HDU 1686 Oulipo

本文介绍了一个简单的算法问题,即在给定的两个字符串中,快速找出一个字符串在另一个字符串中出现的次数。此问题通过构建特定的数据结构来解决,以应对可能非常长的输入字符串。

本题地址:>here<

Problem Description

The French author Georges Perec (1936–1982) once wrote a book, La disparition, without the letter ‘e’. He was a member of the Oulipo group. A quote from the book:

Tout avait Pair normal, mais tout s’affirmait faux. Tout avait Fair normal, d’abord, puis surgissait l’inhumain, l’affolant. Il aurait voulu savoir où s’articulait l’association qui l’unissait au roman : stir son tapis, assaillant à tout instant son imagination, l’intuition d’un tabou, la vision d’un mal obscur, d’un quoi vacant, d’un non-dit : la vision, l’avision d’un oubli commandant tout, où s’abolissait la raison : tout avait l’air normal mais…

Perec would probably have scored high (or rather, low) in the following contest. People are asked to write a perhaps even meaningful text on some subject with as few occurrences of a given “word” as possible. Our task is to provide the jury with a program that counts these occurrences, in order to obtain a ranking of the competitors. These competitors often write very long texts with nonsense meaning; a sequence of 500,000 consecutive ‘T’s is not unusual. And they never use spaces.

So we want to quickly find out how often a word, i.e., a given string, occurs in a text. More formally: given the alphabet {‘A’, ‘B’, ‘C’, …, ‘Z’} and two finite strings over that alphabet, a word W and a text T, count the number of occurrences of W in T. All the consecutive characters of W must exactly match consecutive characters of T. Occurrences may overlap.

Input

The first line of the input file contains a single number: the number of test cases to follow. Each test case has the following format:

One line with the word W, a string over {‘A’, ‘B’, ‘C’, …, ‘Z’}, with 1 ≤ |W| ≤ 10,000 (here |W| denotes the length of the string W).
One line with the text T, a string over {‘A’, ‘B’, ‘C’, …, ‘Z’}, with |W| ≤ |T| ≤ 1,000,000.

Output

For every test case in the input file, the output should contain a single number, on a single line: the number of occurrences of the word W in the text T.

Sample Input

3
BAPC
BAPC
AZA
AZAZAZA
VERDI
AVERDXIVYERDIAN

Sample Output

1
3
0

Source

华东区大学生程序设计邀请赛_热身赛

题解

我竟无语凝噎……
题目形式千变万化,然而它依然是个水题(不就是重复吗)
这是以前的代码,比较乱哈

#include<cstdio>
#include<cstring>
using namespace std;
#define MAX_T 1000010
char st1[MAX_T],st2[MAX_T];
int next1[MAX_T],next2[MAX_T];
int main() {
    int T;
    scanf("%d",&T); 
      while(T--) {
          int ans=0;
        memset(next1,0,sizeof(next1));
          memset(next2,0,sizeof(next2));
        scanf("%s%s",&st2[1],&st1[1]);
          int l1=strlen(&st1[1]),l2=strlen(&st2[1]);
          int j=0;
          for(int i=2;i<=l2;i++) {
            while(j>0&&st2[i]!=st2[j+1])
                j=next2[j];
            j++;
            next2[i]=j;
            if(st2[i]!=st2[j])
                  next2[i]=0,j=0;
        }
          j=0;
          for(int i=1;i<=l1;i++) {
              while(j>0&&st1[i]!=st2[j+1])
                j=next2[j];
            j++;
            next1[i]=j;
            if(st1[i]!=st2[j])
                  next1[i]=0,j=0;
        }
          for(int i=1;i<=l1;i++)
              if(next1[i]==l2) ans++;
          printf("%d\n",ans);
      }
    return 0;
}
基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕基于遗传算法的异构分布式系统任务调度算法展开研究,重点介绍了一种结合遗传算法的新颖优化方法,并通过Matlab代码实现验证其在复杂调度问题中的有效性。文中还涵盖了多种智能优化算法在生产调度、经济调度、车间调度、无人机路径规划、微电网优化等领域的应用案例,展示了从理论建模到仿真实现的完整流程。此外,文档系统梳理了智能优化、机器学习、路径规划、电力系统管理等多个科研方向的技术体系与实际应用场景,强调“借力”工具与创新思维在科研中的重要性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事智能优化、自动化、电力系统、控制工程等相关领域研究的研究生及科研人员,尤其适合正在开展调度优化、路径规划或算法改进类课题的研究者; 使用场景及目标:①学习遗传算法及其他智能优化算法(如粒子群、蜣螂优化、NSGA等)在任务调度中的设计与实现;②掌握Matlab/Simulink在科研仿真中的综合应用;③获取多领域(如微电网、无人机、车间调度)的算法复现与创新思路; 阅读建议:建议按目录顺序系统浏览,重点关注算法原理与代码实现的对应关系,结合提供的网盘资源下载完整代码进行调试与复现,同时注重从已有案例中提炼可迁移的科研方法与创新路径。
【微电网】【创新点】基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种基于非支配排序的蜣螂优化算法(NSDBO),用于求解微电网多目标优化调度问题。该方法结合非支配排序机制,提升了传统蜣螂优化算法在处理多目标问题时的收敛性和分布性,有效解决了微电网调度中经济成本、碳排放、能源利用率等多个相互冲突目标的优化难题。研究构建了包含风、光、储能等多种分布式能源的微电网模型,并通过Matlab代码实现算法仿真,验证了NSDBO在寻找帕累托最优解集方面的优越性能,相较于其他多目标优化算法表现出更强的搜索能力和稳定性。; 适合人群:具备一定电力系统或优化算法基础,从事新能源、微电网、智能优化等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于微电网能量管理系统的多目标优化调度设计;②作为新型智能优化算法的研究与改进基础,用于解决复杂的多目标工程优化问题;③帮助理解非支配排序机制在进化算法中的集成方法及其在实际系统中的仿真实现。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注非支配排序、拥挤度计算和蜣螂行为模拟的结合方式,并可通过替换目标函数或系统参数进行扩展实验,以掌握算法的适应性与调参技巧。
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