hihocoder#1015:(KMP)

本文深入剖析了KMP算法的原理与实现过程,并通过一个具体的实战案例进行演示。介绍了KMP算法在字符串匹配问题中的应用,展示了如何构建next数组以加速匹配过程,最后给出了完整的C++代码实现。
题目:http://hihocoder.com/problemset/problem/1015
题目分析:KMP裸题,GDKOI前敲敲模板……
CODE:
#include<iostream>
#include<string>
#include<cstring>
#include<cmath>
#include<cstdio>
#include<cstdlib>
#include<stdio.h>
#include<algorithm>
using namespace std;

const int maxl=10010;

int Next[maxl];

string s,t;
int n;

int main()
{
	freopen("c.in","r",stdin);
	freopen("c.out","w",stdout);
	
	scanf("%d",&n);
	for (int i=1; i<=n; i++)
	{
		cin>>t;
		cin>>s;
		int tlen=t.size();
		int slen=s.size();
		
		Next[0]=Next[1]=0;
		int k=0;
		for (int i=2; i<=tlen; i++)
		{
			while ( k && t[k]!=t[i-1] ) k=Next[k];
			if ( t[k]==t[i-1] ) k++;
			Next[i]=k;
		}
		
		k=0;
		int ans=0;
		for (int i=1; i<=slen; i++)
		{
			while ( k && t[k]!=s[i-1] ) k=Next[k];
			if ( t[k]==s[i-1] ) k++;
			if ( k==tlen ) ans++;
		}
		
		printf("%d\n",ans);
	}
	
	return 0;
}
成都市作为中国西部地区具有战略地位的核心都市,其人口的空间分布状况对于城市规划、社会经济发展及公共资源配置等研究具有基础性数据价值。本文聚焦于2019年度成都市人口分布的空间数据集,该数据以矢量格式存储,属于地理信息系统中常用的数据交换形式。以下将对数据集内容及其相关技术要点进行系统阐述。 Shapefile 是一种由 Esri 公司提出的开放型地理空间数据格式,用于记录点、线、面等几何要素。该格式通常由一组相互关联的文件构成,主要包括存储几何信息的 SHP 文件、记录属性信息的 DBF 文件、定义坐标系统的 PRJ 文件以及提供快速检索功能的 SHX 文件。 1. **DBF 文件**:该文件以 dBase 表格形式保存与各地理要素相关联的属性信息,例如各区域的人口统计数值、行政区划名称及编码等。这类表格结构便于在各类 GIS 平台中进行查询与编辑。 2. **PRJ 文件**:此文件明确了数据所采用的空间参考系统。本数据集基于 WGS84 地理坐标系,该坐标系在全球范围内广泛应用于定位与空间分析,有助于实现跨区域数据的准确整合。 3. **SHP 文件**:该文件存储成都市各区(县)的几何边界,以多边形要素表示。每个多边形均配有唯一标识符,可与属性表中的相应记录关联,实现空间数据与统计数据的联结。 4. **SHX 文件**:作为形状索引文件,它提升了在大型数据集中定位特定几何对象的效率,支持快速读取与显示。 基于上述数据,可开展以下几类空间分析: - **人口密度评估**:结合各区域面积与对应人口数,计算并比较人口密度,识别高密度与低密度区域。 - **空间集聚识别**:运用热点分析(如 Getis-Ord Gi* 统计)或聚类算法(如 DBSCAN),探测人口在空间上的聚集特征。 - **空间相关性检验**:通过莫兰指数等空间自相关方法,分析人口分布是否呈现显著的空间关联模式。 - **多要素叠加分析**:将人口分布数据与地形、交通网络、环境指标等其他地理图层进行叠加,探究自然与人文因素对人口布局的影响机制。 2019 年成都市人口空间数据集为深入解析城市人口格局、优化国土空间规划及完善公共服务体系提供了重要的数据基础。借助地理信息系统工具,可开展多尺度、多维度的定量分析,从而为城市管理与学术研究提供科学依据。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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