KMP模板

本文介绍了一种经典的字符串搜索算法——KMP算法,并通过C++代码实现了该算法。KMP算法利用部分匹配表(ne)优化了传统的模式匹配过程,避免了不必要的回溯,提高了搜索效率。
#include<bits/stdc++.h>
using namespace  std;
#define ll long long
#define pb push_back
#define inf 200000099999999
#define mod 998244353
#define rep(i,a,b) for(int i=a;i<=b;i++)
#define rep1(i,a,b) for(int i=a;i>=b;i--)
const int N=1e3+100;
string str1,str;
int ne[N],n,m,cnt;
struct node
{
    int l,r;
}app[N];
void kmpnext()
{
    ne[0] = -1;
    int k = -1;
    for (int q = 1; q <= m-1; q++)
    {
        while (k > -1 && str[k + 1] != str[q])
        {
            k = ne[k];
        }
        if (str[k + 1] == str[q])
        {
            k = k + 1;
        }
        ne[q] = k;
    }
}
int KMP()
{
    kmpnext();
    int k = -1;
    for (int i = 0; i < n; i++)
    {
        while (k >-1&& str[k + 1] != str1[i])
            k = ne[k];
        if (str[k + 1] == str1[i])
            k = k + 1;
        if (k == m-1)
        {
            k = -1;
            i = i - m + 1;
        }
    }
    return -1;
}
int main()
{
    ios::sync_with_stdio(0);
    cnt=0;
    int q;
    cin>>n>>m>>q;
    cin>>str1>>str;
    KMP();

    return 0;
}
一、基础信息 数据集名称:Bottle Fin实例分割数据集 图片数量: 训练集:4418张图片 验证集:1104张图片 总计:5522张图片 分类类别: - 类别0: 数字0 - 类别1: 数字1 - 类别2: 数字2 - 类别3: 数字3 - 类别4: 数字4 - 类别5: 数字5 - 类别6: Bottle Fin 标注格式:YOLO格式,包含多边形坐标,适用于实例分割任务。 数据格式:图片格式常见如JPEG或PNG,具体未指定。 二、适用场景 实例分割AI模型开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够精确识别和分割图像中多个对象的AI模型,适用于对象检测和分割应用。 工业自动化与质量控制:可能应用于制造、物流或零售领域,用于自动化检测和分类物体,提升生产效率。 计算机视觉研究:支持实例分割算法的学术研究,促进目标检测和分割技术的创新。 教育与实践培训:可用于高校或培训机构的计算机视觉课程,作为实例分割任务的实践资源,帮助学生理解多类别分割。 三、数据集优势 多类别设计:包含7个不同类别,涵盖数字和Bottle Fin对象,增强模型对多样对象的识别和分割能力。 高质量标注:标注采用YOLO格式的多边形坐标,确保分割边界的精确性,提升模型训练效果。 数据规模适中:拥有超过5500张图片,提供充足的样本用于模型训练和验证,支持稳健的AI开发。 即插即用兼容性:标注格式直接兼容主流深度学习框架(如YOLO),便于快速集成到各种实例分割项目中。
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