KMP算法-leetcode28

文章讲述了如何使用KMP算法解决LeetCode上的字符串查找问题,通过构建前缀表(next数组)避免暴力双循环带来的超时问题。示例展示了如何利用KMP算法找到haystack中needle的第一个匹配项的下标。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

先贴leetcode题目。
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题目叙述
给你两个字符串 haystack 和 needle ,请你在 haystack 字符串中找出 needle 字符串的第一个匹配项的下标(下标从 0 开始)。如果 needle 不是 haystack 的一部分,则返回 -1

示例 1: 输入: haystack = "hello", needle = "ll" 输出: 2
示例 2: 输入: haystack = "aaaaa", needle = "bba" 输出: -1

解答

def getnext(s):
    j = 0
    next = [0]
    for i in range(1, len(s)):
        while j > 0 and s[i] != s[j]:
            j = next[j - 1]
        if s[i] == s[j]:
            j += 1
        next.append(j)
    return next
class Solution:   
    def strStr(self, haystack: str, needle: str) -> int:
        result=[]
        start=0
        next=getnext(needle)
        for i in range(len(haystack)):
            if haystack[i]==needle[start]:
                start+=1
                if start>=len(needle):
                    return i-start+1
                continue
            else:
                if start==0:
                    continue
                while(start>0 and haystack[i]!=needle[start]):
                    start=next[start-1]
                if haystack[i]==needle[start]:
                    start+=1
                else:
                    start=0
        return -1

暴力思路采用双循环这要容易超时,所以采用KMP算法。
如何使用?
首先先解释一下什么是前缀表。对应代码中的next数组。
如果输入字符串s

abbaab

对于这整个字符串来说,abbaa是前缀,bbaab是后缀。
next表就是依次遍历s,然后返回最大相同前后缀长度的值。
我们举例s说明:
遍历开始,相当于只有a
所以返回的是0

如表所示
a ->0
ab -0
abba->1
abbaa->1
abbaab->0

到此就得到了next表。

[0,0,1,1,0]

接下来说明next的作用。

若需要查的是f

abbabvcc

如果需要搜寻的时候,当有字母不同的时候,s下标重新移向对应值进行重新判断。
我们模拟一下
当abba相等判断后,我们开始判断第5个字母不相等,所以需要回到s第4个所指向的,这样s回到了第1个字母a,显然这样就看到了这个所指向的和原来f的前一个是一样的都是a,这样就形成了循环。
可以自己debug一下。非常容易感觉出来。

<think>好的,我现在需要帮助用户解决关于Dify循环实现的问题。首先,我需要明确用户的具体需求。他们提到“dify 循环实现”或“dify 如何处理循环”,但Dify本身可能没有直接称为“循环”的功能,所以需要结合现有文档中的信息来推断可能的解决方案。 根据用户提供的引用内容,Dify工作流中有迭代节点[^1]。这可能类似于编程中的循环结构,用于重复执行某个任务。例如,在处理列表数据或需要多次执行同一操作时,迭代节点可以派上用场。我需要详细解释迭代节点的配置和使用步骤,确保用户能够理解如何设置循环次数或遍历数据集。 另外,用户可能对如何处理循环中的错误或性能问题感兴趣。引用[2]提到在Dify中处理PEM文件的问题,这可能涉及在循环中正确处理数据格式,避免错误积累。需要提醒用户在循环中注意错误处理和资源管理,确保每次迭代的稳定性。 引用[3]中的例子展示了如何结合FastAPI和Selenium进行实时监控并生成GIF,这可能涉及循环截取浏览器内容。虽然Dify本身可能不直接控制这类循环,但可以通过外部脚本或定时任务触发工作流,模拟循环执行。这部分需要说明如何将外部循环机制与Dify结合使用。 接下来,我需要组织回答结构。首先介绍迭代节点的基本概念和配置步骤,然后讨论循环中的数据处理和错误处理,最后补充外部触发循环的方法。同时,生成相关问题以帮助用户进一步探索,比如优化循环性能或处理复杂数据结构。 需要确保回答符合格式要求,使用正确的中文表达,行内公式用$...$,独立公式用$$...$$,但当前问题不涉及数学公式,所以可能不需要使用。同时,引用标识要自然地添加到相关段落末尾,如、[^2]、[^3]。 最后,检查是否有遗漏点,比如Dify的其他循环相关功能或用户可能遇到的常见问题,确保回答全面且易于理解。</think>在Dify中处理循环逻辑主要通过**迭代节点**实现,以下是具体实现方式和应用场景的解析: ### 一、Dify循环实现机制 Dify通过**工作流设计器**中的迭代节点处理循环需求,其核心原理类似编程中的`for循环`。迭代节点可遍历以下数据类型: - 数组列表:`["A","B","C"]` - 字典集合:`{"key1":"value1", "key2":"value2"}` - 数值范围:通过`range()`函数生成序列 配置示例: ```python # 模拟迭代节点的数据输入 input_data = { "dataset": [1,2,3,4,5], "process_logic": "item * 2" # 对每个元素执行乘以2的操作 } ``` ### 二、迭代节点的关键配置步骤 1. **数据源绑定**:将数组/字典类型变量连接到迭代节点的输入端口 2. **循环变量命名**:设定当前元素的变量名(默认为`item`) 3. **子流程设计**:在迭代节点内部构建需要重复执行的逻辑模块 4. **结果聚合**:通过`outputs`收集所有迭代结果,支持数组或对象格式 $$ \text{总耗时} = \sum_{i=1}^{n}(单次迭代时间_i) + 系统开销 $$ ### 三、循环中的特殊处理 1. **错误中断控制**: - 启用`continueOnError`参数可跳过失败迭代 - 通过`try-catch`模块包裹敏感操作 2. **并行优化**: ```python # 伪代码示例 Parallel.forEach(dataset, lambda item: process(item)) ``` 3. **结果过滤**: ```python filtered = filter(lambda x: x%2==0, processed_results) ``` ### 四、应用场景案例 1. **批量文件处理**:遍历存储桶中的文件列表进行格式转换 2. **数据清洗**:对数据库查询结果集进行逐条校验 3. **API轮询**:定时循环调用第三方接口直到满足特定条件
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