AC自动机(java)

AC自动机

  • AC自动机介绍
    • 代码演示
  • indexTree

AC自动机介绍

AC自动机算法是一种基于Trie树和有限状态机的字符串匹配算法。它在查找字符串时,利用额外的失配指针进行回退,转向其他分支,避免重复匹配前缀,从而提高算法效率。当一个字典串集合是已知的,AC自动机算法可以以离线方式先求出并储存自动机,以便日后使用。在这种情况下,算法的时间复杂度为输入字符串长度和匹配数量之和。AC自动机算法的主要优势是高效、快速,能够在大量文本中快速查找匹配项。

AC自动机算法的流程包括以下几个步骤:
1.构建Trie树:将所有字典串集合中的串进行前缀压缩,得到Trie树。
2.构建Fail指针:从根节点开始,按照字典序遍历所有节点,为每个节点设置Fail指针
3.初始化:将初始状态设为根节点。
4.匹配:从左到右扫描输入字符串,根据当前字符找到下一个节点,并更新Fail指针。如果找到匹配的串,则记录下来。
5.回溯:如果匹配失败,则根据Fail指针回溯到下一个节点重新匹配。
通过以上流程,AC自动机算法可以在O(m+n)时间复杂度内完成字符串匹配,其中m是输入字符串的长度,n是字典串集合中的最长串的长度。

用图演示下AC自动机的结构.
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
红色的指针就是fail 指针.

代码演示

// 前缀树的节点
	public static class Node {
		// 如果一个node,end为空,不是结尾
		// 如果end不为空,表示这个点是某个字符串的结尾,end的值就是这个字符串
		public String end;
		// 只有在上面的end变量不为空的时候,endUse才有意义
		// 表示,这个字符串之前有没有加入过答案
		public boolean endUse;
		public Node fail;
		public Node[] nexts;

		public Node() {
			endUse = false;
			end = null;
			fail = null;
			nexts = new Node[26];
		}
	}

	public static class ACAutomation {
		private Node root;

		public ACAutomation() {
			root = new Node();
		}

		public void insert(String s) {
			char[] str = s.toCharArray();
			Node cur = root;
			int index = 0;
			for (int i = 0; i < str.length; i++) {
				index = str[i] - 'a';
				if (cur.nexts[index] == null) {
					cur.nexts[index] = new Node();
				}
				cur = cur.nexts[index];
			}
			cur.end = s;
		}

		public void build() {
			Queue<Node> queue = new LinkedList<>();
			queue.add(root);
			Node cur = null;
			Node cfail = null;
			while (!queue.isEmpty()) {
				// 某个父亲,cur
				cur = queue.poll();
				for (int i = 0; i < 26; i++) { // 所有的路
					// cur -> 父亲  i号儿子,必须把i号儿子的fail指针设置好!
					if (cur.nexts[i] != null) { // 如果真的有i号儿子
						cur.nexts[i].fail = root;
						cfail = cur.fail;
						while (cfail != null) {
							if (cfail.nexts[i] != null) {
								cur.nexts[i].fail = cfail.nexts[i];
								break;
							}
							cfail = cfail.fail;
						}
						queue.add(cur.nexts[i]);
					}
				}
			}
		}

		// 大文章:content
		public List<String> containWords(String content) {
			char[] str = content.toCharArray();
			Node cur = root;
			Node follow = null;
			int index = 0;
			List<String> ans = new ArrayList<>();
			for (int i = 0; i < str.length; i++) {
				index = str[i] - 'a'; // 路
				// 如果当前字符在这条路上没配出来,就随着fail方向走向下条路径
				while (cur.nexts[index] == null && cur != root) {
					cur = cur.fail;
				}
				// 1) 现在来到的路径,是可以继续匹配的
				// 2) 现在来到的节点,就是前缀树的根节点
				cur = cur.nexts[index] != null ? cur.nexts[index] : root;
				follow = cur;
				while (follow != root) {
					if (follow.endUse) {
						break;
					}
					// 不同的需求,在这一段之间修改
					if (follow.end != null) {
						ans.add(follow.end);
						follow.endUse = true;
					}
					// 不同的需求,在这一段之间修改
					follow = follow.fail;
				}
			}
			return ans;
		}

