kMP算法

最新推荐文章于 2024-11-16 09:45:51 发布
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图解KMP算法，带你彻底吃透KMP
qq_43869106的博客
01-23 9万+
KMP算法一直是一个比较难以理解的算法，本篇文章主要根据《大话数据结构》中关于KMP算法的讲解，结合自己的思考，对于KMP算法进行一个比较详细的解释。
传统KMP算法与改进KMP算法的对比
05-06
KMP算法，全称为Knuth-Morris-Pratt算法，是一种在字符串中寻找子串的高效搜索算法。它由D.E. Knuth、V. Morris和J.H. Pratt三位学者于1970年提出，主要用于解决模式匹配问题。传统的KMP算法避免了不必要的字符比较...
KMP 算法
2301_76161469的博客
10-20 4099
KMP 算法是一种改进的字符串匹配算法，利用匹配失败后的信息，尽量减少模式串与主串的匹配次数以达到快速匹配的目的。文章介绍了KMP算法为什么不需要在主串中进行回退、如何计算next数组、next数组的优化以及如何查找所有匹配成功的起始位置
数据结构KMP算法配图详解（超详细）
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weixin_46007276的博客
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前言 KMP算法是我们数据结构串中最难也是最重要的算法。难是因为KMP算法的代码很优美简洁干练，但里面包含着非常深的思维。真正理解代码的人可以说对KMP算法的了解已经相当深入了。而且这个算法的不少东西的确不容易讲懂，很多正规的书本把概念一摆出直接劝退无数人。这篇文章将尽量以最简单的方式介绍KMP算法以及他的改进，文章的开始我先对kmp算法的三位创始人Knuth,Morris,Pratt致敬，懂得这...
KMP算法
码明的博客
10-12 3749
NEXT[0] 通常初始化为 -1。如果，则，同时递增i和j。如果不匹配，且j > 0，回退到NEXT[j-1]，否则。NEXT数组的构建时间复杂度是 O(m)，其中 m 是子串的长度。代码演示：// 注意i从1开始，j从0开始// next数组的第一个值为0j++;i++;
KMP 算法详解
这里是阿安的博客
04-22 5万+
KMP算法是一种高效的字符串匹配算法，算法名称取自于三位共同发明人名字的首字母组合。该算法的主要使用场景就是在字符串（也叫主串）中的模式串（也叫子串）定位问题，常见的有“求子串出现的起始位置”、“求子串的出现次数”等。
KMP算法记录
qtvb1987的专栏
11-16 297
设主串T为'abaabaabcabaabc',模式串S为'abaabc'。采用KMP算法进行匹配，到匹配成功时为止，在匹配过程中进行的单个字符间的比较次数是多少次？由于第一次匹配 第6个字符不匹配(移动位数=已匹配的字符数-对应的部分匹配值（对应匹配字符的长度）下标)前面的ab不需要匹配了所以不算次数。第三次匹配 后面的 abc依次匹配 3次，一共得 6+1+3=10。得到 已匹配的字符数为5，对应的部分匹配值为 ab 长度为2。所以 在匹配过程中进行的单个字符间的比较次数是10次。
KMP算法详解
weixin_45746505的博客
11-03 3万+
KMP算法
详解小白之KMP算法及python实现
09-19
KMP算法，全称Knuth-Morris-Pratt算法，是一种高效的字符串匹配算法，主要用于解决在一个主串（字符串str）中查找子串（字符串substr）的问题。相较于暴力搜索方法，KMP算法的时间复杂度降低到了O(m+n)，显著提高了...
KMP算法最浅显理解(小白教程)
01-20
KMP算法看懂了觉得特别简单，思路很简单，看不懂之前，查各种资料，看的稀里糊涂，即使网上最简单的解释，依然看的稀里糊涂。 我花了半天时间，争取用最短的篇幅大致搞明白这玩意到底是啥。 这里不扯概念，只讲...
kmp.rar_kmp算法伪代码
09-23
这个“kmp.rar”压缩包包含了一个C++实现的KMP算法以及Hirschberg算法的源码，这些资源对于理解和应用字符串搜索算法非常有帮助。 KMP算法的核心在于构造一个“部分匹配表”（也称为“失败函数”或“前缀后缀表”）...
