KMP算法详解

  在介绍KMP算法之前,首先先描述一下简单的字符串匹配算法BF算法。

1.BF算法

BF算法是普通的模式匹配算法,BF算法的思想就是将目标串M的第一个字符与模式串P的第一个字符进行匹配,若相等,则继续比较S的第二个字符和P的第二个字符;若不相等,则比较S的第二个字符和P的第一个字符,依次比较下去,直到得出最后的匹配结果。


     

C#代码:

 public static int BFStringMatch(string p, string m)
        {
            int i = 0;
            int j = 0;
            int index = 0;
            while (i < p.Length && j < m.Length)
            {
                if (p[i] == m[j])
                {
                    i++;
                    j++;
                }
                else
                {
                    index++;
                    j = index;
                    i = 0;
                }
            }
            return j;
        }

2.KMP算法

kmp算法是一种改进的字符串匹配算法,由D.E.Knuth与V.R.Pratt和J.H.Morris同时发现,因此人们称它为克努特——莫里斯——普拉特操作(简称KMP算法)。KMP算法的关键是根据给定的模式串P定义一个next[]数组。

对于next[]数组的定义如下:
 
1) next[j] = -1  j = 0
 
2) next[j] = max(k): 0<k<j   P[0...k-1]=P[j-k,j-1]
 
3) next[j] = 0  其他

       例子: 

          P:  a   b   a    b    c

           j:   0    1   2    3    4

next[j]: -1 0 0 1 2

C# 代码:

public static int[] GetNext(string p)
        {
            int[] next = new int[p.Length];
            for (int i = 0; i < p.Length; i++)
            {
                if (i == 0)
                {
                    next[i] = -1;
                }
                else if (i == 1)
                {
                    next[i] = 0;
                }
                else
                {
                    int temp = i - 1;
                    for(int j=temp;j>0;j--)
                    {
                        if (IsStringMatch(p, j, i))
                        {
                            next[i] = j;
                            break;
                        }
                        if (j == 0)
                            next[i] = 0;
                    }
                    
                }
            }
            return next;
        }

        public static bool IsStringMatch(string p, int j, int i)
        {
            bool resulte = true;

            for (int n = 0, s = i - j; n < j && s < i; n++, s++)
            {
                if (p[n] != p[s])
                {
                    resulte = false;
                }
            }

                return resulte;
        }


获得next[]之后,KMP算法中最核心的部分就完成。现在进行字符串的匹配。其基本思想是:在匹配过程称,若发生不匹配的情况,如果next[j]>=0,则目标串M的指针i不变,将模式串P的指针j移动到next[j]的位置继续进行匹配;若next[j]=-1,则将i右移1位,并将j置0,继续进行比较。

       C# 代码

        public static int KMPStringMatch(string p,string m)
        {
            int[] next = GetNext(p);
            int i = 0;
            int j = 0;
            while (i < m.Length&&j<p.Length)
            {
                if (m[i] == p[j])
                {
                    i++;
                    j++;
                }
                else if (next[j] == -1)
                {
                    i++;
                    j = 0;
                }
                else
                {
                    j = next[j];
                }

                Console.WriteLine(j);
                
            }
            if (j == p.Length )
            {
                return i - p.Length;
            }
            else
            {
                return -1;
            }
        }


