poj2752---KMP

本文详细介绍KMP算法的工作原理及其实现过程。通过具体的代码示例解释如何构造next数组来提高字符串匹配效率,适用于需要高效查找子串的应用场景。
//一道简单的KMP模板题
//求取next函数后就很明确了
//next[i]表示在比较时,i与第next[i]个字符作比较

#include <iostream>
#include<stdio.h>
#include<string.h>
using namespace std;
#define N 400005
char ans[N];
int next[N],cvs[N];
int n,m,t;
void getnext()
{
    int i,j,len=strlen(ans);
    next[0]=-1;
    for(i=0,j=-1;i<len;)
    {
        if(j==-1||ans[j]==ans[i])
        {
            i++,j++;
            next[i]=j;
        }
        else j=next[j];
    }
}
void kmp()
{
    int i,j,k,len=strlen(ans);
    getnext();
    k=len,m=0;
    while(next[k]>0)
    {
        cvs[m]=k;
        m++;
        k=next[k];
    }
    cvs[m++]=k;
    for(i=m-1;i>=0;i--)
    {
        if(i!=m-1) printf(" ");
        printf("%d",cvs[i]);
    }
    puts("");
}
int main()
{
    while(scanf("%s",ans)!=EOF)
    {
        kmp();
    }
    return 0;
}
内容概要:本文为《科技类企业品牌传播白皮书》,系统阐述了新闻媒体发稿、自媒体博主种草与短视频矩阵覆盖三大核心传播策略,并结合“传声港”平台的AI工具与资源整合能力,提出适配科技企业的品牌传播解决方案。文章深入分析科技企业传播的特殊性,包括受众圈层化、技术复杂性与传播通俗性的矛盾、产品生命周期影响及2024-2025年传播新趋势,强调从“技术输出”向“价值引领”的战略升级。针对三种传播方式,分别从适用场景、操作流程、效果评估、成本效益、风险防控等方面提供详尽指南,并通过平台AI能力实现资源智能匹配、内容精准投放与全链路效果追踪,最终构建“信任—种草—曝光”三位一体的传播闭环。; 适合人群:科技类企业品牌与市场负责人、公关传播从业者、数字营销管理者及初创科技公司创始人;具备一定品牌传播基础,关注效果可量化与AI工具赋能的专业人士。; 使用场景及目标:①制定科技产品全生命周期的品牌传播策略;②优化媒体发稿、KOL合作与短视频运营的资源配置与ROI;③借助AI平台实现传播内容的精准触达、效果监测与风险控制;④提升品牌在技术可信度、用户信任与市场影响力方面的综合竞争力。; 阅读建议:建议结合传声港平台的实际工具模块(如AI选媒、达人匹配、数据驾驶舱)进行对照阅读,重点关注各阶段的标准化流程与数据指标基准,将理论策略与平台实操深度融合,推动品牌传播从经验驱动转向数据与工具双驱动。
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