剪花布条 HDU - 2087(kmp,求不重叠匹配个数)

本文深入解析KMP算法在字符串匹配中的应用,通过实例演示如何利用KMP算法解决重复子串查找问题,并提供完整的代码实现,适合初学者快速掌握KMP算法的核心思想。

Problem Description

一块花布条,里面有些图案,另有一块直接可用的小饰条,里面也有一些图案。对于给定的花布条和小饰条,计算一下能从花布条中尽可能剪出几块小饰条来呢?

Input

输入中含有一些数据,分别是成对出现的花布条和小饰条,其布条都是用可见ASCII字符表示的,可见的ASCII字符有多少个,布条的花纹也有多少种花样。花纹条和小饰条不会超过1000个字符长。如果遇见#字符,则不再进行工作。

Output

输出能从花纹布中剪出的最多小饰条个数,如果一块都没有,那就老老实实输出0,每个结果之间应换行。

Sample Input

abcde a3
aaaaaa  aa
#

Sample Output

0
3

 

这是一道简单题有很多种做法在这只介绍kmp这种方法。
操作代码如下:

#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<cstring>
using namespace std;
#define maxx 1010
char a[maxx],b[maxx];
int p[maxx],n,m;
void pre()//求p[]数组;
{
    p[1]=0;
    int j=0;
    for(int i=1;i<m;i++)
    {
        while(j>0&&b[j+1]!=b[i+1])
            j=p[j];
        if(b[j+1]==b[i+1])
            j++;
        p[i+1]=j;
    }
}
int kmp()//匹配过程
{
    int ans=0,j=0;
    for(int i=0;i<n;i++)
    {
        while(j>0&&b[j+1]!=a[i+1])
            j=p[j];
        if(b[j+1]==a[i+1])
            j++;
        if(j==m)
        {
            ans++;
            j=0;//从头开始匹配,保证不重叠;
        }
    }
    return ans;

}
int main()
{
    while(cin>>a+1)//a+1表示读入的字符串串首为a[1];
    {
        if(a[1]=='#')break;
        cin>>b+1;
        m=strlen(b+1);
        n=strlen(a+1);
        pre();
        cout<<kmp()<<endl;
    }
    return 0;
}

下面来一道求重叠部分的题目
Oulipo POJ - 3461(kmp,求重叠匹配个数)

 

转载于:https://www.cnblogs.com/dwj-2019/p/11370852.html

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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