kmp 在n中找m

#include<cstdio>
#include<iostream>
#include<string>
#include<cstring>
using namespace std;
int nextn[1005];
string m, n;
void getnext()
{
int len;
len = m.length();
int a, b;
a = 0;
b = -1;
nextn[0] = -1;//别忘了初始化
while (a < len)
{
if (b == -1 || m[a] == m[b])
{
nextn[++a] = ++b;
}
else
{
b = nextn[b];
//b = nextn[a];别这样错了!!!!!!!
}
}
}


int kmp()
{
int len1 = n.length();
int len2 = m.length();
int a, b;
a = b = 0;
while (a < len1&&b < len2)
{
if (b == -1 || n[a] == m[b])
{
b++;
a++;
}
else
{
b = nextn[b];
}
}
if (b == len2)
{
return a - b + 1;//返回坐标;
}
else
{
return -1;
}
}
int main()
{
cin >> m >> n;//在n里面找m;
getnext();
cout<<kmp();
return 0;
}
内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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