Quick Search algorithm (string)

本文深入探讨了QuickSearch算法,它简化了Boyer-Moore算法,仅使用坏字符移位表进行文本搜索。通过优化预处理阶段和搜索阶段,该算法在短模式和大型字母表中表现出极高的效率。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

Main features:

  • simplification of the Boyer-Moore algorithm;
  • uses only the bad-character shift;
  • easy to implement;
  • preprocessing phase in O(m+sigma) time and O(sigma) space complexity;
  • searching phase in O(mn) time complexity;
  • very fast in practice for short patterns and large alphabets.

Description:

The Quick Search algorithm uses only the bad-character shift table (see chapter Boyer-Moore algorithm). After an attempt where the window is positioned on the text factor y[j .. j+m-1], the length of the shift is at least equal to one. So, the character y[j+m] is necessarily involved in the next attempt, and thus can be used for the bad-character shift of the current attempt.

The bad-character shift of the present algorithm is slightly modified to take into account the last character of x as follows: for c in Sigma, qsBc[c]=min{i : 0  < i leq m and x[m-i]=c} if c occurs in x, m+1 otherwise (thanks to Darko Brljak).

The preprocessing phase is in O(m+sigma) time and O(sigma) space complexity.

During the searching phase the comparisons between pattern and text characters during each attempt can be done in any order. The searching phase has a quadratic worst case time complexity but it has a good practical behaviour.

The C Code:

void preQsBc(char *x, int m, int qsBc[]) {

   int i;

   for (i = 0; i < ASIZE; ++i)

      qsBc[i] = m + 1;   for (i = 0; i < m; ++i)

      qsBc[x[i]] = m - i;

}

void QS(char *x, int m, char *y, int n) {

   int j, qsBc[ASIZE];

   /* Preprocessing */

   preQsBc(x, m, qsBc);

    /* Searching */

   j = 0;

   while (j <= n - m) {

      if (memcmp(x, y + j, m) == 0)

         OUTPUT(j);

      j += qsBc[y[j + m]];

               /* shift */

   }

}

 

Reference

http://www-igm.univ-mlv.fr/~lecroq/string/node19.html

内容概要:该研究通过在黑龙江省某示范村进行24小时实地测试,比较了燃煤炉具与自动/手动进料生物质炉具的污染物排放特征。结果显示,生物质炉具相比燃煤炉具显著降低了PM2.5、CO和SO2的排放(自动进料分别降低41.2%、54.3%、40.0%;手动进料降低35.3%、22.1%、20.0%),但NOx排放未降低甚至有所增加。研究还发现,经济性和便利性是影响生物质炉具推广的重要因素。该研究不仅提供了实际排放数据支持,还通过Python代码详细复现了排放特征比较、减排效果计算和结果可视化,进一步探讨了燃料性质、动态排放特征、碳平衡计算以及政策建议。 适合人群:从事环境科学研究的学者、政府环保部门工作人员、能源政策制定者、关注农村能源转型的社会人士。 使用场景及目标:①评估生物质炉具在农村地区的推广潜力;②为政策制定者提供科学依据,优化补贴政策;③帮助研究人员深入了解生物质炉具的排放特征和技术改进方向;④为企业研发更高效的生物质炉具提供参考。 其他说明:该研究通过大量数据分析和模拟,揭示了生物质炉具在实际应用中的优点和挑战,特别是NOx排放增加的问题。研究还提出了多项具体的技术改进方向和政策建议,如优化进料方式、提高热效率、建设本地颗粒厂等,为生物质炉具的广泛推广提供了可行路径。此外,研究还开发了一个智能政策建议生成系统,可以根据不同地区的特征定制化生成政策建议,为农村能源转型提供了有力支持。
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