字符串匹配算法

最新推荐文章于 2025-01-15 11:37:05 发布
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分类专栏： 玩转算法面试-LeetCode真题分门别类讲解 文章标签： 字符串匹配
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Python字符串匹配算法详解
qq_42568323的博客
10-29 1332
字符串匹配是指在一个字符串（主字符串）中查找另一个字符串（模式字符串）的过程。匹配的结果是返回模式字符串在主字符串中的所有出现位置。本文深入探讨了几种常用的字符串匹配算法，包括朴素匹配、KMP、Boyer-Moore和Rabin-Karp算法。我们通过使用面向对象的方式实现了这些算法，并通过案例进行了详细解释。不同算法在性能和实现复杂性上各有优缺点，选择合适的算法取决于具体的应用场景和需求。希望读者能够通过本文的学习，掌握字符串匹配的基本原理和Python实现方法，并能够在实际项目中灵活运用。
四大字符串匹配算法总结
qq_37957064的博客
12-03 1501
字符串匹配问题   首先简单介绍一下字符串匹配问题，字符串匹配问题里面包含一个文本串和一个模式串。我们的目标是找到文本串中与模式串相同的子字符串，该问题就称之为字符串匹配问题。 朴素字符串匹配算法   朴素字符串匹配算法其实就是暴力对比的原理，因为模式字符串所有可能的开头只有文本串中每一个字符的位置，所以我们只需要判断以文本串中每一个字符打头时，模式串是否可以匹配文本串。 code //朴素算法 bool ncmp(string str,string p){ int n=str.length(); in
字符串匹配算法综述
qq_68042328的博客
01-09 1555
对于字符串匹配算法，是在日常学习和工作中最常遇到的问题，字符串匹配算法要求输入主串（string）和子串（pattarn），然后返回子串在主串中第一次出现的位置。进行字符串匹配是学习计算机科学与技术时算法基础的问题，字符串匹配在生活中的应用及其广泛。在如今这个数字化、信息化的时代，字符串匹配算法更是不可或缺的，如我们平时所使用的百度引擎搜索信息时，便是字符串匹配的应用。
java中字符串匹配算法
牛肉胡辣汤
08-26 1887
这些示例代码展示了朴素模式匹配算法、KMP算法和Boyer-Moore算法的实现。可以根据需要使用适当的算法来进行字符串匹配。
Java-KMP字符串匹配算法
如果不能对抗遗忘 那么就记录
01-15 1203
KMP算法详解
Python 中的字符串匹配算法
weixin_44617651的博客
11-06 1177
在 Python 中，字符串匹配算法用于在一个字符串中寻找一个子串的出现位置，这是许多文本处理任务的核心。下面我将介绍几种常用的字符串匹配算法以及它们在 Python 中的实现方式。
字符串匹配算法详解
算法码上来
12-29 4114
希望看到文章的你们，能够在今年的研究生考试中超常发挥。愿你们都能考上自己心仪的学校，为你们的备考生涯划上一个完美的句号。做为你们的师兄有几句话想对你们说，希望这些话能对你们有一些帮助。马...
字符串匹配算法（BM）
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Michael是个半路程序员
06-22 3万+
文章目录1. BM（Boyer-Moore）算法 1. BM（Boyer-Moore）算法 思想：有模式串中不存在的字符，那么肯定不匹配，往后多移动几位，提高效率 BM原理：坏字符规则，好后缀规则 ...
字符串匹配算法全解析：从朴素到高效
m0_57836225的博客
12-29 1083
在字符串匹配问题中，我们通常有一个母串（原始串）S 和一个模式串 P。我们的目标是在 S 中找到 P 的出现位置，或者判断 S 中是否包含 P。例如，在母串 “abBA” 中，我们要找模式串 “ABA” 或 “BAB” 等。字符串匹配算法在计算机科学中有着重要的地位。朴素字符串匹配算法虽然简单易懂，但效率较低。哈希法为我们提供了一种优化思路，而 rubbing cup 算法则在哈希法的基础上进一步提高了效率。在实际应用中，我们需要根据具体情况选择合适的算法。
C++ 实现KMP算法，字符串匹配算法
10-29
KMP算法，全称为Knuth-Morris-Pratt字符串匹配算法，是一种高效的字符串匹配算法。它由Donald Knuth、Vaughan Pratt、James H. Morris共同发明，主要用来在一个文本字符串S内查找一个词W的出现位置。这个算法最突出...
Python字符串匹配算法KMP实例
09-21
Python字符串匹配算法KMP是一种高效的字符串查找算法，它在处理两个字符串进行匹配时，能够避免不必要的字符比较，从而提高效率。KMP算法的核心是构造一个“部分匹配表”（也称为“next数组”），用于存储模式串...
php中最简单的字符串匹配算法
12-18
这种最简单的字符串匹配算法通常称为朴素匹配或暴力匹配，其核心思想是通过逐个字符比较来判断子字符串是否存在于目标字符串中。以下为算法的具体步骤： 1. 获取目标字符串 `$str` 和模式字符串 `$search` 的长度，...
