KMP算法

最新推荐文章于 2024-11-16 09:45:51 发布
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KMP

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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 4086
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
02-18 23万+
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
11-16 296
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”）...
ASP技术访问WEB数据库.docx
05-02
ASP技术访问WEB数据库.docx
2010-2019年上市公司排污费数据.xlsx
最新发布
05-02
2010-2019年上市公司排污费数据 1、时间：2010-2019年 2、来源：上市公司披露BG 3、指标：代码、日期、名称、本期支出 4、范围：417家上市公司 5、相关研究：胡珺,宋献中,王红建.非正式制度、家乡认同与企业环境治理
六轴桌面机械臂上位机与下位机源码解析与实现
05-02
内容概要：本文详细介绍了六轴桌面机械臂的上位机（PC）和下位机（单片机）源码实现及其应用场景。上位机使用Python编写，通过pyserial库进行串口通信，实现了用户交互和指令发送功能；下位机则使用Arduino平台，通过C/C++语言编写代码，实现了机械臂的动作控制。文中不仅展示了基本的通信协议和控制逻辑，还深入探讨了逆运动学计算、PID控制、数据同步等问题，并提供了多个实用的代码片段和调试经验。 适合人群：对机器人技术和嵌入式开发感兴趣的开发者，尤其是有一定编程基础和技术背景的人群。 使用场景及目标：适用于六轴桌面机械臂的开发和调试，帮助读者理解上下位机的协同工作原理，掌握机械臂控制的关键技术，如串口通信、逆运动学、PID调节等。 其他说明：文章强调了实际开发中的注意事项和常见问题，如数据同步、指令校验、运动规划等，并提供了一些优化建议和解决方案。此外，还提到了系统的扩展性和安全性措施，如限位保护和扩展接口的设计。
青藏高原降水水汽来源模拟数据集（1998-2018）
05-02
青藏高原降水的水汽来源及输送机制一直是国际水文气候学界关注的热点问题。由于高原地面观测站数量有限，且分布极不均匀，从而导致降水溯源存在很大不确定性。作者通过引入卫星降水数据来弥补站点观测降水的不足，从而对高原整体降水的水汽来源进行模拟性评估。作者通过1998-2018年间水汽追踪数值模型模拟高原整体降水的水汽来源，模型使用ERA-Interim再分析资料、TRMM卫星降水和GLDAS OAFlux蒸发作为数据驱动，并设置对比实验进行验证，最终生成高原整体降水的水汽来源月尺度数据。数据集内容包括：（1）青藏高原范围；（2）高原1998-2018年逐月降水水汽贡献数据，空间分辨率为1°×1°，单位：mm/mon；（3）高原1998-2018年逐月降水量。数据集存储为.nc、.shp和.xlsx格式，由8个数据文件组成，数据量为55 MB（压缩为1个文件，40.9 MB）。基于该数据集的分析研究成果已发表在《Environmental Research Letters》2020年15卷。Zhang, C. Moisture source assessment and the varying characteristics for the Tibetan Plateau precipitation using TRMM [J]. Environmental Research Letters, 2020, 15(10): 104003.
Motorcad设计案例：内转子式永磁同步电机的高功率密度与强大过载能力，电磁场计算解析
05-02
内容概要：本文详细介绍了利用MotorCAD进行32极36槽内转子永磁同步电机的设计过程，涵盖电磁场计算、极槽配合选择、绕组设计、磁钢布局、冷却系统设计等方面。通过分数槽配置、双层短距绕组、V型磁钢布局以及高效的冷却系统，实现了70kW输出、525rpm转速、2.5倍过载能力和高达5kW/kg的功率密度。文中还讨论了具体的参数设置及其背后的物理意义，如极距、绕组因数、磁钢涡流损耗控制等。 适合人群：从事电机设计的专业工程师和技术人员，尤其是对高功率密度和高性能电机感兴趣的读者。 使用场景及目标：适用于电动工程机械等需要短时爆发力的应用场合，旨在提高电机的功率密度和过载能力，同时确保高效稳定运行。 其他说明：文章提供了详细的参数配置代码片段，便于读者理解和复现设计过程。此外，还分享了一些实用的设计经验和优化技巧，如磁钢分段设计、转子冲片造型等。
苏苏源码-python010-python-网络课程在线学习平台.zip
05-02
标题Python网络课程在线学习平台研究AI更换标题第1章引言介绍Python网络课程在线学习平台的研究背景、意义、国内外现状和研究方法。1.1研究背景与意义阐述Python在线学习平台的重要性和研究意义。1.2国内外研究现状概述国内外Python在线学习平台的发展现状。1.3研究方法与论文结构介绍本文的研究方法和整体论文结构。第2章相关理论总结在线学习平台及Python教育的相关理论。2.1在线学习平台概述介绍在线学习平台的基本概念、特点和发展趋势。2.2Python教育理论阐述Python语言教学的理论和方法。2.3技术支持理论讨论构建在线学习平台所需的技术支持理论。第3章Python网络课程在线学习平台设计详细介绍Python网络课程在线学习平台的设计方案。3.1平台功能设计阐述平台的核心功能，如课程管理、用户管理、学习跟踪等。3.2平台架构设计给出平台的整体架构，包括前后端设计、数据库设计等。3.3平台界面设计介绍平台的用户界面设计，强调用户体验和易用性。第4章平台实现与测试详细阐述Python网络课程在线学习平台的实现过程和测试方法。4.1平台实现介绍平台的开发环境、技术栈和实现细节。4.2平台测试对平台进行功能测试、性能测试和安全测试，确保平台稳定可靠。第5章平台应用与效果分析分析Python网络课程在线学习平台在实际应用中的效果。5.1平台应用案例介绍平台在实际教学或培训中的应用案例。5.2效果评估与分析通过数据分析和用户反馈，评估平台的应用效果。第6章结论与展望总结Python网络课程在线学习平台的研究成果，并展望未来发展方向。6.1研究结论概括本文关于Python在线学习平台的研究结论。6.2研究展望提出未来Python在线学习平台的研究方向和发展建议。
西门子S7-1200PLC自定义堆栈FB块实现：先进先出与后进后出功能的数据管理程序
05-02
内容概要：本文详细介绍了为西门子S7-1200 PLC开发的一个自定义堆栈程序。由于S7-1200未提供内置堆栈功能，作者使用SCL（Structured Control Language）编写了一个通用型堆栈功能块（FB），能够实现FIFO（先进先出）和LIFO（后进先出）的数据管理。该堆栈程序支持多种数据类型（如BOOL、REAL、DWORD等），并提供了入栈、出栈、清空等功能。文中还讨论了具体的实现细节，如边界检测、指针管理和环形缓冲区的设计，以及在实际工业环境中的应用效果。 适合人群：从事PLC编程、自动化控制系统开发的技术人员，尤其是熟悉西门子S7-1200系列PLC的工程师。 使用场景及目标：适用于需要临时存储和管理数据的应用场景，如生产线上的配方管理、设备故障回溯、日志记录等。通过自定义堆栈程序，可以提高数据处理效率，减少因缺乏内置堆栈功能而带来的不便。 其他说明：该堆栈程序已在实际生产环境中运行超过三个月，处理了大量数据，表现出良好的稳定性和性能。未来计划进一步优化，如改进为环形缓冲区以提升性能。
GIS在林业管理系统中的应用.pdf
05-02
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