結果
| 問題 | No.430 文字列検索 | 
| コンテスト | |
| ユーザー |  | 
| 提出日時 | 2024-08-24 10:40:28 | 
| 言語 | PyPy3 (7.3.15) | 
| 結果 | 
                                TLE
                                 
                             | 
| 実行時間 | - | 
| コード長 | 1,508 bytes | 
| コンパイル時間 | 239 ms | 
| コンパイル使用メモリ | 82,432 KB | 
| 実行使用メモリ | 258,048 KB | 
| 最終ジャッジ日時 | 2024-11-10 01:12:28 | 
| 合計ジャッジ時間 | 3,614 ms | 
| ジャッジサーバーID (参考情報) | judge5 / judge4 | 
(要ログイン)
| ファイルパターン | 結果 | 
|---|---|
| sample | -- * 4 | 
| other | AC * 1 TLE * 1 -- * 12 | 
ソースコード
def precompute_hashes(text: str, pattern_length: int, a: int, h: int) -> list[int]:
    n = len(text)
    text_hashes = [0] * (n - pattern_length + 1)
    
    # 最初の部分文字列のハッシュを計算
    current_hash = 0
    for i in range(pattern_length):
        current_hash = (current_hash * a + ord(text[i])) % h
    text_hashes[0] = current_hash
    
    # a^l を計算
    a_l = pow(a, pattern_length, h)
    
    for i in range(1, n - pattern_length + 1):
        current_hash = (current_hash * a - ord(text[i - 1]) * a_l + ord(text[i + pattern_length - 1])) % h
        if current_hash < 0:
            current_hash += h
        text_hashes[i] = current_hash
    
    return text_hashes
def rolling_hash(text: str, pattern: str, a: int = 31, h: int = 998244353) -> int:
    text_length, pattern_length = len(text), len(pattern)
    
    if text_length < pattern_length:
        return 0
    
    pattern_hash = 0
    for char in pattern:
        pattern_hash = (pattern_hash * a + ord(char)) % h
    
    text_hashes = precompute_hashes(text, pattern_length, a, h)
    
    counter = 0
    for i in range(len(text_hashes)):
        if text_hashes[i] == pattern_hash:
            if text[i:i + pattern_length] == pattern: 
                counter += 1
    
    return counter
def main():
    S = input()
    M = int(input())
    
    ans = 0
    
    for _ in range(M):
        C = input()
        ans += rolling_hash(S, C)
    
    print(ans)
    
if __name__ == "__main__":
    main()
            
            
            
        