bzoj3172 Ac自动机

本文通过实战案例详细解析了AC自动机的构建过程及其在字符串匹配中的应用。介绍了如何使用AC自动机处理多个模式串的匹配问题,并给出了具体的实现代码。
根据fail树的性质 我们在建树的时候每建一个串就将他路径上的点全部加1表示这个串的后缀又出现了一次 然后从下到上把sum加起来就可以得到答案了
#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<algorithm>
using namespace std;
const int size=26,M=1000005;
char c[M];
int w[255],n;
struct node{
    int sum,fail[M],a[M][27],ans[M];
    int id(char s){return s-'a'+1;}
    void insert(char s[],int &x){
        int k=0,L=strlen(s);
        for(int i=0;i<L;i++){
            int now=id(s[i]);
            if(!a[k][now]) a[k][now]=++sum;
            ans[a[k][now]]++; 
            k=a[k][now];
        }
        x=k;
    }
    int q[M],head,tail;
    void Ac_boy(){
        for(int i=1;i<=size;i++){
            int now=a[0][i];
            if(now) q[tail++]=now;
        }
        while(head!=tail){
            int x=q[head++];
            for(int i=1;i<=size;i++){
                int now=a[x][i];
                if(!now){a[x][i]=a[fail[x]][i];continue;}
                q[tail++]=now;
                fail[now]=a[fail[x]][i];
            }
        }
    }
    void work(){
        for(int i=tail-1;i>=0;i--) ans[fail[q[i]]]+=ans[q[i]];
        for(int i=1;i<=n;i++) printf("%d\n",ans[w[i]]);
    }
}node;
int main()
{
    scanf("%d",&n);
    for(int i=1;i<=n;i++) scanf("%s",c),node.insert(c,w[i]);
    node.Ac_boy(); node.work();
    return 0;
}
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转载于:https://www.cnblogs.com/lyzuikeai/p/6895371.html

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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