SPOJ263 POJ1961 Period - KMP

本文深入解析了KMP算法的原理与实现,包括其独特的模板构造方式和循环节检测方法。通过具体代码示例,阐述了如何利用KMP算法进行字符串匹配,特别是在寻找循环节的应用场景中。

Explanation

一道KMP模板应用题。

PS:这个算法的名字比较诡异是因为它由三位伟大的科学家共同设计:D.E.KnuthJ.H.MorrisV.R.Pratt

KMP模板长这样(详见《算法竞赛进阶指南》p.66 或 洛谷题解):

void KMP() {
    Next[1] = 0;
    for (int i = 2, j = 0; i <= lb; i++) {
        while (j > 0 && b[i] != b[j + 1]) j = Next[j];
        if (b[i] == b[j + 1]) j++;
        Next[i] = j;
    }
    for (int i = 1, j = 0; i <= la; i++) {
        while (j > 0 && (j == lb || a[i] != b[j + 1])) j = Next[j];
        if (a[i] == b[j + 1]) j++;
        F[i] = j;
        if (j == lb) cout << i - lb + 1 << endl;
    }
}

其中,如果j是Next[i]的“候选项”,那么Next[i]下一个“候选项”一定是Next[j]。这是因为下一个“候选项”首先要与j匹配,才有可能与i匹配。而满足这一性质的最大值为Next[j]。

再来看这道题。首先,如果i-len就是Next[i]的候选项,那么显然len有可能是循环节。说明充分性:i-len就是Next[i]的候选项,即str[i…len-1]=str[len+1…i]。取两个子串前len个字符,显然也相等。

还有一点,一个子串一定要出现两次以上才能被称作“循环节”,因此在满足整除的条件下,还要保证当前串长度除以要检查的子串长度大于1。

Code

#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;

const int MAX_N = 1000000 + 10;
int Next[MAX_N], n, t;
char str[MAX_N];

int main() {
    scanf("%d", &t);
    for (int k = 1; k <= t; k++) {
        scanf("%d%s", &n, str + 1);
        printf("Test case #%d\n", k);
        Next[1] = 0;
        for (int i = 2, j = 0; i <= n; i++) {
            while (j > 0 && str[i] != str[j + 1]) j = Next[j];
            if (str[i] == str[j + 1]) j++;
            Next[i] = j;
        }
        for (int i = 1; i <= n; i++) {
            if (i % (i - Next[i]) == 0 && i / (i - Next[i]) > 1)
            // 子串一定要出现两次以上才能被称作“循环节”
                printf("%d %d\n", i, i / (i - Next[i]));
        }
    }
    return 0;
}

Reference

《算法竞赛进阶指南》p.69

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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