字符串匹配

KMP字符串匹配算法解析

今天看算法导论,看到了一个字符串匹配算法特别有意思,有限自动机字符串匹配算法

说它有意思是因为算法维护了一个类似卡诺图的状态转换表,对于当前状态,接受不同字符转移到不同的状态,详情参考:https://zh.wikipedia.org/wiki/%E7%A1%AE%E5%AE%9A%E6%9C%89%E9%99%90%E7%8A%B6%E6%80%81%E8%87%AA%E5%8A%A8%E6%9C%BA

不过本文不说它,而是另外一个算是由其衍生来的KMP,直接上代码

#pragma once
#include<iostream>
#include<vector>
using std::vector;
//pattern为模式的类型名,需要定义size(返回模式长度的函数),t是模板文本,p是匹配模式
template<typename pattern>
int kmp_matcher(const pattern& t, const pattern& p, vector<int>& res)
{
	//vector<pattern::size_type> res;
	vector<int> pai;
	preprocess(p, pai);
	int n = t.size();
	int m = p.size();
	int k = 0;
	for (int i = 0; i != n; ++i)
	{
		while (k != 0 && t[i] != p[k])
		{
			k = pai[k - 1];
		}
		if (t[i] == p[k])
		{
			k = k + 1;
			if (k == m)
			{
				res.push_back(i + 1 - m);
				k = pai[k - 1];
			}
		}
	}
	return 0;
}

//对p进行预处理,处理结果记录在pai中,返回处理状态
template<typename pattern>
int preprocess(const pattern& p, vector<int>& pai)
{
//	typedef typename pattern::size_type size_t;
	int m = p.size();
	int k = 0;
	pai.push_back(0);
	for (int i = 1; i != m; ++i) 
	{
		while (k != 0 && (p[k] != p[i]))
			k = pai[k];
		if (p[k] == p[i])
			k = k + 1;
		pai.push_back(k);
	}
	return 0;
}


【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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