关于"从头到尾彻底理解KMP(2014年8月22日版)"的个人理解

本文详细探讨了KMP算法的理解,从next数组的构造出发,解释了递归求解next数组的原因,并针对p[j]==p[next[j]]的情况进行了优化,以提高匹配效率。此外,还提及了KMP算法的时间复杂度分析以及与其他如BM算法的比较。

从头到尾彻底理解KMP(2014年8月22日版)

1,此文先求解next数组

这里先从直观上来理解,即考虑模式串P的“各个子串的前缀后缀的公共元素的最大长度”容易得到,然后通过右移各个子串的前缀后缀的公共元素的最大长度数组,然后p0补-1得到next数组。

之后通过代码求解next数组的各个元素的值。

这里需要弄明白为什么需要递归,为什么可以递归求解?

递归通过关键代码

<span style="font-size:14px;">k=next[k]</span>
实现。因为我们不希望用最笨、最原始、浪费时间、浪费感情的回溯法来进行模式串和目标串的匹配,所以用到了next数组来帮助我们找到一个合适的、合理的、恰当的目标串的相同前缀后缀位置,这就是next数组存在的意义。

航拍图像多类别实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称:航拍图像多类别实例分割数据集 • 图片数量: 训练集:1283张图片 验证集:416张图片 总计:1699张航拍图片 • 训练集:1283张图片 • 验证集:416张图片 • 总计:1699张航拍图片 • 分类类别: 桥梁(Bridge) 田径场(GroundTrackField) 港口(Harbor) 直升机(Helicopter) 大型车辆(LargeVehicle) 环岛(Roundabout) 小型车辆(SmallVehicle) 足球场(Soccerballfield) 游泳池(Swimmingpool) 棒球场(baseballdiamond) 篮球场(basketballcourt) 飞机(plane) 船只(ship) 储罐(storagetank) 网球场(tennis_court) • 桥梁(Bridge) • 田径场(GroundTrackField) • 港口(Harbor) • 直升机(Helicopter) • 大型车辆(LargeVehicle) • 环岛(Roundabout) • 小型车辆(SmallVehicle) • 足球场(Soccerballfield) • 游泳池(Swimmingpool) • 棒球场(baseballdiamond) • 篮球场(basketballcourt) • 飞机(plane) • 船只(ship) • 储罐(storagetank) • 网球场(tennis_court) • 标注格式:YOLO格式,包含实例分割的多边形坐标,适用于实例分割任务。 • 数据格式:航拍图像数据。 二、适用场景 • 航拍图像分析系统开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够自动识别和分割航拍图像中各种物体的AI模型,用于地理信息系统、环境监测等。 • 城市
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