kmp算法


kmp算法精髓在于next数组(我这里是nextval),而next数组的构造精髓在于模式串的自身匹配。

构造next数组:

首先 置next[0]为-1,假设对于模式串位置为i的字符匹配失败,对该字符前的字符串进行前缀和后缀的最大匹配,如果匹配失败字符和匹配的最大前缀(前缀和后缀匹配后得出)后面的字符相等, nextval[i]=nextval[j];//将模式串移到nextval[j]位置,与目的字符继续匹配 若不相等:nextval[i]=j;//将模式串移到j位置,与目的字符继续匹配



#include <iostream>
#include <string>

using namespace std;
int KMP_Search(string & src,string &modeStr);
void GetNextval(const string src,int *nextval );
int main()
{
	cout<<KMP_Search(string("abcdefgdefg"),string("de"));
	return 0;
}

void GetNextval(const string src,int *nextval )
{
	const int srcLen=src.length();
	
	int i=0;
	int j=-1;
	nextval[0]=-1;
	while (i<srcLen-1)
	{
		if (j==-1 || src[i]==src[j])
		{
			++j;
			++i;

			if (src[i]==src[j])
				nextval[i]=nextval[j];//将模式串移到nextval[j]位置,与目的字符继续匹配
			else
				nextval[i]=j;//将模式串移到j位置,与目的字符继续匹配
			
		}
		else
			j=nextval[j];
	}
}

int KMP_Search(string &src,string &modeStr)
{
	if (modeStr=="" || src=="")
		return -1;

	const int srcLen=src.length();
	const int modeStrLen=modeStr.length();

	//初始化next数组
	int *nextval=new int[modeStrLen];
	GetNextval(modeStr,nextval);
	
	for (int i=0,j=0; i<srcLen;)
	{
		if (src[i]==modeStr[j])
		{
			++i;
			++j;
			if (j==modeStrLen)
			{
				delete nextval;
				return i-j;
			}	
		}

		else
		{
			if (nextval[j]==-1)
			{
				j=0;
				++i;
			}
			else
				j=nextval[j];
		}
	}

	delete nextval;
	return -1;
}
















基于NSGA-III算法求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文主要介绍基于NSGA-III算法求解微电网多目标优化调度的研究,并提供了完整的Matlab代码实现。研究聚焦于微电网系统中多个相互冲突的目标(如运行成本最小化、碳排放最低、可再生能源利用率最大化等)之间的权衡优化问题,采用NSGA-III(非支配排序遗传算法III)这一先进的多目标进化算法进行求解。文中详细阐述了微电网的数学模型构建、多目标优化问题的定义、NSGA-III算法的核心机制及其在该问题上的具体应用流程,并通过仿真案例验证了算法的有效性和优越性。此外,文档还提及该资源属于一个更广泛的MATLAB仿真辅导服务体系,涵盖智能优化、机器学习、电力系统等多个科研领域。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握NSGA-III等先进多目标优化算法的原理与实现;②研究微电网能量管理、多目标优化调度策略;③获取可用于科研或课程设计的Matlab代码参考,快速搭建仿真模型。; 阅读建议:此资源以算法实现为核心,建议读者在学习时结合代码与理论背景,深入理解目标函数的设计、约束条件的处理以及NSGA-III算法参数的设置。同时,可利用文中提供的网盘链接获取更多相关资源,进行横向对比和扩展研究。
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