KMP算法是一种改进的字符串匹配算法.docx
10-26
KMP算法是一种改进的字符串匹配算法，由D.E.Knuth、J.H.Morris和V.R.Pratt三位学者提出，因此也被称为克努特-莫里斯-普拉特操作（简称KMP算法）。以下是对KMP算法的详细介绍： 一、算法基础与目的 KMP算法是基于...
【CTF-Misc领域】文件隐写、内存取证与数据修复技术应用：安全竞赛核心技能解析
最新发布
05-17
内容概要：本文详细介绍了CTF-Misc题型的应用指南，涵盖文件隐写、内存取证、数据修复等方面的核心技术。文件操作与隐写部分，讲述了文件类型识别方法（如使用file命令、010 Editor等工具查看文件特征），以及文件分离与合并的方法（如Binwalk自动化工具、dd命令手动操作）。图片隐写技术方面，包括颜色通道分析（如使用Stegsolve）、帧差异对比、Exif信息读取等。内存取证则主要围绕Volatility框架展开，介绍其基础命令（如imageinfo、pslist）和特殊场景处理（如加密文档爆破）。此外，还提供了若干工具推荐，如十六进制编辑器、自动化分离工具、OCR识别库等，并分享了实战技巧，如逆向思维应用和隐蔽信息挖掘。 适合人群：对CTF比赛感兴趣的安全研究人员、网络安全爱好者及有一定计算机基础知识的学习者。 使用场景及目标：①掌握文件隐写与修复技术，能够识别和处理各种文件类型的隐写和损坏问题；②学会使用Volatility进行内存取证，提取关键信息；③提高对隐蔽信息的敏感度，培养解决复杂问题的能力。 阅读建议：本文内容丰富，涉及多个技术领域，建议读者先熟悉基本概念和常用工具的使用，再逐步深入理解各个技术细节，在实践中不断积累经验。
CSAPP程序人生大作业
05-17
CSAPP程序人生大作业
基于python+树莓派图像识别的智能循迹避障小车+源码+项目文档（毕业设计&课程设计&项目开发）
05-17
基于python+树莓派图像识别的智能循迹避障小车+源码+项目文档，适合毕业设计、课程设计、项目开发。项目源码已经过严格测试，可以放心参考并在此基础上延申使用，详情见md文档 具体原理 道路检测 本程序所使用的道路检测算法为最基础的检测算法，可升级至深度学习算法，但是没时间搞主要是不会 对于道路检测而言，最基本的就是在图像上随机抽取图像上下部等宽区域，将图像的灰度中心计算出来，由此可以看出，当上半部图像的灰度中心与下半部图像中心的位置差超出阈值时，判定道路出现了转弯，以图像中心为坐标原点，当插值大于0时说明要右转，反之左转。可自由设置。 标识牌检测 使用opencv自带的训练网络，虽然实际训练了，但是结果较差，采用了国外训练好的图像模型，在代码中提供了。 障碍物检测 超声波检测，虽然没啥用，毕竟我们的障碍物是停止标志，图像的精度目前看来比超声波准，不过本着买了就要用的原则，用了 距离测算 采用单目视觉，首先对相机进行标定，然后利用角度计算得出前方的实际距离。但是相机在运动过程晃动较大，最后还是热熔胶枪粘的，这个功能的演示就弃了。
深度学习中基于层结构添加自注意力机制的技术研究及其应用 特征融合
05-17
内容概要：本文探讨了在深度学习框架下，通过在神经网络的层结构中引入自注意力机制来提升模型性能的方法。首先介绍了自注意力机制的基本概念及其在序列数据处理中的优势，然后详细阐述了如何在每一层中添加自注意力层以及如何融合不同层次的自注意力输出。最后，通过一系列实验验证了这种方法在自然语言处理和计算机视觉任务中的有效性，证明了其能够显著提高模型的表现。 适合人群：从事深度学习研究和技术开发的专业人士，尤其是对自注意力机制感兴趣的科研人员和工程师。 使用场景及目标：适用于需要改进现有神经网络模型性能的项目，特别是在处理复杂序列数据的任务中，如文本分类、图像识别等。目标是通过引入自注意力机制优化模型架构，增强模型对不同层次特征的理解能力。 阅读建议：对于希望深入了解自注意力机制并将其应用于实际项目的读者来说，本文提供了详细的理论背景和实现步骤。建议读者结合自己的应用场景，尝试复现文中提到的实验，以便更好地掌握这一技术。
SYN.SHX
05-17
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C语言实现KMP字符串匹配算法
"本文将介绍如何使用C语言实现KMP（Knuth-Morris-Pratt）字符串匹配算法。KMP算法是一种高效的字符串搜索算法，它避免了在匹配过程中不必要的字符比较，通过预处理模式串（查找字符串）得到部分匹配表（next数组），...
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