	}

indexTree

数据结构算法:indexTree

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:/a/42966.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系我们进行投诉反馈qq邮箱809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

Flink-端到端精确一次(End-To-End Exactly-Once)

1.总结 目的&#xff1a;想要在故障恢复后不丢数据 输入端 保证可以重复发送数据如果是kafka&#xff0c;Flink负责维护offset&#xff0c;不用kafka维护设置kafka的隔离级别为&#xff1a;读已提交flink 开启检查点采用对齐或者不对齐的精确一次输出端 kafka 幂等事务两阶段…

【微信小程序】使用iView组件库的ActionSheet组件实现底部选择功能

效果1 效果2 要在微信小程序中使用iView组件库的ActionSheet组件&#xff0c;可以按照以下步骤进行&#xff1a; 首先&#xff0c;确保已经引入了iView组件库的样式和脚本文件。可以在app.wxss中引入iView的样式文件&#xff1a; import "/path/to/iview/weapp/dist/sty…

AutoSAR系列讲解(实践篇)7.4-实验:配置SWCRTE

注意: 实验篇是重点,有条件的同学最好跟着做一遍,然后回头对照着7.1-7.3理解其配置的目的和意义。实验下篇将在7.7节中继续做 一、实验概览 1、实验目的 通过本次实验,主要是让大家对Dev的配置有一个全流程的学习。这里会用到前两节的内容,将其串联起来,让大家能完整的…

Spring MVC异常处理【单个控制异常处理器、全局异常处理器、自定义异常处理器】

目录 一、单个控制器异常处理 1.1 控制器方法 1.2 编写出错页面 1.3 测试结果 二、全局异常处理 2.1 一个有异常的控制器类 2.2 全局异常处理器类 2.3 测试结果 三、自定义异常处理器 3.1 自定义异常处理器 3.2 测试结果 往期专栏&文章相关导读 1. Maven系列…

STM32入门之创建工程模板

1.STM32固件库的结构图如下。从图中可以看出&#xff0c;我们在配置STM32的固件库时需要配置用户层、CMSIS层的文件。配置库文件即正确的配置这些函数的文件。CMSIS(Cortex Microcontroller Software Interface Standard)是ARM公司提供的微控制器软件接口标准&#xff0c;所有使…

sql:是否在时间段内

判断给定时间是否在区间内&#xff0c;由于结束时间可能为空&#xff0c;若为空表示长期&#xff1b;希望在 end_date 可以延长180天作为最终的 end_date -- okAND ((ic.price_end_date is null and ic.price_start_date < 2022-01-22) or (ic.price_end_date is not null …

结构型设计模式之适配器模式【设计模式系列】

系列文章目录 C技能系列 Linux通信架构系列 C高性能优化编程系列 深入理解软件架构设计系列 高级C并发线程编程 设计模式系列 期待你的关注哦&#xff01;&#xff01;&#xff01; 现在的一切都是为将来的梦想编织翅膀&#xff0c;让梦想在现实中展翅高飞。 Now everythi…

【Hadoop 01】简介

目录 1 Hadoop 简介 2 下载并配置Hadoop 2.1 修改/etc/profile 2.2 修改hadoop-env.sh 2.3 修改core-site.xml 2.4 修改hdfs-site.xml 2.5 修改mapred-site.xml 2.6 修改yarn-site.xml 2.7 修改workers 2.8 修改start-dfs.sh、stop-dfs.sh 2.9 修改start-yarn.sh、s…

【VUE】解决图片视频加载缓慢/首屏加载白屏的问题

1 问题描述 在 Vue3 项目中&#xff0c;有时候会出现图片视频加载缓慢、首屏加载白屏的问题 2 原因分析 通常是由以下原因导致的&#xff1a; 图片或视频格式不当&#xff1a;如果图片或视频格式选择不当&#xff0c;比如选择了无损压缩格式&#xff0c;可能会导致文件大小过大…

