UVA1449 Dominating Patterns 题解
UVA1449 Dominating Patterns 题解
板子题诶。
解法
AC 自动机模板题,因为数据范围比较小,所以不加拓扑排序优化建图即可通过本题。这里简单介绍一下拓扑排序优化建图。
在查找时,每次都暴力的条 f a i l fail fail 指针是很消耗时间的,查找到了一个字符串可能意味着找到了多个字符串,例如我们有两个模式串 bc 和 abc,我们找到了串 abc,这同时意味着我们找到了串 bc,如果每次都去跳失配边的话效率过低,我们可以在找到一个模式串后打标记,最后进行拓扑排序求得最后的答案。
为什么可以使用拓扑排序?
因为失配边都是有向边,而失配边的起点一定比终点深度要深,而且不会存在自环。所以所有失配边所构成的图是一个有向无环图。
另外,这里建图不用真的把边都建出来,统计一下入度就行。
代码
#include<bits/stdc++.h>
namespace fast_IO
{/*** 快读快写。*/
};
using namespace fast_IO;
class AC_auto
{
private:#define LEN 1000001#define N 200int a[LEN][26],val[LEN],flag[LEN],fail[LEN],ind[LEN],cnt,tmp;int ans[N],map[N];std::deque<int> q;
public:inline AC_auto(){memset(fail,0,sizeof(fail)),memset(val,0,sizeof(val)),memset(flag,0,sizeof(flag));memset(a,0,sizeof(a)),memset(ind,0,sizeof(ind));memset(ans,0,sizeof(ans)),memset(map,0,sizeof(map));cnt=1;}inline void clear(){for(int i=0;i<=cnt;i++) memset(a[i],0,sizeof(a[i])),val[i]=flag[i]=fail[i]=ind[i]=0;memset(ans,0,sizeof(ans)),memset(map,0,sizeof(map));cnt=1;}inline void build(){for(int i=0;i<26;i++) a[0][i]=1;q.push_back(1);while(!q.empty()){tmp=q.front();q.pop_front();for(int i=0;i<26;i++)if(a[tmp][i])fail[a[tmp][i]]=a[fail[tmp]][i],ind[fail[a[tmp][i]]]++,q.push_back(a[tmp][i]);else a[tmp][i]=a[fail[tmp]][i];}}inline void add(std::string st,int pos){int now=1;for(int i=0;i<st.size();i++){if(!a[now][st[i]-'a']) a[now][st[i]-'a']=++cnt;now=a[now][st[i]-'a'];}if(!flag[now]) flag[now]=pos;map[pos]=flag[now];}inline void ask(std::string st){int now=1;for(int i=0;i<st.size();i++) now=a[now][st[i]-'a'],val[now]++;}inline void topo_sort(){for(int i=1;i<=cnt;i++) if(!ind[i]) q.push_back(i);while(!q.empty()){tmp=q.front(),q.pop_front();ans[flag[tmp]]=val[tmp],val[fail[tmp]]+=val[tmp];if(!(--ind[fail[tmp]])) q.push_back(fail[tmp]);}}inline std::vector<int> output(const int l,const int r){std::vector<int> ret;int maxi=0;for(int i=l;i<=r;i++)if(ans[map[i]]>maxi) maxi=ans[map[i]],ret.clear(),ret.push_back(i);else if(ans[map[i]]==maxi) ret.push_back(i);out<<maxi<<'\n';return ret;}
};
AC_auto ac_auto;
int n;
std::string s,t[200];
std::vector<int> v;
int main()
{while(1){in>>n;if(n==0) break;ac_auto.clear();for(int i=1;i<=n;i++) in>>t[i],ac_auto.add(t[i],i);ac_auto.build(),in>>s,ac_auto.ask(s),ac_auto.topo_sort(),v=ac_auto.output(1,n);for(int i=0;i<v.size();i++) out<<t[v[i]]<<'\n';}fwrite(Ouf,1,p3-Ouf,stdout),fflush(stdout);return 0;
}
相关文章:
UVA1449 Dominating Patterns 题解
UVA1449 Dominating Patterns 题解 板子题诶。 解法 AC 自动机模板题,因为数据范围比较小,所以不加拓扑排序优化建图即可通过本题。这里简单介绍一下拓扑排序优化建图。 在查找时,每次都暴力的条 f a i l fail fail 指针是很消耗时间的&…...
【C语言】数据结构#实现堆
目录 (一)堆 (1)堆区与数据结构的堆 (二)头文件 (三)功能实现 (1)堆的初始化 (2)堆的销毁 (3)插入数据 …...
AES加密中的CBC和ECB
目录 1.说明 2.ECB模式(base64) 3.CBC模式 4.总结 1.说明 AES是常见的对称加密算法,加密和解密使用相同的密钥,流程如下: 主要概念如下: ①明文 ②密钥 用来加密明文的密码,在对称加密算…...