基于外插法的永磁同步电机高频方波注入无传感器Simulink仿真模型(C语言实现)
05-09
内容概要：本文详细介绍了全C语言编写的基于外插法的永磁同步电机高频方波注入无传感器Simulink仿真模型。主要内容涵盖方波电压信号的生成与处理，包括开关频率5kHz、注入信号频率2.5kHz的正负辨别、电流误差分离、外插法解析、Atan反正切计算角度等。此外，文章深入讲解了永磁同步电机的Foc磁场定向控制框架的实现，包括Clarke Park变换、iPark控制、Svpwm等关键技术，并实现了转速和转矩的斜坡函数。该算法能够适应低速重载工况，成功加载至额定载荷，并展示了实际角度、估算角度、角度误差、实际转速、估算转速、转速误差和电流波形等关键参数。为了优化大功率应用中的开关频率低问题，文中还讨论了IGBT导通和关断过程的死区时间设置。 适合人群：从事电机控制领域研究和技术开发的专业人士，尤其是对永磁同步电机无传感器控制感兴趣的工程师。 使用场景及目标：适用于需要深入了解和实现永磁同步电机无传感器控制的研究人员和工程师。目标是提供一个高效的仿真模型，帮助理解和优化永磁同步电机的控制算法，特别是在低速重载工况下。 其他说明：该仿真模型已在DSP28335平台上进行了验证，提供了完整的源代码，便于后续独立算法开发和实际应用。
化工分离过程天津大学ppt.7z
最新发布
05-09
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ANSYS斜拉桥建模教程：大跨度斜拉板桁结构模型命令流全解析
05-09
内容概要：本文档是一份详细的 ANSYS 斜拉桥建模教程，涵盖了从图纸分析到最终模型建立的全过程。主要内容包括：图纸与建模思路分析、CAD 三维快速建模、Midas 预处理应用、手把手带写命令流、截面实常数讲解、斜拉索规格介绍、拉索实常数定义、板桁结构二期实常数与单主梁模型区别、板单元等效厚度计算、面内与面外厚度的理解以及支座模拟。通过这些步骤，读者能够掌握斜拉桥建模的关键技术和细节。 适合人群：土木工程专业学生、桥梁设计师、结构工程师及其他对斜拉桥建模感兴趣的从业人员。 使用场景及目标：适用于需要深入了解斜拉桥建模流程和技术细节的专业人士，旨在帮助他们掌握 ANSYS 软件的实际操作技能，提升桥梁设计和分析的能力。 其他说明：文档提供了丰富的实例和详细的命令流解析，有助于读者在实践中加深理解和掌握相关技术。
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05-09
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工业自动化中科尔摩根AKD伺服驱动器与西门子S7-1200/1500 PLC PROFINET IO通讯配置指南
05-09
内容概要：本文详细介绍了科尔摩根AKD伺服驱动器与西门子S7-1200/1500 PLC之间的PROFINET IO通讯配置步骤及其实践经验。主要内容涵盖配置程序V16、GSDML文件的正确使用、设备间‘方言’适配的方法、确保PLC准确识别驱动器的关键参数设置、数据交换区配置对控制精度的影响以及调试过程中可能遇到的问题及解决方案。此外，还分享了一些提高通讯效率的小技巧，如禁用自动IP分配、正确配置网口、优化通讯周期等。文中提到的实际案例表明，该配置方案已在包装生产线成功应用并表现出良好的稳定性。 适合人群：从事工业自动化领域的工程师和技术人员，特别是那些负责PLC与伺服驱动器集成工作的专业人士。 使用场景及目标：帮助工程师们掌握科尔摩根AKD伺服驱动器与西门子S7-1200/1500 PLC之间建立高效稳定的PROFINET IO通讯的具体方法，从而提升生产效率和系统可靠性。 其他说明：文中提供的配置方案已经经过实际项目的验证，能够应对复杂的工业环境挑战，如电网波动和紧急停止等情况。同时提醒使用者关注驱动器固件版本与GSDML文件的兼容性问题。
基于注意力机制与LSTM的MATLAB多特征风功率预测模型及其应用
05-09
内容概要：本文介绍了一种利用注意力机制与LSTM构建的多特征风功率预测模型，适用于MATLAB 2021及以上版本。该模型采用三个特征变量（如风速、风向、温度）来预测风功率输出，并展示了真实值与预测值的对比图以及线性拟合图。文中详细解释了注意力机制的作用，即通过动态调整各特征的权重，提高模型对重要信号的捕捉能力。此外，还提供了调参技巧和扩展应用场景，如用于金融数据预测。 适合人群：具有一定MATLAB编程基础的数据科学家、机器学习工程师、风电行业从业者。 使用场景及目标：① 构建多特征时间序列预测模型；② 提高预测精度，特别是对于非平稳时间序列数据；③ 学习注意力机制在深度学习中的应用。 其他说明：模型效果依赖于数据质量和特征选择，建议使用者根据实际情况进行适当调整。
基于DBSCAN密度聚类的风电-负荷场景生成与削减方法（代码实现与解析）
05-09
内容概要：本文介绍了一种基于DBSCAN密度聚类的风电-负荷场景生成与削减模型。该模型首先对风电和电负荷的历史数据进行采集，接着利用DBSCAN算法进行数据预处理，去除异常或小概率数据。随后，根据风电的波动性和电负荷的时序性、周期性特点，分别进行风电场景和电负荷场景的提取。相比于传统的K-means方法，DBSCAN方法能够更好地处理异常值和复杂场景，使场景模型更具代表性。实验结果显示，DBSCAN方法不仅提高了计算效率，还将异常场景的识别率从68%提升到了92%，显著提升了后续容量配置的可靠性。 适合人群：从事电力系统优化、数据分析以及机器学习领域的研究人员和技术人员。 使用场景及目标：适用于需要优化风电和电负荷场景生成与削减的微电网规划项目，旨在提高能源分配的效率和可靠性。 其他说明：文中提供了详细的代码示例和参数调整技巧，帮助读者理解和应用DBSCAN密度聚类方法。
实训商业源码-WP9.0模板+插件-毕业设计.zip
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