KMP算法模板

<span style="font-size:18px;">/**
 * 由于KMP算法只预处理sub串,因此这种算法很适合这样的问题:给定一个sub串和一群不同的main串,
 * 问sub是哪些main串的子串。
 */
/* kmp & cal_next,将不使用数字的索引0,从1开始使用 */
void kmp(char str_main[], int str_main_len, char str_sub[], int str_sub_len, int next[])
{
    int j = 0;
    int i = 0;
    for (i = 1; i <= str_main_len; i++)
    {
        while (j > 0 && str_sub[j + 1] != str_main[i])
            j = next[j];
        if (str_sub[j +1] == str_main[i])
            ++j;
        /* 匹配成功 */
        if (j == str_sub_len)
        {
            printf("Pattern occurs with shift: %d/n", i - str_sub_len);
            /* 继续匹配,可能有多处匹配 */
            j = next[j];
        }
    }
}
void cal_next(char str_sub[], int str_sub_len, int next[])
{
    int j = 0;
    int i = 0;
    next[1] = 0;
    for (i = 2; i <= str_sub_len; i++)
    {
        while ( j > 0 && str_sub[j + 1] != str_sub[i])
            j = next[j];
        if (str_sub[j + 1] == str_sub[i])
            j++;
        next[i] = j;
    }
}
/* kmp2 & cal_next2,将从索引0开始使用 */
void kmp2(char str_main[], char str_sub[], int next[])
{
    int j = -1;
    int i = 0;
    int str_main_len = strlen(str_main);
    int str_sub_len = strlen(str_sub);
    for (i = 0; i < str_main_len; i++)
    {
        while (j >= 0 && str_sub[j + 1] != str_main[i])
               j = next[j];
        if (str_sub[j +1] == str_main[i])
            j++;
        /* 匹配成功 */
        if (j == str_sub_len - 1)
        {
            printf("Pattern occurs with shift: %d/n", i - str_sub_len);
            /* 继续匹配,可能有多处匹配 */
            j = next[j];
        }    
    }
}
void cal_next2(char str_sub[], int next[])
{
    int j = -1;
    int i = 0;
    int str_sub_len = strlen(str_sub);
    next[0] = -1;
    j = -1;
    for (i = 1; i < str_sub_len; i++)
    {
        while (j >= 0 && str_sub[j + 1] != str_sub[i])
            j = next[j];
        if (str_sub[j + 1] == str_sub[i])
            j++;
        next[i] = j;
    }
}</span>

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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