FFT也能用于一些特殊的字符串匹配与最小化问题。

Prob 1 : 给出模式串A与文本串B,两个串中只有26个大写字母与通配符'?'(即可以任意匹配一个字符),求A在B中的匹配数。要求以FFT为例给出上限为O(nlogn)的算法。

Prob 2 : 给出模式串A与文本串B,字符集很小,求A在B中的匹配数,允许有k个字符不同。要求以FFT为例给出上限为O(nlogn*|S|)的算法。

Prob 3 : 给出数列a和b,长度均为n,a可以顺时针转动但不能翻转,最小化sigma(ai*bi)。要求以FFT为例给出上限为O(nlogn)的算法。


不知道是什么东西的引导

我们先看看FFT干了什么,就是个卷积。

以数组a和b为例(这里下标从1开始),a有4位,b有8位,卷出的结果放在c数组中。

然而并没有什么用处。我们再往后看几位:

虽然FFT时会把a数组给自动补全,但从实际意义上来讲,只是整个a数组与b数组中四个数相乘放进c中。

不难发现,此时的下标就是一个“占位符”。

我们顺便把a数组反一反,就有:

这样就有很好的性质了,c数组中从第5位开始,每往后一位就是整个a数组与b数组中连续的四位积的和。

同样可以拓展到更大的数组中,接下来的题目就要利用这个特点。


Prob 1

我们发现字符串的匹配很类似于上述图片中一位位算过去。

先不考虑通配符,只是普通的字符串匹配。定义为A的第x位与B的第y位的匹配度。若C为0,则是匹配的。

再定义,表示B字符串中以x为结尾,向前m-1位与A字符串的匹配度。我们天真地考虑若P为0,则是匹配的。

但是C有正有负,因此一旦连续的几位的可重集是相同的,P的结果就为0。

所以在C上动手脚。干脆加个平方吧:

这样,

但还不能优化!因此我们又看了看上面的图,把A字符串反了过来。定义

注意到(m-i-1)+(x-m+1+i)==x,有:

这样S与B做一遍卷积就行了。S与B的值取字符串的字符值就行了。

那带上通配符,只要有任何字符遇上“?”,C的值就必须是0。这样在原来P的式子中,后面乘上S与B中相应的第几位,若是“?”,给其赋值为0。则

做三次FFT,加起来等于0的,即为匹配。

 //源:https://www.luogu.org/problemnew/show/P4173
#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
const int maxn=;
const double pi=3.1415926535898;
struct com
{
double a,b;
com(double A=,double B=){a=A,b=B;}
void operator=(com x){a=x.a,b=x.b;}
com operator+(com x){return com(a+x.a,b+x.b);}
com operator-(com x){return com(a-x.a,b-x.b);}
com operator*(com x){return com(a*x.a-b*x.b,a*x.b+b*x.a);}
com operator/(double d){return com(a/d,b/d);}
com operator*(double d){return com(a*d,b*d);}
}A[maxn],B[maxn],ans[maxn];
int n,m,limit,r[maxn],len,g1[maxn],g2[maxn];
char ch;
int re(int x)
{
int sum=;
for(int i=;i<len;++i)
{
sum=sum*+x%;
x/=;
}
return sum;
}
void FFT(com*A,int g)
{
for(int i=;i<limit;++i)
if(i<r[i])swap(A[i],A[r[i]]);
for(int i=;i<=limit;i*=)
{
com w(cos(*pi/i),g*sin(*pi/i));
for(int j=;j<limit/i;++j)
{
com d(,);
for(int k=;k<i/;++k)
{
com a=A[i*j+k],b=d*A[i*j+i/+k];
A[i*j+k]=a+b;
A[i*j+i/+k]=a-b;
d=w*d;
}
}
}
}
void out(com*A)
{
for(int i=;i<limit;++i)cout<<A[i].a<<' ';
cout<<endl;
}
void get(com*A,com*B)
{
FFT(A,);
FFT(B,);
for(int i=;i<limit;++i)A[i]=A[i]*B[i];
FFT(A,-);
for(int i=;i<limit;++i)A[i]=A[i]/limit;
}
int main()
{
ios::sync_with_stdio(false);
cin>>n>>m;
for(int i=n-;i>=;--i)
{
cin>>ch;
if(ch!='*')
{
int x=ch-'a'+;
A[i]=g1[i]=x;
}
}
for(int i=;i<m;++i)
{
cin>>ch;
if(ch!='*')
{
int x=ch-'a'+;
g2[i]=x;
B[i]=x*x*x;
}
}
limit=;
while(limit<n+m+)limit*=,++len;
for(int i=;i<limit;++i)r[i]=re(i);
get(A,B);
for(int i=;i<limit;++i)ans[i]=A[i]; for(int i=limit-;i>=;--i)A[i]=g1[i]*g1[i]*g1[i];
for(int i=;i<limit;++i)B[i]=g2[i];
get(A,B);
for(int i=;i<limit;++i)ans[i]=ans[i]+A[i]; for(int i=limit-;i>=;--i)A[i]=g1[i]*g1[i];
for(int i=;i<limit;++i)B[i]=g2[i]*g2[i];
get(A,B);
for(int i=;i<limit;++i)ans[i]=ans[i]-A[i]*; int tot=;
for(int i=n-;i<m;++i)if(int(ans[i].a+0.5)==)++tot;
cout<<tot<<endl;
for(int i=n-;i<m;++i)if(int(ans[i].a+0.5)==)cout<<i-n+<<' ';
cout<<endl;
return ;
}

