KMP模板

本文详细介绍了一种高效的字符串匹配算法——KMP算法,并提供了完整的C++实现代码。文章首先介绍了KMP算法的时间复杂度,接着通过具体示例展示了如何构建Next数组,最后给出了查找模式串在目标串中首次出现的位置及出现次数的方法。

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感谢 kuangbin大神 http://www.cnblogs.com/kuangbin/archive/2012/08/14/2638803.html

该算法时间复杂度是O(m+n),  得到Next数组的过程是O(n)


/*
pku3461(Oulipo), hdu1711(Number Sequence)
这个模板 字符串是从0开始的
Next数组是从1开始的



*/
#include <cstdio>
#include <iostream>
#include <cstring>
using namespace std;


const int N = 1000002;
int Next[N];
char S[N], T[N]={-1};
int slen, tlen;//注意每次一定要计算长度


void getNext()
{
    int j, k;
    j = 0; k = -1; Next[0] = -1;
    while(j < tlen)
        if(k == -1 || T[j] == T[k])
            Next[++j] = ++k;
        else
            k = Next[k];

}
/*
返回模式串T在主串S中首次出现的位置
返回的位置是从0开始的。
*/
int KMP_Index()
{
    int i = 0, j = 0;
    getNext();
    while(i < slen && j < tlen)
    {
        if(j == -1 || S[i] == T[j])
        {
            i++; j++;
        }
        else
            j = Next[j];
    }
    if(j == tlen)
        return i - tlen;
    else
        return -1;
}
/*
返回模式串在主串S中出现的次数
*/
int KMP_Count()
{
    int ans = 0;
    int i, j = 0;
    if(slen == 1 && tlen == 1)
    {
        if(S[0] == T[0])
            return 1;
        else
            return 0;
    }
    getNext();
    for(i = 0; i < slen; i++)
    {
        while(j>=0 && S[i] != T[j])
            j = Next[j];
        if(j==-1||S[i] == T[j])
            j++;
        if(j == tlen)
        {
            ans++;
            j = Next[j];
        }
    }
    return ans;
}
int main()
{


    int TT;
    int i, cc;
    scanf("%d",&TT);
    while(TT--)
    {
        scanf("%s",S);
        scanf("%s",T);
        slen = strlen(S);
        tlen = strlen(T);
        cout<<"模式串T在主串S中首次出现的位置是: "<<KMP_Index()<<endl;
        cout<<"模式串T在主串S中出现的次数为: "<<KMP_Count()<<endl;
    }
    return 0;
}
/*
test case
aaaaaa a
abcd d
aabaa b
*/
标题基于SpringBoot+Vue的社区便民服务平台研究AI更换标题第1章引言介绍社区便民服务平台的研究背景、意义,以及基于SpringBoot+Vue技术的研究现状和创新点。1.1研究背景与意义分析社区便民服务的重要性,以及SpringBoot+Vue技术在平台建设中的优势。1.2国内外研究现状概述国内外在社区便民服务平台方面的发展现状。1.3研究方法与创新点阐述本文采用的研究方法和在SpringBoot+Vue技术应用上的创新之处。第2章相关理论介绍SpringBoot和Vue的相关理论基础,以及它们在社区便民服务平台中的应用。2.1SpringBoot技术概述解释SpringBoot的基本概念、特点及其在便民服务平台中的应用价值。2.2Vue技术概述阐述Vue的核心思想、技术特性及其在前端界面开发中的优势。2.3SpringBoot与Vue的整合应用探讨SpringBoot与Vue如何有效整合,以提升社区便民服务平台的性能。第3章平台需求分析与设计分析社区便民服务平台的需求,并基于SpringBoot+Vue技术进行平台设计。3.1需求分析明确平台需满足的功能需求和性能需求。3.2架构设计设计平台的整体架构,包括前后端分离、模块化设计等思想。3.3数据库设计根据平台需求设计合理的数据库结构,包括数据表、字段等。第4章平台实现与关键技术详细阐述基于SpringBoot+Vue的社区便民服务平台的实现过程及关键技术。4.1后端服务实现使用SpringBoot实现后端服务,包括用户管理、服务管理等核心功能。4.2前端界面实现采用Vue技术实现前端界面,提供友好的用户交互体验。4.3前后端交互技术探讨前后端数据交互的方式,如RESTful API、WebSocket等。第5章平台测试与优化对实现的社区便民服务平台进行全面测试,并针对问题进行优化。5.1测试环境与工具介绍测试
资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/9648a1f24758 Java中将Word文档转换为PDF是一种常见的技术需求,尤其在跨平台共享、保持格式一致性和便于在线预览等场景中非常实用。通常,开发者会借助专门的库来实现这一功能,其中Aspose.Words是一个非常强大的选择。Aspose.Words是由Aspose公司开发的文档处理组件,支持多种文件格式,包括Word和PDF。它提供了丰富的API,方便开发者在Java应用程序中进行文件转换、编辑和格式化操作,尤其在Word转PDF方面表现卓越。 使用Aspose.Words进行Word转PDF的步骤如下: 添加依赖:通过Maven或Gradle等工具将Aspose.Words的Java库引入项目。 加载Word文档:使用Document类加载Word文件,例如: 配置输出选项:创建PdfSaveOptions对象,用于设置PDF保存时的选项,如图像质量、安全性等。 执行转换:调用Document的save方法,传入输出路径和PdfSaveOptions对象,例如: 支持多种输出格式:Aspose.Words不仅支持将Word转换为PDF,还能转换为HTML、EPUB、XPS等多种格式,只需更换SaveOptions的子类即可。 保持格式与样式:在转换过程中,Aspose.Words能够最大程度地保留源文档的格式和样式,包括文本样式、图像位置、表格布局等。 优化性能:Aspose.Words支持并行处理和多线程技术,可以显著提高大量文档转换的速度。 处理复杂文档:它能够处理包含宏、复杂公式、图表、脚注等元素的Word文档,确保转换后的PDF内容完整且可读。 安全性与版权:在转换过程中,可以设置PDF的访问权限,例如禁止打印或复制文本,从而保护文档内容。 在实际开发中,还需要注意错误和异常的处理,以
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