KMP模式匹配

屌毛算法导致我直接罢工两天没心情做题。

KMP就是用来解决匹配问题,比如字符串中找重复子串。

核心就是一个next数组
含义:next[i]即 以i为结尾的非前缀字串 和 前缀 能够匹配的最大长度。没有的话可以为0

abaabaaaa
next[5]就是因为aba和 aba 相匹配,为3
如果直接枚举next数组的话,显然不如直接暴力枚举字符串,因此就有了优化

引理:如果j为next[i]的一个候选项,则小于j的最大的next[i]的候选项是next[j]
即next[i]候选项是 j next[j] next[next[j]] …的非0元素

证明:若存在next[j]<h<j,h为next[i]的候选项,原本next[j]就会被更大的取代。不满足每个next最大的性质
优化:
如果j是next[i]的候选项,那么j-1也是next[I-1]的候选项(长度为j的字符串相等那么 长度为j-1的必然也相等)
因此,计算next[i]只需要计算next[i-1]+1 next[next[I-1]]+1…

核心代码:

next[1]=0;
for(int i=2,j=0;i<=n;i++){
	while(j>0&&a[i]!=a[j+1])
		j=next[j];
	if(a[i]==a[j+1]) j++;
	next[i]=j;
}
【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率与经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网与交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟与拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理与迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用与改进。
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