记住这张图,getnext就是对一个已知的待匹配的串进行分析,nex[i]表示当a[i]匹配失败后我能跳到哪里,继续尝试匹配,而不是每一次失败都从头再来,先来看看代码 const int maxn = 1e5; int net[maxn]; char a[maxn]; void get_next(int len) { int i = 0,j = -1; nex[0] = -1;//别忘记初始化,和汽车的发动机一样重要 while(i < len) { if(j == -1 || a[i] ==…

KMP算法是用来解决字符串的匹配问题的,即在字符串S中寻找字符串P.形式定义:假设存在长度为n的字符数组S[0...n-1],长度为m的字符数组P[0...m-1],是否存在i,使得SiSi+1...Si+m-1等于P0P1...Pm-1,若存在,则匹配成功,若不存在则匹配失败.该问题经常出现在编辑器中,即常用的find或ctrl-F命令,所以字符串匹配算法的复杂度直接影响编辑器的效率. 首先考虑朴素字符串匹配的方法.其思想是:循环以字符数组S中的每一个字符作为起点,与字符数组P进行匹配.其代码…

Oulipo Time Limit: 1000MS   Memory Limit: 65536K Total Submissions: 36916   Accepted: 14904 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 quot…

kmp算法完成的任务是:给定两个字符串O和f,长度分别为n和m,判断f是否在O中出现,如果出现则返回出现的位置.常规方法是遍历a的每一个位置,然后从该位置开始和b进行匹配,但是这种方法的复杂度是O(nm).kmp算法通过一个O(m)的预处理,使匹配的复杂度降为O(n+m). 参考链接:[经典算法]--KMP,深入讲解next数组的求解 - c_cloud - 博客园 讲解的非常清楚明白 主要就是next数组的求解 KMP算法的核心所在,就是next数组的求解!不过,在这里我找到了一个全新的理解方…

asp.net网站中,我最常用的就是Form认证了,在实现登陆时,利用Form认证实现用户的访问权限,哪些页面是可以匿名登陆,哪些页面需要认证后才能访问,哪些页面不能访问等等权限.我还可在登陆时,使用FormsAuthenticationTicket 来记住登陆信息来实现网站记住当前登陆者的信息. 1:authentication节点 在新建的asp.net网站,在web.config文件中,我们可以找到authentication节点 <!--修改验证模式为Forms--> <auth…

我自己整理的KMP算法的PDF文件:http://pan.baidu.com/s/1o8yKIi2提取密码:8291 别的就不多说啥了,感谢来自海子 博客园的 资料--…

Time Limit: 1000MS   Memory Limit: 65536K Total Submissions: 37971   Accepted: 15286 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…

kmp算法又称“看毛片”算法,是一个效率非常高的字符串匹配算法.不过由于其难以理解,所以在很长的一段时间内一直没有搞懂.虽然网上有很多资料,但是鲜见好的博客能简单明了地将其讲清楚.在此,综合网上比较好的几个博客(参见最后),尽自己的努力争取将kmp算法思想和实现讲清楚. kmp算法完成的任务是:给定两个字符串O和f,长度分别为n和m,判断f是否在O中出现,如果出现则返回出现的位置.常规方法是遍历a的每一个位置,然后从该位置开始和b进行匹配,但是这种方法的复杂度是O(nm).kmp算法通过一个O(…

题意:给一个数字,每一次把它的最后一位拿到最前面,一直那样下去,分别求形成的数字小于,等于和大于原来数的个数. SAM乱搞失败 当然要先变SS了 然后考虑每个后缀前长为n个字符,把它跟S比较就行了 如果用后缀家族的话复杂度要加上log,本题会TLE吧 求一个串S的每个后缀与另一个串T的最长公共前缀可以用扩展KMP!复杂度O(n+m) 看课件吧 从1开始写真不容易以后再也不从1开始了,判断位置好麻烦好容易错 next[i]=LCP(T[i,m],T) extend[i]=LCP(S[i,n],T)…

Dinic是很好的算法,但是我还是从ek算法复习起步 面对最大流问题,印象最深的就是反向边的思想,他给我们提供了反悔的机会,其实现在放到实际上来想,可以相当于两边的水都流了这条边,只是方向不一样,放到程序上,就是添加反向边. ek算法是基础的算法,思想也比较简单,就是先用bfs去寻找一波可行的1  到  n 的最大流,然后记录每一个经过的结点的前驱,在调用ek算法建立反向边,时间上面也是很费时,所以才有必要去学习Dinic算法及其优化的版本,这里就不粘贴我的ek算法的代码了…… 果然是温故而知新…