物联网通信协议测试是保障各类设备间实现可靠数据交互的核心环节。在众多适用于物联网的通信协议中,MQTT(消息队列遥测传输)以其设计简洁与低能耗的优势,获得了广泛应用。为确保MQTT客户端与服务端的实现严格遵循既定标准,并具备良好的互操作性,实施系统化的测试验证至关重要。 为此,采用TTCN-3(树表结合表示法第3版)这一国际标准化测试语言构建的自动化测试框架被引入。该语言擅长表达复杂的测试逻辑与数据结构,同时保持了代码的清晰度与可维护性。基于此框架开发的MQTT协议一致性验证套件,旨在自动化地检验MQTT实现是否完全符合协议规范,并验证其与Eclipse基金会及欧洲电信标准化协会(ETSI)所发布的相关标准的兼容性。这两个组织在物联网通信领域具有广泛影响力,其标准常被视为行业重要参考。 MQTT协议本身存在多个迭代版本,例如3.1、3.1.1以及功能更为丰富的5.0版。一套完备的测试工具必须能够覆盖对这些不同版本的验证,以确保基于各版本开发的设备与应用均能满足一致的质量与可靠性要求,这对于物联网生态的长期稳定运行具有基础性意义。 本资源包内包含核心测试框架文件、一份概述性介绍文档以及一份附加资源文档。这些材料共同提供了关于测试套件功能、应用方法及可能包含的扩展工具或示例的详细信息,旨在协助用户快速理解并部署该测试解决方案。 综上所述,一个基于TTCN-3的高效自动化测试框架,为执行全面、标准的MQTT协议一致性验证提供了理想的技术路径。通过此类专业测试套件,开发人员能够有效确保其MQTT实现的规范符合性与系统兼容性,从而为构建稳定、安全的物联网通信环境奠定坚实基础。 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!
【预测转矩控制三相感应电动机】实现三相感应电动机(MIT)预测转矩控制(PTC),描述了用于为变频器提供转矩参考值的控制器计算方法研究(Matlab代码、Simulink仿真)内容概要:本文档围绕“实现三相感应电动机(MIT)预测转矩控制(PTC)”展开,重点研究了为变频器提供转矩参考值的控制器计算方法,并提供了完整的Matlab代码与Simulink仿真模型。文档详细描述了预测转矩控制的技术原理与实现路径,涵盖系统建模、控制算法设计、仿真验证等关键环节,旨在帮助研究人员深入理解电机高性能控制策略的实现过程。此外,文档还附带多个相关科研方向的Matlab实现案例,涉及电力系统、优化算法、信号处理、路径规划等领域,突出展示了MATLAB在科研仿真中的广泛应用。; 适合人群:具备一定电机控制、电力电子或自动化背景,熟悉Matlab/Simulink环境,从事电气工程、控制工程及相关领域研究的研究生、科研人员或工程师。; 使用场景及目标:①掌握预测转矩控制(PTC)的基本原理与实现方法;②学习如何利用Matlab/Simulink搭建电机控制系统仿真模型;③为电机控制相关的科研项目、毕业设计或工程开发提供代码参考和技术支持;④拓展对智能优化算法、状态估计、电力系统仿真等交叉领域的理解与应用能力。; 阅读建议:建议结合Matlab代码与Simulink模型同步运行与调试,深入理解控制算法的每一步实现细节;优先阅读主干内容后再参考附录中的扩展案例,以构建系统的知识体系;对于复杂算法部分,可配合相关文献进一步学习理论基础。
<think>好的,用户想要了解KMP算法的详细解释和使用方法,包括实现步骤和示例代码。我需要根据提供的引用资料来整理回答。首先,KMP算法的核心思想是通过预处理模式串生成next数组,避免回溯主串指针,提高匹配效率。接下来,我需要分步骤解释算法流程,比如如何构建next数组,如何进行匹配过程。然后,给出一个具体的示例代码,可能用Python来实现,因为用户之前的示例也是Python。还要注意用户提到的系统级指令,比如数学公式的格式,独立公式用$$...$$,行内用$...$。同时,回答中需要自然地添加引用标识,比如在提到优化效率时引用[^2]。最后,生成相关问题,比如next数组的构建方法、时间复杂度分析等。需要确保LaTeX语法正确,比如模式串的前缀函数可能用数学表达式表示。检查是否有遗漏的步骤,比如部分匹配表的生成过程,确保逻辑清晰,结构合理。</think>### KMP算法详解及实现 #### 一、核心思想 KMP算法通过**前缀函数**预处理模式串生成$next$数组,使得匹配失败时能跳过无效比较。其核心是保持主串指针$i$不回溯,仅调整模式串指针$j$,将时间复杂度从暴力算法的$O(n \times m)$优化到$O(n + m)$[^3]。 #### 二、实现步骤 1. **构建next数组** - 定义:$next[j]$表示模式串$P[0..j]$中最长相等前后缀长度 - 递推公式: $$ next[j] = \begin{cases} -1 & j=0 \\ max\{k \mid 0 \leq k<j \text{ 且 } P[0..k] = P[j-k..j]\} & \text{其他情况} \end{cases} $$ - 示例:模式串"ABABC"的$next$数组为$[-1,0,0,1,2]$ 2. **匹配过程** - 初始化$i=0$, $j=0$ - 当$i < \text{主串长度}$且$j < \text{模式串长度}$: - 若$j=-1$或主串$T[i] = P[j]$,则$i++, j++$ - 否则$j = next[j]$ - 当$j \geq \text{模式串长度}$时匹配成功 #### 三、Python实现示例 ```python def kmp(text, pattern): n, m = len(text), len(pattern) next_arr = get_next(pattern) i = j = 0 while i < n and j < m: if j == -1 or text[i] == pattern[j]: i += 1 j += 1 else: j = next_arr[j] return i - j if j == m else -1 def get_next(pattern): m = len(pattern) next_arr = [-1] * m k = -1 for j in range(1, m): while k >= 0 and pattern[j] != pattern[k+1]: k = next_arr[k] if pattern[j] == pattern[k+1]: k += 1 next_arr[j] = k return next_arr ``` #### 四、示例说明 主串$T= "ABABABABC"$,模式串$P= "ABABC"$时: 1. 生成$next=[-1,0,0,1,2]$ 2. 匹配失败时通过$next$数组跳过冗余比较 3. 最终在第4次调整后匹配成功[^1]
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