代码


Prob 2

若字符只有’0'和'1'的呢?按照上面的做法,最后结果小于等于2的即为匹配(因为会有地方算两遍)。

再拓展一下,字符集多大就做几遍。最后的和加起来即可。

但由于一些奇妙的原因,至今我交不过去。只有网址。

其实随便哈希就能过了,SA也行。

https://www.luogu.org/problemnew/show/P3763


Prob 3

仍然是老套路。我们只要把其中某个数组的长度变为两倍,再重复写下前面的数就行了。

类似的题目:https://www.luogu.org/problemnew/show/P3723

最后,如果能用一些数据结构或方法来维护的话就别写FFT了。

FFT与一些冷门问题的更多相关文章

  1. 并行计算提升32K*32K点(32位浮点数) FFT计算速度(4核八线程E3处理器)

    对32K*32K的随机数矩阵进行FFT变换,数的格式是32位浮点数.将产生的数据存放在堆上,对每一行数据进行N=32K的FFT,记录32K次fft的时间. 比较串行for循环和并行for循环的运行时间 ...

  2. 【BZOJ-2179&2194】FFT快速傅里叶&快速傅里叶之二 FFT

    2179: FFT快速傅立叶 Time Limit: 10 Sec  Memory Limit: 259 MBSubmit: 2978  Solved: 1523[Submit][Status][Di ...

  3. 为什么FFT时域补0后,经FFT变换就是频域进行内插?

    应该这样来理解这个问题: 补0后的DFT(FFT是DFT的快速算法),实际上公式并没变,变化的只是频域项(如:补0前FFT计算得到的是m*2*pi/M处的频域值, 而补0后得到的是n*2*pi/N处的 ...

  4. FFT NNT

    算算劳资已经多久没学新算法了,又要重新开始学辣.直接扔板子,跑...话说FFT算法导论里讲的真不错,去看下就懂了. //FFT#include <cstdio> #include < ...

  5. CC countari & 分块+FFT

    题意: 求一个序列中顺序的长度为3的等差数列. SOL: 对于这种计数问题都是用个数的卷积来进行统计.然而对于这个题有顺序的限制,不好直接统计,于是竟然可以分块?惊为天人... 考虑分块以后的序列: ...

  6. ECF R9(632E) & FFT

    Description: 上一篇blog. Solution: 同样我们可以用fft来做...就像上次写的那道3-idoit一样,对a做k次卷积就好了. 同样有许多需要注意的地方:我们只是判断可行性, ...

  7. fft练习

    数学相关一直都好弱啊>_< 窝这个月要补一补数学啦, 先从基础的fft补起吧! 现在做了 道. 窝的fft 模板 (bzoj 2179) #include <iostream> ...

  8. FFT时域与频域的关系,以及采样速率与采样点的影响

    首先对于FFT来说,输入的信号是一个按一定采样频率获得的信号序列,而输出是每个采样点对应的频率的幅度(能量). 下面详细分析: 在FFT的输出数据中,第一个值是直流分量的振幅(这样对应周期有无穷的可能 ...

  9. 【玩转单片机系列002】 如何使用STM32提供的DSP库进行FFT

    前些日子,因为需要在STM32F103系列处理器上,对采集的音频信号进行FFT,所以花了一些时间来研究如何高效并精确的在STM32F103系列处理器上实现FFT.在网上找了很多这方面的资料做实验并进行 ...

随机推荐

  1. 第八篇——Struts2的处理结果类型

    Struts2处理结果类型 1.SUCCESS:表示Action正确的执行完成,返回相应的视图,success是name属性的默认值: 2.ERROR:表示Action执行失败,返回到错误处理视图: ...

  2. SpringMVC 图片上传,检查图片大小

    使用SpringMVC+Spring 前端提交图片文件到Controller,检查上传图片大小是否符合要求 直接上代码了 1.校验图片大小 这里提供出验证的方法,用于在需要校验的地方调用 /** * ...

  3. vue mand-mobile按2.0文档默认安装的是1.6.8版本

    vue mand-mobile按2.0文档默认安装的是1.6.8版本 npm list mand-mobilebigbullmobile@1.0.0 E:\webcode\bigbullmobile` ...

  4. 使用C#爬小说

    最近因朋友需要在研究如何从网站上爬小说,说到爬,很多人首先想到的是Python,但是因为没有用过Python,加上时程比较紧,就直接使用C#. 其原理也很简单,就是利用HttpWebRequest对象 ...

  5. Jquery回到顶部效果

    <html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml"> <head runat="server"> &l ...

  6. 9个顶级开发IoT项目的开源物联网平台

    https://blog.csdn.net/shnbiot/article/details/80432017 物联网(IoT)是帮助人工智能(AI)以更好的方式控制和理解事物的未来技术. 我们收集了一 ...

  7. JS设计模式(10)职责链模式(重要)

    什么是职责链模式? 重要性:4 星,在项目中能对 if-else 语句进行优化 定义:避免请求发送者与接收者耦合在一起,让多个对象都有可能接收请求,将这些对象连接成一条链,并且沿着这条链传递请求,直到 ...

  8. tp剩余未验证内容-6

    杂项 系统中的电感线圈元件, 虽然不消耗电能, 但是会 占用系统的容量(相当于占用资源但是不做事), 会使系统 的发电量的使用效率降低, 线路损耗增大, 发出同样有功用电量所需的设备容量扩大 将感性元 ...

  9. IOS 应用发布流程

    发布流程总结成三个步骤: iOS应用发布流程(一)------相关app证书的申请.下载以及安装 http://blog.csdn.net/ys371277787/article/details/50 ...

  10. 学习笔记69—金蝶财务软件安装教程(KIS12.3,win10)

    ****************************************************** 如有谬误,请联系指正.转载请注明出处. 联系方式: e-mail: heyi9069@gm ...