ) {//新建节点
        for ( int i = 0 ; i < N ; ++ i ) next[p][i] = 0 ;
        cnt[p] = 0 ;
        num[p] = 0 ;
        len[p] = l ;
        return p ++ ;
    }

    void init () {//初始化
        p = 0 ;
        newnode (  0 ) ;
        newnode ( -1 ) ;
        last = 0 ;
        n = 0 ;
        S[n] = -1 ;///开头放一个字符集中没有的字符,减少特判
        fail[0] = 1 ;
    }

    int get_fail ( int x ) {///和KMP一样,失配后找一个尽量最长的
        while ( S[n - len[x] - 1] != S[n] ) x = fail[x] ;
        return x ;
    }

    void add ( int c ) {
        c -= 'a' ;
        S[++ n] = c ;
        int cur = get_fail ( last ) ;///通过上一个回文串找这个回文串的匹配位置
        if ( !next[cur][c] ) {///如果这个回文串没有出现过,说明出现了一个新的本质不同的回文串
            int now = newnode ( len[cur] + 2 ) ;///新建节点
            fail[now] = next[get_fail ( fail[cur] )][c] ;///和AC自动机一样建立fail指针,以便失配后跳转
            next[cur][c] = now ;
            num[now] = num[fail[now]] + 1 ;
        }
        last = next[cur][c] ;
        cnt[last] ++ ;
    }

    void count () {
        for ( int i = p - 1 ; i >= 0 ; -- i ) cnt[fail[i]] += cnt[i] ;

    }
} ;
  • 练习题

    • TsinsenA1280. 最长双回文串
      题意:找出一个最长的字符串 满足\(AB\)形式,\(AB\)都是非空的回文串
      思路:正着和反着插入一遍, 就能求出以\(i\)结尾和起始的最长回文串,\(i\)\(i+1\)拼起来即可

    • .TsinsenA1255. 拉拉队排练
      题意:给一个字符串,找出所有奇数长度的回文串,按长度降序排列,求出前\(K\)个回文串长度的乘积mod19930726
      思路:回文树可以处理本质不同回文串的种类和每种的个数(结点表示种类,\(cnt[i]\)表示个数),算一下就好了

    • TsinsenA1393. Palisection
      题意:给一个字符串,在所有回文串选两个,他们有公共位置的方案数。
      思路:正着做行不通,反着做答案就是总方案数减去不相交的方案数
      这里用到了num数组,预处理正着插入算出以1~i为回文串结尾的回文串个数
      反着再插入一遍,对应相乘就是不相交的方案数。

    • 2014-2015 ACM-ICPC, Asia Xian Regional Contest G The Problem to Slow Down You
      题意:给出两个字符串\(A,B\),求\(pair(A[i...j]=B[p...q]且都是回文串)\)的对数
      思路:第一种方法是 分别建A,B两颗回文树,然后再在回文树上dfs统计答案
      我的方法是插入到同一颗回文树中,先插完A,count计算完之后,插入字符串B,由于在同一颗回文树中,所以不能跨越B使用A的字符串,所以在get_fail的时候控制长度,这个时候在插入B之前生成的结点就可以统计数量了,最后再乘起来。

        #include<bits/stdc++.h>
        #define LL long long
        using namespace std;
      
        const int MAXN = 4e5 + 10;
        const int SIZ = 26;
      
        LL res[MAXN];
        int z;
        struct Palindromic_Tree{
            int nxt[MAXN][SIZ];
            int fail[MAXN];
            LL cnt[MAXN];
            int num[MAXN];
            int len[MAXN];
            int S[MAXN];
            int last;
            int n;
            int tot;
      
            int newnode(int l){
                memset(nxt[tot], 0, sizeof nxt[tot]);
                cnt[tot] = num[tot] = 0;
                len[tot] = l;
                res[tot] = 0;
                return tot++;
            }
      
            void init(){
                tot = 0;
                newnode( 0 );
                newnode( -1 );
                last = 0;
                n = 0;
                S[n] = -1;
                fail[0] = 1;
            }
            int get_fail(int x){
                while(S[n - len[x] - 1] != S[n] ) x = fail[x];
                return x;
            }
            int get_failB(int l, int x){
                while(S[n - len[x] - 1] != S[n] || l - len[x] - 2 < 0) x = fail[x];
                return x;
            }
            void addA(int c){
                c -= 'a';
                S[++n] = c;
                int cur = get_fail( last );
                if(!nxt[cur][c]){
                    int now = newnode( len[cur] + 2);
                    fail[now] = nxt[get_fail( fail[cur] )][c];
                    nxt[cur][c] = now;
                    num[now] = num[fail[now]] + 1;
                }
                last = nxt[cur][c];
                cnt[last]++;
            }
            void addB(int l,int c){
                c -= 'a';
                S[++n] = c;
                int cur = get_failB( l, last );
                if(!nxt[cur][c]){
                    int now = newnode( len[cur] + 2);
                    fail[now] = nxt[get_fail( fail[cur] )][c];
                    nxt[cur][c] = now;
                    num[now] = num[fail[now]] + 1;
                }
                last = nxt[cur][c];
                res[last]++;
            }
            void count(){
                for(int i = tot - 1;i >= 0;i--) cnt[fail[i]] += cnt[i];
            }
        } Pali;
        char sA[MAXN],sB[MAXN];
      
        int main(){
      
            int T, cas = 1;
            cin>>T;
            while(T--){
                scanf("%s%s", sA, sB);
                Pali.init();
                int lenA = strlen(sA);
                for(int i = 0;i < lenA;i++) Pali.addA(sA[i]);
                Pali.count();
                z = Pali.tot;
                int lenB = strlen(sB);
                for(int i = 0;i < lenB;i++) Pali.addB(i + 1, sB[i]);
                for(int i = Pali.tot - 1;i >= 0;i--) res[Pali.fail[i]] += res[i];
                LL ans = 0;
                for(int i = 2;i < z;i++) ans += res[i] * Pali.cnt[i];
                printf("Case #%d: %lld\n",cas++,ans);
            }
            return 0;
        }

转载于:https://www.cnblogs.com/jiachinzhao/p/7826498.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!
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