议题:AC自动机(Aho-Corasick Automation) 分析: 此算法在1975年产生于贝尔实验室,是著名的多模式匹配算法之一:一个常见的例子就是给定N个单词,给定包含M个字符的文章,要求确定多少个给定的单词在文章中出现过:AC自动机在匹配文本时不需要回溯,处理时间复杂度与pattern无关,仅是target的长度O(N):构建AC自动机的时间复杂度: 与KMP算法类似,AC自动机也是利用前一个匹配模式串失效之后得到的信息来确定下一个匹配的开始位置,从而避免回移主串的匹配指针:与KM…

用nodeJs写算法题 咱们前端使用算法的地方不多,但是为了校招笔试,不得不针对算法题去练习呀! 好不容易下定决心 攻克算法题.发现js并不能像c语言一样自建输入输出流.只能回去学习c语言了吗?其实不用,node也能很好帮助我们完成!且笔试都支持用nodeJs,实际上就是用JS编程,只是用到了node的一些输入输出流方法. 我们看看最简单的使用模板:(转载) var readline = require('readline'); rl = readline.createInterface({ i…

LINK1 LINK2 题目大意 让你在一个大小为\(n*m\)的矩阵中找大小是\(x*y\)的矩阵的出现次数 思路1:Hash hash思路及其傻逼 你把一维情况扩展一下 一维是一个bas,那你二维就用两个bas好了 对一个在\((i,j)\)的字符,令他的hash值是\(c_{i,j}*bas1^i*bas2^j\) 然后算出矩阵hash值乘上差量判断就做完了 70ms //Author: dream_maker #include<bits/stdc++.h> using namespac…

原文:https://blog.csdn.net/u013421629/article/details/83178970 一道bat面试题:快速替换10亿条标题中的5万个敏感词,有哪些解决思路? 有十亿个标题,存在一个文件中,一行一个标题.有5万个敏感词,存在另一个文件.写一个程序过滤掉所有标题中的所有敏感词,保存到另一个文件中. 1.DFA过滤敏感词算法 在实现文字过滤的算法中,DFA是比较好的实现算法.DFA即Deterministic Finite Automaton,也就是确定有穷自动机…

自动AC机 Keywords Research 板子题,同luoguP3808,不过是多测. 然后多测不清空,\(MLE\)两行泪. 板子放一下 #include<bits/stdc++.h> using namespace std; #define ll int #define ull unsigned long long #define ZZ_zuozhe int main() #define S 1000010 ll n; char tmp[S]; ll vcn=0; struct ve…

议题:KMP算法(D.E. Knuth, J.H. Morris, V.R. Pratt Algorithm) 分析: KMP算法用于在一个主串中找出特定的字符或者模式串.现在假设主串为长度n的数组T[1,n],模式串为长度m的数组P[1,m]:数组T和P满足:n>m,且所有元素都来自有限字母表中的字符: 常规比较方式是将模式字符串作为滑动窗口从左向右匹配主串的每一个位置,每到一个位置的时候都从当前的第一个字符开始比较,相同则比较下一个字符,否则移 到下一个位置.下左图中顶端字母行表示主串,模式…

广度优先搜索&深度优先搜索(Breadth First Search & Depth First Search) BFS优缺点: 同一层的所有节点都会加入队列,所以耗用大量空间: 仅能非递归实现: 相比DFS较快,空间换时间: 适合广度大的图: 空间复杂度:邻接矩阵O(N^2):邻接表O(N+E): 时间复杂度:O(V+E): DFS优缺点: 无论是系统栈还是用户栈保存的节点数都只是树的深度,所以空间耗用小: 有递归和非递归实现: 由于有大量栈操作(特别是递归实现时候的系统调用),执行速度…

A*搜索算法(A Star Search Algorithm) A*算法主要用于在二维平面上寻找两个点之间的最短路径.在从起始点到目标点的过程中有很多个状态空间,DFS和BFS没有任何启发策略所以穷举所有的状 态空间,不适合仅需对局部进行搜索的应用.启发式搜索的关键在于:当前节点在选择下一步节点的时候,可以通过一个启发函数进行选择,选择到达终点代价最小 的节点作为下一步节点.A*的启发函数构造为: f(n)=g(n)+h(n) f(n)是可选的下一个节点的代 价,g(n)表示从start点到n点…

议题:动态规划(Dynamic Programming) 分析: DP主要用于解决包含重叠子问题(Overlapping Subproblems)的最优化问题,其基本策略是将原问题分解为相似的子问题,通过求解并保存最简单子问题的解,然后逐步合并成为原问题的解,由于需 要查询子问题的解,所以需要一个表格记录子问题的解:DP仅适用于最优子结构问题(Optimal Substructure),也就是局部最优解相当于(或者近似于)全局最优解: 对于原问题而言,当递归地自顶向下对问题进行求解时,每次产生的…

二叉堆(Binary Heap) 二叉堆是完全二叉树(或者近似完全二叉树):其满足堆的特性:父节点的值>=(<=)任何一个子节点的键值,并且每个左子树或者右子树都是一 个二叉堆(最小堆或者最大堆):一般使用数组构建二叉堆,对于array[i]而言,其左子节点为array[2*i],其右子节点为 array[2*i+1]:二叉堆支持插入,删除,查找最大(最小)键值的操作,但是合并二叉堆的复杂度较高,时间复杂度为O(N):但是二项堆或者斐波 那契堆则仅需要O(logN): 二项树(Binomial…