KMP算法

这个KMP算法效率有点问题。有个地方又回溯了~Find out and fix it.
>> >>>>>>>>>>Okey。小哥,怎么样了?哥们写得一手好字啊~
这是修正后的代码:
voidkmpNextEx(char *pattern, int *next, int len) {
   int i = 1;
   int j = -1;
 
   next[0]= -1;
 
   while(i < len) {
      if(j == -1 || pattern[i - 1] == pattern[j]) {
        /* 注意这里:如果发现与上一次匹配的值相同,则直接将上一次匹配的值赋予给新的
         * next[i],这样可以改进如果Pattern有重复字符出现的情况
         */
        if(pattern[i - 1] != pattern[j - 1]) {
           next[i]= j + 1;
        }else {
           next[i]= next[j];
        }
        ++j;
        ++i;
      }
      else {
        j= next[j];
      }
   }
}
图片
 
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <string.h>
 
voidkmpNext(char*, int*, int);
intkmpIndexOf(char*, char*);
intbfIndexOf(char*, char*);
 
int main(int argc, char*argv[]) {
   char *s1 = "2aaaaaaaaaaaaaaasdfasdf134123asdffffffo1asd1234\
      ffffasdf213fvzazxcnvjklnaskld./zca;sdjkfjaiou21o3elan'[ \
      123454154sa4df6548210ykzht4341bwasd1231234239r \
      4sauioj9j91u8hdjkadu9891nkjklfau12 \
      134j0zhcjkvuiuizuionvjjksanfjih2bjkbmzjkxvhiannzjkvjkla \
      4=01293=0ykzht4341bwasd123123423l";
   char *pat = "0ykzht4341bwasd123123423l";
   char *answer = (char*)malloc(sizeof(pat) + 1);
 
   printf("Patter:\t%s\n", pat);
   printf("%-20s%d\n", "ByKMP:", kmpIndex(s1, pat));
   strncpy(answer,s1 + kmpIndex(s1, pat), strlen(pat));
   answer[strlen(pat)]= '\0';
   printf("Answer:\t%s\n", answer);
   getchar();
 
   return 0;
}
 
intkmpIndex(char *strsrc, char*pattern) {
   int *next = (int*)malloc(sizeof(int) *strlen(pattern));
 
   int strsrcLen = strlen(strsrc);
   int patLen = strlen(pattern);
 
   int i = 0;
   int j = 0;
 
   kmpNext(pattern,next, strlen(pattern));
  
   while(i < strsrcLen && j < patLen) {
      if(j == -1 || strsrc[i] == pattern[j]) {
        //printf("%d\n", i);
        ++i;
        ++j;
      }
      else {
        j= next[j] - 1;
      }
   }
 
   if(j >= patLen) {
      return i - patLen;
   }
   else {
      return -1;
   }
}
 
voidkmpNext(char *pattern, int*next, int len) {
   int i = 2;
 
   int j = 1;
   int count = 0;
  
   next[0]= 0;
   next[1]= 1;
 
   while(i < len) {
      j= 0;
      count= 0;
      while(pattern[j] == pattern[i - j - 1] && j< i - 1) {
        count++;
        ++j;
      }
      if(count == 0) {
        count= 1;
      }
      next[i]= count;
      ++i;
   }
  
}

 

【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。
标题中的"EthernetIP-master.zip"压缩文档涉及工业自动化领域的以太网通信协议EtherNet/IP。该协议由罗克韦尔自动化公司基于TCP/IP技术架构开发,已广泛应用于ControlLogix系列控制设备。该压缩包内可能封装了协议实现代码、技术文档或测试工具等核心组件。 根据描述信息判断,该资源主要用于验证EtherNet/IP通信功能,可能包含测试用例、参数配置模板及故障诊断方案。标签系统通过多种拼写形式强化了协议主题标识,其中"swimo6q"字段需结合具体应用场景才能准确定义其技术含义。 从文件结构分析,该压缩包采用主分支命名规范,符合开源项目管理的基本特征。解压后预期可获取以下技术资料: 1. 项目说明文档:阐述开发目标、环境配置要求及授权条款 2. 核心算法源码:采用工业级编程语言实现的通信协议栈 3. 参数配置文件:预设网络地址、通信端口等连接参数 4. 自动化测试套件:包含协议一致性验证和性能基准测试 5. 技术参考手册:详细说明API接口规范与集成方法 6. 应用示范程序:展示设备数据交换的标准流程 7. 工程构建脚本:支持跨平台编译和部署流程 8. 法律声明文件:明确知识产权归属及使用限制 该测试平台可用于构建协议仿真环境,验证工业控制器与现场设备间的数据交互可靠性。在正式部署前开展此类测试,能够有效识别系统兼容性问题,提升工程实施质量。建议用户在解压文件后优先查阅许可协议,严格遵循技术文档的操作指引,同时需具备EtherNet/IP协议栈的基础知识以深入理解通信机制。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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