2087 剪花布条【kmp】

本文介绍了一个使用KMP算法解决字符串匹配问题的经典案例。通过具体的题目背景,详细解析了如何运用KMP算法高效地找出一个字符串在另一个字符串中出现的次数,并提供了完整的代码实现。

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剪花布条

Time Limit: 1000/1000 MS (Java/Others) Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others)
Total Submission(s): 11631 Accepted Submission(s): 7479


Problem Description
一块花布条,里面有些图案,另有一块直接可用的小饰条,里面也有一些图案。对于给定的花布条和小饰条,计算一下能从花布条中尽可能剪出几块小饰条来呢?

Input
输入中含有一些数据,分别是成对出现的花布条和小饰条,其布条都是用可见ASCII字符表示的,可见的ASCII字符有多少个,布条的花纹也有多少种花样。花纹条和小饰条不会超过1000个字符长。如果遇见#字符,则不再进行工作。

Output
输出能从花纹布中剪出的最多小饰条个数,如果一块都没有,那就老老实实输出0,每个结果之间应换行。

Sample Input
abcde a3 aaaaaa aa #

Sample Output
0 3


考察一个字符串在另一个字符串里面出现几次,kmp算法

基本是个模板题,注意在完全匹配的时候统计数量以及从起始处重新匹配,然后注意格式,题目就没有问题了.........

ps:几天没写kmp,都忘了怎么写了...惭愧,还是要一步步踏实的学习啊......


#include<stdio.h>
#include<string.h>
int lenx,leny,p[10005];
char x[10005],y[10005];
void get_next()
{
	lenx=strlen(x);
	int i=0,j=-1;
	p[0]=-1;
	while(i<lenx)
	{
		if(j==-1||x[i]==x[j])
		{
			++i;++j;
			p[i]=j;
		}
		else
		{
			j=p[j];
		}
	}
}
void slove_kmp()
{
	get_next();
	int i=0,j=0,cnt=0;
	leny=strlen(y);
	while(i<leny)
	{
		if(j==-1||x[j]==y[i])
		{
			++i;++j;
			if(j==lenx)
			{
				++cnt;//统计数量
				j=0;//注意这一步
			}
		}
		else
		{
			j=p[j];
		}
	}
	printf("%d\n",cnt);
}
int main()
{
	while(scanf("%s",y),y[0]!='#')
	{
		scanf("%s",x);
		slove_kmp();
	}
	return 0;
}




内容概要:本文档详细介绍了基于Google Earth Engine (GEE) 构建的阿比让绿地分析仪表盘的设计与实现。首先,定义了研究区域的几何图形并将其可视化。接着,通过云掩膜函数和裁操作预处理Sentinel-2遥感影像,筛选出高质量的数据用于后续分析。然后,计算中值图像并提取NDVI(归一化差异植被指数),进而识别绿地及其面积。此外,还实现了多个高级分析功能,如多年变化趋势分析、人口-绿地交叉分析、城市热岛效应分析、生物多样性评估、交通可达性分析、城市扩张分析以及自动生成优化建议等。最后,提供了数据导出、移动端适配和报告生成功能,确保系统的实用性和便捷性。 适合人群:具备一定地理信息系统(GIS)和遥感基础知识的专业人士,如城市规划师、环境科学家、生态学家等。 使用场景及目标:①评估城市绿地分布及其变化趋势;②分析绿地与人口的关系,为城市规划提供依据;③研究城市热岛效应及生物多样性,支持环境保护决策;④评估交通可达性,优化城市交通网络;⑤监测城市扩张情况,辅助土地利用管理。 其他说明:该系统不仅提供了丰富的可视化工具,还集成了多种空间分析方法,能够帮助用户深入理解城市绿地的空间特征及其对环境和社会的影响。同时,系统支持移动端适配,方便随时随地进行分析。用户可以根据实际需求选择不同的分析模块,生成定制化的报告,为城市管理提供科学依据。
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