HDU-1711 + HDU-3746 —— KMP水题两道

本文深入探讨了KMP算法的实现原理,包括next数组的构造、匹配过程及搜索过程。通过两个具体问题实例,展示了KMP算法在解决字符串匹配问题上的高效性和灵活性。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

HDU-1711     Number Sequence

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
typedef long long ll;
const int maxn = 1e6+5;
int nxt[maxn], n, m;

void getNext(int p[]) {
    int i=0, k=-1;
    nxt[i] = -1;
    while(i<m) {
        if(k==-1 || p[i]==p[k]) {
            if(p[++i] != p[++k]) nxt[i] = k;
            else nxt[i] = nxt[k];
        } else
            k = nxt[k];
    }
}

int kmp_match(int t[],int p[]) {
    int i=0, j=0, cnt=0;
    while(i<=n-1) {
        if(j<0 || t[i]==p[j]) {
            i++; j++;
        } else
            j=nxt[j];
        if(j==m) {
            cnt++;
            j=nxt[j];
        }
    }
    return cnt;
}

int kmp_search(int t[],int p[]) {
    int i=0, j=0;
    while(i<n && j<m) {
        if(j<0 || t[i]==p[j]) {
            i++; j++;
        } else
            j=nxt[j];
    }
    if(j==m) return i-j+1;
    else return -1;
}

int main() {
    int t;
    scanf("%d", &t);
    while(t--) {
        int a[maxn], b[maxn];
        scanf("%d%d", &n, &m);
        for(int i=0; i<n; i++) scanf("%d", a+i);
        for(int i=0; i<m; i++) scanf("%d", b+i);
        getNext(b);
        int ans = kmp_search(a, b);
        printf("%d\n", ans);
    }
}

HDU-3746     Cyclic Nacklace

PS:计算循环节

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
typedef long long ll;
const int maxn = 1e5 + 10;
int nxt[maxn];
char a[maxn];

void getNext(char p[]) {
	int i=0, k=-1, len=strlen(p);
	nxt[i] = -1;
	while(i<len) {
		if(k==-1 || p[i]==p[k]) {
			nxt[++i] = ++k;
		} else
			k = nxt[k];
	}
}

int kmp_match(char t[],char p[]) {
	int i=0, j=0, cnt=0;
	int n=strlen(t), m=strlen(p);
	while(i<=n-1) {
		if(j<0 || t[i]==p[j]) {
			i++; j++;
		} else
			j=nxt[j];
		if(j==m) {
			cnt++;
			j=nxt[j];
		}
	}
	return cnt;
}

int kmp_search(char t[],char p[]) {
	int i=0, j=0;
	int n=strlen(t), m=strlen(p);
	while(i<n && j<m) {
		if(j<0 || t[i]==p[j]) {
			i++; j++;
		} else
			j=nxt[j];
	}
	if(j==m) return i-j+1;
	else return -1;
}

int main() {
	int n, m, t;
	scanf("%d", &t);
	while(t--) {
		scanf("%s", a);
		getNext(a);
		int len = strlen(a);
		int l = len - nxt[len];
		if(nxt[len] && len%l==0) printf("0\n");
		else printf("%d\n", l - nxt[len]%l);
	}
}
内容概要:本文《2025年全球AI Coding市场洞察研究报告》由亿欧智库发布,深入分析了AI编程工具的市场现状和发展趋势。报告指出,AI编程工具在2024年进入爆发式增长阶段,成为软件开发领域的重要趋势。AI编程工具不仅简化了代码生成、调试到项目构建等环节,还推动编程方式从人工编码向“人机协同”模式转变。报告详细评估了主流AI编程工具的表现,探讨了其商业模式、市场潜力及未来发展方向。特别提到AI Agent技术的发展,使得AI编程工具从辅助型向自主型跃迁,提升了任务执行的智能化和全面性。报告还分析了AI编程工具在不同行业和用户群体中的应用,强调了其在提高开发效率、减少重复工作和错误修复方面的显著效果。最后,报告预测2025年AI编程工具将在精准化和垂直化上进一步深化,推动软件开发行业进入“人机共融”的新阶段。 适合人群:具备一定编程基础,尤其是对AI编程工具有兴趣的研发人员、企业开发团队及非技术人员。 使用场景及目标:①了解AI编程工具的市场现状和发展趋势;②评估主流AI编程工具的性能和应用场景;③探索AI编程工具在不同行业中的具体应用,如互联网、金融、游戏等;④掌握AI编程工具的商业模式和盈利空间,为企业决策提供参考。 其他说明:报告基于亿欧智库的专业研究和市场调研,提供了详尽的数据支持和前瞻性洞察。报告不仅适用于技术从业者,也适合企业管理者和政策制定者,帮助他们在技术和商业决策中更好地理解AI编程工具的价值和潜力。
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