字符串匹配的KMP算法

举例来说,有一个字符串”BBC ABCDAB ABCDABCDABDE”,我想知道,里面是否包含另一个字符串”ABCDABD”?
1、字符串”BBC ABCDAB ABCDABCDABDE”的第一个字符与搜索词”ABCDABD”的第一个字符,进行比较。因为B与A不匹配,所以搜索词后移一位。
2、因为B与A不匹配,搜索词再往后移。
3、就这样,直到字符串有一个字符,与搜索词的第一个字符相同为止。
4、接着比较字符串和搜索词的下一个字符,还是相同。
5、直到字符串有一个字符,与搜索词对应的字符不相同为止。
6、这时,最自然的反应是,将搜索词整个后移一位,再从头逐个比较。这样做虽然可行,但是效率很差,因为你要把”搜索位置”移到已经比较过的位置,重比一遍。
7、一个基本事实是,当空格与D不匹配时,你其实知道前面六个字符是”ABCDAB”。KMP算法的想法是,设法利用这个已知信息,不要把”搜索位置”移回已经比较过的位置,继续把它向后移,这样就提高了效率。
8、借助最长公共前缀后缀长度数组,将模式串向左移动合适的位置。
#include <iostream>
#include <string.h>
#include <stdio.h>
using namespace std ;
 
int next[100] ;
 
void getNext( char p[] )     {
    int len = strlen(p) ;
    next[0] = 0 ;
    int i = 0 , j = 0 ;
    for(j = 1 ; j < len ; j++) {                // i 代表最长前缀后缀长度
        while( p[i] != p[j] && i > 0  )          // 当p[i] != p[j] 时,减小最长前缀后缀长度
            i = next[i-1] ;
        if(p[i] == p[j])    {
            i++ ;                               //最长公共前缀后缀长度+1
            next[j] = i ;                       //匹配失败时跳到该处
        }
        else
            next[j] = 0 ;
    }
}
int main()  {
    char p[100] ;
    cin >> p ;
    int lenp = strlen(p) ;
    getNext(p);
    char s[1000] ;
    getchar() ;
    gets(s) ;
    int lens = strlen(s) ;
    int j = 0 ;
    bool flag = false ;
    for(int i = 0 ; i < lens ; i++)     {
        if(p[j] == s[i])
            j++ ;
        else if(j-1 >= 0)
            j = next[j-1] ;
        if(j == lenp)   {
            flag = true ;
            j = i ;
            break ;
        }
    }
    cout <<"结束位置:"<< j+1 << endl ;
    if(flag)
        cout << "YES" << endl ;
    else
        cout << "NO" << endl ;
    return 0 ;
}

 


转载于:https://www.cnblogs.com/NYNU-ACM/p/4236873.html

**项目名称:** 基于Vue.js与Spring Cloud架构的博客系统设计与开发——微服务分布式应用实践 **项目概述:** 本项目为计算机科学与技术专业本科毕业设计成果,旨在设计并实现一个采用前后端分离架构的现代化博客平台。系统前端基于Vue.js框架构建,提供响应式用户界面;后端采用Spring Cloud微服务架构,通过服务拆分、注册发现、配置中心及网关路由等技术,构建高可用、易扩展的分布式应用体系。项目重点探讨微服务模式下的系统设计、服务治理、数据一致性及部署运维等关键问题,体现了分布式系统在Web应用中的实践价值。 **技术架构:** 1. **前端技术栈:** Vue.js 2.x、Vue Router、Vuex、Element UI、Axios 2. **后端技术栈:** Spring Boot 2.x、Spring Cloud (Eureka/Nacos、Feign/OpenFeign、Ribbon、Hystrix、Zuul/Gateway、Config) 3. **数据存储:** MySQL 8.0(主数据存储)、Redis(缓存与会话管理) 4. **服务通信:** RESTful API、消息队列(可选RabbitMQ/Kafka) 5. **部署与运维:** Docker容器化、Jenkins持续集成、Nginx负载均衡 **核心功能模块:** - 用户管理:注册登录、权限控制、个人中心 - 文章管理:富文本编辑、分类标签、发布审核、评论互动 - 内容展示:首页推荐、分类检索、全文搜索、热门排行 - 系统管理:后台仪表盘、用户与内容监控、日志审计 - 微服务治理:服务健康检测、动态配置更新、熔断降级策略 **设计特点:** 1. **架构解耦:** 前后端完全分离,通过API网关统一接入,支持独立开发与部署。 2. **服务拆分:** 按业务域划分为用户服务、文章服务、评论服务、文件服务等独立微服务。 3. **高可用设计:** 采用服务注册发现机制,配合负载均衡与熔断器,提升系统容错能力。 4. **可扩展性:** 模块化设计支持横向扩展,配置中心实现运行时动态调整。 **项目成果:** 完成了一个具备完整博客功能、具备微服务典型特征的分布式系统原型,通过容器化部署验证了多服务协同运行的可行性,为云原生应用开发提供了实践参考。 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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