【C++】类和对象(四)
前言:在类和对象中,我们走过了十分漫长的道路,今天我们将进一步学习类和对象,类和对象这块荆棘地很长,各位一起加油呀。 💖 博主CSDN主页:卫卫卫的个人主页 💞 👉 专栏分类:高质量&a…...
XGB-5: DART Booster
XGBoost 主要结合了大量的回归树和一个小的学习率。在这种情况下,早期添加的树是重要的,而晚期添加的树是不重要的。 Vinayak 和 Gilad-Bachrach 提出了一种将深度神经网络社区的 dropout 技术应用于梯度提升树的新方法,并在某些情况下报告了…...
HiveSQL——不使用union all的情况下进行列转行
参考文章: HiveSql一天一个小技巧:如何不使用union all 进行列转行_不 union all-CSDN博客文章浏览阅读881次,点赞5次,收藏10次。本文给出一种不使用传统UNION ALL方法进行 行转列的方法,其中方法一采用了concat_wsposexplode()方…...
Python环境下基于指数退化模型和LSTM自编码器的轴承剩余寿命预测
滚动轴承是机械设备中关键的零部件之一,其可靠性直接影响了设备的性能,所以对滚动轴承的剩余使用寿命(RUL)进行预测是十分必要的。目前,如何准确地对滚动轴承剩余使用寿命进行预测,仍是一个具有挑战的课题。对滚动轴承剩余寿命评估…...
无人机竞赛视觉算法开发流程开源计划(询问大家意见)
本科中参加过一系列的无人机机器人竞赛,像电赛、工训赛、机器人大赛这些,有一些比较常用的方案打算开源一下。现在读研了,也算是对本科的一个总结,但是还是想看看大家意见,大家有什么需求可以在评论区说,我…...
DMA直接内存访问,STM32实现高速数据传输使用配置
1、DMA运用场景 随着智能化、信息化的不断推进,嵌入式设备的数据处理量也呈现指数级增加,因此对于巨大的数据量处理的情况时,必须采取其它的方式去替CPU减负,以保证嵌入式设备性能。例如SD卡存储器和音视频、网络高速通信等其它情…...
Web安全研究(六)
文章目录 HideNoSeek: Camouflaging(隐藏) Malicious JavaScript in Benign ASTs文章结构Introjs obfuscationmethodologyExample HideNoSeek: Camouflaging(隐藏) Malicious JavaScript in Benign ASTs CCS 2019 CISPA 恶意软件领域,基于学习的系统已经非常流行&am…...
python3 中try 异常调试 raise 异常抛出
一、什么是异常? 异常即是一个事件,该事件会在程序执行过程中发生,影响了程序的正常执行。 一般情况下,在Python无法正常处理程序时就会发生一个异常。 异常是Python对象,表示一个错误。 当Python脚本发生异常时我…...
Java中的序列化是什么?如何实现对象的序列化和反序列化?请解释Serializable接口的作用是什么?请解释transient关键字的作用是什么?为什么会使用它?
Java中的序列化是指将对象转换为字节序列的过程,以便可以在网络上传输或将其保存到持久存储介质中。反序列化则是将字节序列重新转换回对象的过程。Java提供了一种称为序列化(Serialization)的机制来实现对象的序列化和反序列化。 要实现对象…...
二维差分---三维差分算法笔记
文章目录 一.二维差分构造差分二维数组二维差分算法状态dp求b[i][j]数组的二维前缀和图解 二.三维前缀和与差分三维前缀和图解:三维差分核心公式图解:模板题 一.二维差分 给定一个原二维数组a[i][j],若要给a[i][j]中以(x1,y1)和(x2,y2)为对角线的子矩阵中每个数都加上一个常数…...
D. Divisible Pairs
思路:我们预处理出每个数分别摸上xy的值,用map存一下,然后遍历每个数,如果a b是x的倍数的话,那么他们模x的值相加为x,如果a - b是y的倍数的话,那么他们的模y的值相等。 代码: voi…...
【教程】Kotlin语言学习笔记(二)——数据类型(持续更新)
写在前面: 如果文章对你有帮助,记得点赞关注加收藏一波,利于以后需要的时候复习,多谢支持! 【Kotlin语言学习】系列文章 第一章 《认识Kotlin》 第二章 《数据类型》 文章目录 【Kotlin语言学习】系列文章一、基本数据…...
react 插槽
问题开发当中会经常出现组件十分相似的组件,只有一部分是不同的 解决: 父组件:在引用的时候 import { Component } from "react"; import Me from "../me";const name <div>名称</div> class Shoop extends Compone…...
