2017CCPC网赛1004(HDU 6153)

本文介绍了一种利用KMP算法和后缀数组解决字符串匹配问题的方法,通过优化后的KMP算法与后缀数组特性相结合,有效地计算了特定字符串后缀在另一字符串中的出现次数。

题意:给你两个字符串  求第二个字符串的后缀在第一个字符串中出现的次数;

题解:比赛的时候全懵逼,各种奇葩思路,后缀数组优化KMP什么的,最后结束比赛才在学长的指导下,知道了用KMP的性质和后缀数组的特性去解题,直接A掉

#include<iostream>
#include<algorithm>
#include<vector>
#include<map>
#include<set>
#include<queue>
#include<stack>
#include<cstring>
#define N 1000005
#define mod 1000000007
using namespace std;
char a[N];
char b[N];
char c[N];
int Next[N]; 
int first[N];
int aa[N];
void intex(char a[],int Next[],int e){
	int i=0;int j=-1;
	Next[0]=-1;
	while(i<e){
		if(j==-1||a[i]==a[j])  Next[++i]=++j;
		else j=Next[j];
	}
	return ;
}
void kmp(char a[],char c[],int Next[],int e,int w){
	int i=0;int j=0;
	while(i<e){
		if(j==-1||a[i]==c[j]){
			if(j!=-1)  first[j]++;
			i++;j++;
			if(j==w)  j=Next[j];
		}
		else{
		   j=Next[j];
		}
	}
 	return ;
}
int main(){
	int T;
	scanf("%d",&T);
	getchar();
	while(T--){
	   memset(a,0,sizeof(a));
	   memset(b,0,sizeof(b));
	   memset(c,0,sizeof(c));
	   scanf("%s %s",a,b);
	   int len=strlen(b);
	   for(int i=0;i<len;i++)  c[i]=b[len-i-1];
	   memset(b,0,sizeof(b));
	   memset(first,0,sizeof(first));
	   intex(c,Next,len);
	   int len1=strlen(a);
	   for(int i=0;i<len1;i++)  b[i]=a[len1-i-1];
	   kmp(b,c,Next,len1,len);
	   for(int i=len;i>0;i--){
	   	  first[Next[i]-1]+=first[i-1];
	   }
	   long long ans=0;
       for(int i=0;i<len;i++)
       ans=(ans+1ll*first[i]*(i+1)%mod)%mod;
       printf("%lld\n",ans);
	}
	return 0;
} 


【负荷预测】基于VMD-CNN-LSTM的负荷预测研究(Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于变分模态分解(VMD)、卷积神经络(CNN)和长短期记忆络(LSTM)相结合的VMD-CNN-LSTM模型在负荷预测中的研究与应用,采用Python代码实现。该方法首先利用VMD对原始负荷数据进行分解,降低序列复杂性并提取不同频率的模态分量;随后通过CNN提取各模态的局部特征;最后由LSTM捕捉时间序列的长期依赖关系,实现高精度的负荷预测。该模型有效提升了预测精度,尤其适用于非平稳、非线性的电力负荷数据,具有较强的鲁棒性和泛化能力。; 适合人群:具备一定Python编程基础和深度学习背景,从事电力系统、能源管理或时间序列预测相关研究的科研人员及工程技术人员,尤其适合研究生、高校教师及电力行业从业者。; 使用场景及目标:①应用于日前、日内及实时负荷预测场景,支持智慧电调度与能源优化管理;②为研究复合型深度学习模型在非线性时间序列预测中的设计与实现提供参考;③可用于学术复现、课题研究或实际项目开发中提升预测性能。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码,深入理解VMD信号分解机制、CNN特征提取原理及LSTM时序建模过程,通过实验调试参数(如VMD的分解层数K、惩罚因子α等)优化模型性能,并可进一步拓展至风电、光伏等其他能源预测领域。
【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)内容概要:本文研究了一种基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法(OCSSA)优化变分模态分解(VMD)参数,并结合卷积神经络(CNN)与双向长短期记忆络(BiLSTM)的轴承故障诊断模型。该方法利用西储大学轴承数据集进行验证,通过OCSSA算法优化VMD的分解层数K和惩罚因子α,有效提升信号去噪与特征提取能力;随后利用CNN提取故障特征的空间信息,BiLSTM捕捉时间序列的长期依赖关系,最终实现高精度的轴承故障识别。整个流程充分结合了智能优化、信号处理与深度学习技术,显著提升了复杂工况下故障诊断的准确性与鲁棒性。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习及MATLAB编程基础的研究生、科研人员及从事工业设备故障诊断的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决传统VMD参数依赖人工经验选择的问题,实现自适应优化;②构建高效准确的轴承故障诊断模型,适用于旋转机械设备的智能运维与状态监测;③为类似机电系统故障诊断提供可借鉴的技术路线与代码实现参考。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注OCSSA算法的设计机制、VMD参数优化过程以及CNN-BiLSTM络结构的搭建与训练细节,同时可尝试在其他故障数据集上迁移应用以加深理解。
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