KMP算法

最新推荐文章于 2026-01-06 13:56:20 发布
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本文描述了作者初次接触某个技术时遇到的困惑，表示需要再次学习才能完全掌握，反映了学习新IT技术时常见的逐步理解过程。

小小的了解了一下，还是不是很懂，二刷的时候再来搞定它

图解KMP算法，带你彻底吃透KMP
qq_43869106的博客
01-23 10万+
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。
精选资源
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...
数据结构KMP算法配图详解（超详细）
热门推荐
weixin_46007276的博客
02-18 24万+
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
2301_76161469的博客
10-20 4719
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
KMP算法记录
qtvb1987的专栏
11-16 562
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
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。
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...
精选资源
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”）...
LeetCode 97. 交错字符串 - 二维DP经典题解（C语言实现）
六六哥的博客
01-03 600
给定三个字符串 s1、s2、s3，判断 s3 是否可以由 s1 和 s2 交错组成。leetcode​交错的含义是：保持 s1、s2 各自字符相对顺序不变，把它们按某种顺序“插”在一起，形成 s3。leetcode​例如：s1 = “aabcc”，s2 = “dbbca”，可以拆成 “aa” + “bc” + “c” 和 “dbbc” + “a”，交错后得到 “aadbbcbcac”，所以返回 true。leetcode​。
leetcode算法（144.二叉树的前序遍历）
m0_61706299的博客
01-05 451
leetcode算法（144.二叉树的前序遍历）
leetcode力扣——135.分发糖果
Xiaoyuan_he的博客
01-04 874
从左向右看： 1，1，2，3，4，1，1，1，2，1。从右向左看： 2，1，1，1，2，1，2，1，2，1。从左向右看： 1，1，2，3，4，1，1，1，2，1。从右向左看： 2，1，1，1，2，1，2，1，2，1。小朋友的分数：2，1，3，4，5，2，2，1，3，0。得到的糖果数：2，1，2，3，4，1，2，1，2，1。小朋友的分数：2，1，3，4，5，2，2，1，3，0。小朋友的分数：2，1，3，4，5，2，2，1，3，0。得到的糖果数：2，1，2，3，4，1，2，1，2，1。
Leetcode 2.两数相加 JavaScript (Day 11)
BrokenCaps的博客
01-03 129
【代码】Leetcode 2.两数相加 JavaScript (Day 11)
(leetcode)力扣100 31K个一组翻转链表（模拟）
qq_62235017的博客
01-02 611
摘要 本文讨论了链表分组翻转问题，要求每k个节点为一组进行翻转，不足k个的保持原序。提供了两种解法： 模拟解法（时间复杂度O(n)，空间复杂度O(1）： 使用辅助函数获取每组尾节点 翻转每组节点后重新连接 处理剩余不足k个节点的情况 官方解法： 使用虚拟头节点简化操作 先检查剩余节点是否足够k个 翻转子链表后重新连接 两种方法都实现了原地翻转，不改变节点值而是实际交换节点。关键点在于正确处理分组边界和剩余节点的连接。
LeetCode 63：Unique Paths II - 带障碍网格路径问题的完整解析与面试技巧
六六哥的博客
01-02 739
输入，大小为 m×n。：空地，可以走。：障碍，不能走到该格，也不能通过该格继续前进。+1​目标：从(0, 0)走到(m-1, n-1)的不同路径数。用一个同样大小的二维数组dp。定义dp[i][j]表示从起点(0,0)到达位置(i,j)的不同路径数。+1​好处含义直观：“走到这个格子的所有方式有多少”。障碍就可以体现在该格的，后面状态转移自然会"看不到"这条路。
LeetCode 72. Edit Distance（编辑距离）动态规划详解
六六哥的博客
01-04 567
编辑距离是经典的动态规划问题，用于计算两个字符串之间的最小操作次数（插入、删除、替换）。核心思路是定义dp[i][j]表示将word1前i个字符转换为word2前j个字符的最小操作数。边界条件是空串转换（全插入或全删除）。状态转移分为字符相等（直接继承前状态）和不等（取删除、插入或替换中的最小值）。通过构建二维DP表，自底向上填充，最终dp[m][n]即为答案。时间复杂度O(mn)，空间复杂度O(mn)。
LeetCode 1390.四因数：因数分解+缓存
<font color="Pink">Tisfy的博客</font>
01-04 1057
LeetCode 1390.四因数：因数分解+缓存
(leetcode)力扣100 34合并K个升序链表(排序，分治合并，优先队列)
最新发布
qq_62235017的博客
01-06 202
本文探讨了合并多个有序链表的三种方法。第一种方法将所有链表拼接后统一排序，时间复杂度O(nlogn)，空间复杂度O(1)；第二种采用顺序合并策略，依次两两合并，时间复杂度O(k²n)；第三种使用分治合并算法，将链表数组不断二分后递归合并，时间复杂度O(knlogk)，空间复杂度O(logk)。三种方法各有优劣，适用于不同场景：方法一实现简单但效率中等，方法二在小规模数据时可行，方法三在链表数量较多时效率最优。测试用例验证了算法的正确性，包括空链表和单链表等边界情况。
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