POJ - 3461 Oulipo 初见KMP

本文深入解析了KMP算法的原理及next数组的求解方法,并提供了完整的C++实现代码示例。通过一个具体的字符串匹配问题实例展示了如何利用KMP算法高效查找一个串在另一串中的出现次数。

学习KMP可以看一下这篇博客(【经典算法】——KMP,深入讲解next数组的求解),写的很好。

代码方面我参考的是kuangbin的模板(ACM博客_kuangbin)。

本题就是套KMP模板匹配一个串T在另一个串S中出现的次数。

代码如下:

#include <cstring>
#include <cstdlib>
#include <cstdio>

using namespace std;
const int N = 1000005;
char S[N], T[N];
int lens, lent;
int Next[N];

void getNext()
{
    int i = 0;
    int k = -1;
    Next[0] = -1;
    while (i < lent)
        if (k == -1 || T[i] == T[k])
            Next[++i] = ++k;
        else
            k = Next[k];
}

int KMP_count()
{
    int i = 0;
    int j = 0;
    getNext();
    int cnt = 0;
    while (i < lens)
    {
        if (j == -1 || S[i] == T[j])
        {
            i++;
            j++;
        }
        else
            j = Next[j];
        if (j == lent)
        {
            cnt++;
            j = Next[j];
        }
    }
    return cnt;
}

int main()
{
    //freopen("test.txt", "r", stdin);
    //freopen("out.txt", "w", stdout);
    int t;
    scanf("%d", &t);
    while(t--)
    {
        scanf("%s%s", T, S);
        lens = strlen(S);
        lent = strlen(T);
        printf("%d\n", KMP_count());
    }
    return 0;
}


通过短时倒谱(Cepstrogram)计算进行时-倒频分析研究(Matlab代码实现)内容概要:本文主要介绍了一项关于短时倒谱(Cepstrogram)计算在时-倒频分析中的研究,并提供了相应的Matlab代码实现。通过短时倒谱分析方法,能够有效提取信号在时间与倒频率域的特征,适用于语音、机械振动、生物医学等领域的信号处理与故障诊断。文中阐述了倒谱分析的基本原理、短时倒谱的计算流程及其在实际工程中的应用价值,展示了如何利用Matlab进行时-倒频图的可视化与分析,帮助研究人员深入理解非平稳信号的周期性成分与谐波结构。; 适合人群:具备一定信号处理基础,熟悉Matlab编程,从事电子信息、机械工程、生物医学或通信等相关领域科研工作的研究生、工程师及科研人员。; 使用场景及目标:①掌握倒谱分析与短时倒谱的基本理论及其与傅里叶变换的关系;②学习如何用Matlab实现Cepstrogram并应用于实际信号的周期性特征提取与故障诊断;③为语音识别、机械设备状态监测、振动信号分析等研究提供技术支持与方法参考; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,先理解倒谱的基本概念再逐步实现短时倒谱分析,注意参数设置如窗长、重叠率等对结果的影响,同时可将该方法与其他时频分析方法(如STFT、小波变换)进行对比,以提升对信号特征的理解能力。
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