Linux运用fork函数创建进程
fork函数: 函数原型: pid_t fork(void); 父进程调用fork函数创建一个子进程,子进程的用户区父进程的用户区完全一样,但是内核区不完全一样;如父进程的PID和子进程的PID不一样。 返回值: RETURN VALUEO…...
Pytest测试技巧之Fixture:模块化管理测试数据
在 Pytest 测试中,有效管理测试数据是提高测试质量和可维护性的关键。本文将深入探讨 Pytest 中的 Fixture,特别是如何利用 Fixture 实现测试数据的模块化管理,以提高测试用例的清晰度和可复用性。 什么是Fixture? 在 Pytest 中&a…...
设计模式-职责链模式Chain of Responsibility
职责链模式 一、原理和实现二、实现方式1) 使用链表实现2) 使用数组实现3) 扩展 作用:复用和扩展,在实际的项目开发中比较常用。在框架开发中,我们也可以利用它们来提供框架的扩展点,能够让框架的使用者在不修改框架源码的情况下&…...
书生浦语大模型实战营-课程作业(3)
下载sentence_transformer的代码运行情况。sentence_transformer用于embedding(转向量) 本地构建持久化向量数据库。就是把txt和md文件抽取出纯文本,分割成定长(500)后转换成向量,保存到本地,称…...
Unity3D中Gfx.WaitForPresent优化方案
前言 在Unity中,Gfx.WaitForPresent占用CPU过高通常表示主线程在等待GPU完成渲染(即CPU被阻塞),这表明存在GPU瓶颈或垂直同步/帧率设置问题。以下是系统的优化方案: 对惹,这里有一个游戏开发交流小组&…...
MFC内存泄露
1、泄露代码示例 void X::SetApplicationBtn() {CMFCRibbonApplicationButton* pBtn GetApplicationButton();// 获取 Ribbon Bar 指针// 创建自定义按钮CCustomRibbonAppButton* pCustomButton new CCustomRibbonAppButton();pCustomButton->SetImage(IDB_BITMAP_Jdp26)…...
SCAU期末笔记 - 数据分析与数据挖掘题库解析
这门怎么题库答案不全啊日 来简单学一下子来 一、选择题(可多选) 将原始数据进行集成、变换、维度规约、数值规约是在以下哪个步骤的任务?(C) A. 频繁模式挖掘 B.分类和预测 C.数据预处理 D.数据流挖掘 A. 频繁模式挖掘:专注于发现数据中…...
ServerTrust 并非唯一
NSURLAuthenticationMethodServerTrust 只是 authenticationMethod 的冰山一角 要理解 NSURLAuthenticationMethodServerTrust, 首先要明白它只是 authenticationMethod 的选项之一, 并非唯一 1 先厘清概念 点说明authenticationMethodURLAuthenticationChallenge.protectionS…...
Psychopy音频的使用
Psychopy音频的使用 本文主要解决以下问题: 指定音频引擎与设备;播放音频文件 本文所使用的环境: Python3.10 numpy2.2.6 psychopy2025.1.1 psychtoolbox3.0.19.14 一、音频配置 Psychopy文档链接为Sound - for audio playback — Psy…...
uniapp中使用aixos 报错
问题: 在uniapp中使用aixos,运行后报如下错误: AxiosError: There is no suitable adapter to dispatch the request since : - adapter xhr is not supported by the environment - adapter http is not available in the build 解决方案&…...
Spring Cloud Gateway 中自定义验证码接口返回 404 的排查与解决
Spring Cloud Gateway 中自定义验证码接口返回 404 的排查与解决 问题背景 在一个基于 Spring Cloud Gateway WebFlux 构建的微服务项目中,新增了一个本地验证码接口 /code,使用函数式路由(RouterFunction)和 Hutool 的 Circle…...
Python 包管理器 uv 介绍
Python 包管理器 uv 全面介绍 uv 是由 Astral(热门工具 Ruff 的开发者)推出的下一代高性能 Python 包管理器和构建工具,用 Rust 编写。它旨在解决传统工具(如 pip、virtualenv、pip-tools)的性能瓶颈,同时…...
莫兰迪高级灰总结计划简约商务通用PPT模版
莫兰迪高级灰总结计划简约商务通用PPT模版,莫兰迪调色板清新简约工作汇报PPT模版,莫兰迪时尚风极简设计PPT模版,大学生毕业论文答辩PPT模版,莫兰迪配色总结计划简约商务通用PPT模版,莫兰迪商务汇报PPT模版,…...
GitHub 趋势日报 (2025年06月06日)
📊 由 TrendForge 系统生成 | 🌐 https://trendforge.devlive.org/ 🌐 本日报中的项目描述已自动翻译为中文 📈 今日获星趋势图 今日获星趋势图 590 cognee 551 onlook 399 project-based-learning 348 build-your-own-x 320 ne…...
