hdu

本文介绍了一种利用KMP算法解决特定字符串拼接问题的方法,通过两次KMP匹配找出两个字符串间的最长公共部分,并据此进行拼接。

A + B for you again

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Problem Description

Generally speaking, there are a lot of problems about strings processing. Now you encounter another such problem. If you get two strings, such as “asdf” and “sdfg”, the result of the addition between them is “asdfg”, for “sdf” is the tail substring of “asdf” and the head substring of the “sdfg” . However, the result comes as “asdfghjk”, when you have to add “asdf” and “ghjk” and guarantee the shortest string first, then the minimum lexicographic second, the same rules for other additions.

Input

For each case, there are two strings (the chars selected just form ‘a’ to ‘z’) for you, and each length of theirs won’t exceed 10^5 and won’t be empty.

Output

Print the ultimate string by the book.

 

Sample Input

asdf sdfg

asdf ghjk

 

 

Sample Output

asdfg

asdfghjk

 

题意概括:

先确定s1和s2相同的部分并输出s1中相同部分之前的串、相同部分和s2中相同部分之后的串。

解题分析:

水题。进行两次KMP,然后读懂题意就可以了。主要就是判断s1的后缀和s2的前缀相等,然后输出s1相同部分之前的字

符、相同部分和s2相同部分之后的字符。因为在对s1和s2进行KMP时,它俩都可以作为文本串和模板串,所以要进行两

次KMP。当两次KMP返回的值不相等时,就要用值大的那个(KMP返回的值是两个字符串前后缀相等的长度)。如果两

个返回值相等再按字母表顺序输出(这里就包含了两个串不相等的情况了)。

需要注意的是“asdfwedf”, “df” 这组数据如果用一般的KMP是卡不住这组数据的(虽然OJ中没有这组数据)。

通常KMP中循环的结束是当两个字符串有一个结束就结束循环,然后判断一下文本串是否跑完处理一下返回值就可以了。如下:

[cpp] view plain copy

 print?

  1. int KMP(char s[], char t[])  
  2. {  
  3.     get_next(t);  
  4.     int i = 0, j = 0, l1, l2;  
  5.     l1 = strlen(s);  
  6.     l2 = strlen(t);  
  7.     while(i < l1 && j < l2){//结束条件  
  8.         if(j == 0 && s[i] != t[j])  
  9.             i++;  
  10. 10.         else if(j > 0 && s[i] != t[j])  
  11. 11.             j = Next[j-1];  
  12. 12.         else{  
  13. 13.             i++;  
  14. 14.             j++;  
  15. 15.         }  
  16. 16.     }  
  17. 17.     if(i == l1)//处理返回值  
  18. 18.         return j;  
  19. 19.     return 0;  

20. }  

但是这是卡不住刚才说的数据的,因为它的两次KMP的值都会是0,输出是“asdfwedfdf”,但它的正确输出应该是“asdfwedf”才对。

其中的原因只要理解了KMP的处理过程就不难想出来了。

话不多说了直接上代码吧,聪明的你一看就懂。

AC代码:

[cpp] view plain copy

 print?

  1. #include<stdio.h>  
  2. #include<string.h>  
  3.   
  4.   
  5. #define N 100010  
  6.   
  7.   
  8. int Next[N];  
  9. char s1[N], s2[N];  
  10. 10.   
  11. 11.   

12. void get_next(char str[])  

13. {  

  1. 14.     int i = 1, j = 0, len;  
  2. 15.     len = strlen(str);  
  3. 16.     while(i < len){  
  4. 17.         if(j == 0 && str[i] != str[j]){  
  5. 18.             Next[i] = 0;  
  6. 19.             i++;  
  7. 20.         }  
  8. 21.         else if(j > 0 && str[i] != str[j])  
  9. 22.             j = Next[j-1];  
  10. 23.         else{  
  11. 24.             Next[i] = j+1;  
  12. 25.             i++;  
  13. 26.             j++;  
  14. 27.         }  
  15. 28.     }  

29. }  

30. int KMP(char s[], char t[])  

31. {  

  1. 32.     get_next(t);  
  2. 33.     int i = 0, j = 0, l1, l2;  
  3. 34.     l1 = strlen(s);  
  4. 35.     l2 = strlen(t);  
  5. 36.     while(i < l1){//这里必须要把s串跑完,不然会造成bug,漏掉情况。虽然按一般的形式写也能AC  
  6. 37.         if(j == 0 && s[i] != t[j])  
  7. 38.             i++;  
  8. 39.         else if(j > 0 && s[i] != t[j])  
  9. 40.             j = Next[j-1];  
  10. 41.         else{  
  11. 42.             i++;  
  12. 43.             j++;  
  13. 44.         }  
  14. 45.     }  
  15. 46.     return j;  

47. }  

  1. 48.   
  2. 49.   

50. int main()  

51. {  

  1. 52.     int k, k1, k2;  
  2. 53.     while(~scanf("%s%s", s1, s2)){  
  3. 54.         k1 = KMP(s1, s2);  
  4. 55.         k2 = KMP(s2, s1);  
  5. 56.         if(k1 == k2){  
  6. 57.             if(strcmp(s1, s2) == -1)  
  7. 58.                 printf("%s%s\n", s1, s2+k1);  
  8. 59.             else  
  9. 60.                 printf("%s%s\n", s2, s1+k1);  
  10. 61.         }  
  11. 62.         else if(k1 > k2)  
  12. 63.             printf("%s%s\n", s1, s2+k1);  
  13. 64.         else  
  14. 65.             printf("%s%s\n", s2, s1+k2);  
  15. 66.     }  
  16. 67.     return 0;  

68. }  

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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