MySQL(一)基本架构、SQL语句操作、试图

MySQL系列文章 MySQL&#xff08;一&#xff09;基本架构、SQL语句操作、试图 MySQL&#xff08;二&#xff09;索引原理以及优化 MySQL&#xff08;三&#xff09;SQL优化、Buffer pool、Change buffer MySQL&#xff08;四&#xff09;事务原理及分析 MySQL&#xff08;五&a…

清洁机器人规划控制方案

清洁机器人规划控制方案 作者联系方式Forrest709335543qq.com 文章目录 清洁机器人规划控制方案方案简介方案设计模块链路坐标变换算法框架 功能设计定点自主导航固定路线清洁区域覆盖清洁贴边沿墙清洁自主返航回充 仿真测试仿真测试准备定点自主导航测试固定路线清洁测试区域…

SpringBoot项目的创建

等待maven下载完成 删除无用文件 此时我们就创建成功了

在外远程NAS群晖Drive - 群晖Drive挂载电脑磁盘同步备份【无需公网IP】

文章目录 前言1.群晖Synology Drive套件的安装1.1 安装Synology Drive套件1.2 设置Synology Drive套件1.3 局域网内电脑测试和使用 2.使用cpolar远程访问内网Synology Drive2.1 Cpolar云端设置2.2 Cpolar本地设置2.3 测试和使用 3. 结语 前言 群晖作为专业的数据存储中心&…

Windows11的VS201x编译OpenCV+Contrib+CUDA

(1) CUDA下载&#xff0c;注意要和cudnn版本号相关。 我安装的是cuda11.0,注意VS2015不能编译CUDA11&#xff0c;所以用VS2015的话需要下载CUDA 10。因为更高的版本目前还没有cudnn。 (2) 下载和安装VS2015。 (3) 下载和解压CMake。 CMake地址&#xff1a; Releases Kitw…

Linux中docker的基本操作

文章目录 一、docker概述1.1 什么是docker1.2 Docker与虚拟机的特性区别1.3 容器在内核中支持2种重要技术1.4 docker的核心概念 二、安装docker三、Docker 镜像操作四、Docker 容器操作 一、docker概述 1.1 什么是docker 是一个开源的应用容器引擎&#xff0c;基于go语言开发…

js 在浏览器窗口关闭后还可以不中断网络请求

有个需求&#xff0c;我们需要在用户发送数据过程中&#xff0c;如果用户关闭了网页(包括整个浏览器关闭)&#xff0c;不要中断数据传递 目前XMLHttpRequest对象是不支持的 http服务器 为了测试效果我们用nodejs写了个http服务器代码 文件名为httpServer.js如下&#xff0c;…

基于深度学习淡水鱼体重智能识别模型研究

工作原理为&#xff1a;首先对大众淡水鱼图片进行数据清洗并做标签分类&#xff0c;之后基于残差网络ResNet50模型进行有监督的分类识别训练&#xff0c;获取识别模型。其次通过搭建回归模型设计出体重模型&#xff0c;对每一类淡水鱼分别拟合出对应的回归方程&#xff0c;将获…

Transformer 模型实用介绍:BERT

动动发财的小手&#xff0c;点个赞吧&#xff01; 在 NLP 中&#xff0c;Transformer 模型架构是一场革命&#xff0c;极大地增强了理解和生成文本信息的能力。 在本教程[1]中&#xff0c;我们将深入研究 BERT&#xff08;一种著名的基于 Transformer 的模型&#xff09;&#…

Jmeter 如何并发执行 Python 脚本

目录 1. 前言 2. Python 实现文件上传 3. Jmeter 并发执行 4. 最后 1. 前言 JMeter 是一个开源性能测试工具&#xff0c;它可以帮助我们更轻松地执行性能测试&#xff0c;并使测试结果更加可靠。Python 是一种广泛使用的编程语言&#xff0c;它可以用于开发各种软件和应用…

017-从零搭建微服务-系统服务(四)

写在最前 如果这个项目让你有所收获&#xff0c;记得 Star 关注哦&#xff0c;这对我是非常不错的鼓励与支持。 源码地址&#xff08;后端&#xff09;&#xff1a;https://gitee.com/csps/mingyue 源码地址&#xff08;前端&#xff09;&#xff1a;https://gitee.com/csps…