leetcode 28. Implement strStr() kmp算法

本文深入解析KMP算法的工作原理及其实现过程,通过求next数组和顺序匹配的方法高效解决字符串查找问题,避免了传统搜索算法的重复比较。

0 求pattern串在原串str中是否存在,如果存在就返回下标

1 kmp算法,先求next数组,然后逐个向后匹配即可。kmp算法的讲解本人写的在这里 https://blog.youkuaiyun.com/mistakk/article/details/83114497 。

2 代码

int strStr(string haystack, string needle)
{
    int n = needle.size();
    if (n == 0)
        return 0;
    vector<int> table(n, 0);
    table[0] = -1;
    for (int i = 1; i < n; ++i)
    {
        int k = table[i - 1];
        while (k != -1 && needle[k] != needle[i-1])
            k = table[k];
        table[i] = k + 1;
    }
    int size1 = haystack.size(), size2 = needle.size();
    int i = 0, j = 0;
    while ((i < size1) && (j < size2))
    {
        if (j==-1 || haystack[i] == needle[j])
        {
            i++;
            j++;
        }
        else
        {
            j = table[j];
        }
    }
    if (j == needle.size())
        return i - j;
    else
        return -1;
}

3 分析

3.1 先求next数组,然后再顺序匹配,比较简单;在实现上,要注意先把两者的长度进行标识出来,然后再写循环。否则j是可能为-1的,而vec.size()返回的是size_t类型,是无符号数,在用-1与之比较时,会隐式类型转换为size_t类型,那就是最大的size_t了,从而造成循环提前退出而报错。

计及源荷不确定性的综合能源生产单元运行调度与容量配置优化研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“计及源荷不确定性的综合能源生产单元运行调度与容量配置优化”展开研究,利用Matlab代码实现相关模型的构建与仿真。研究重点在于综合能源系统中多能耦合特性以及风、光等可再生能源出力和负荷需求的不确定性,通过鲁棒优化、场景生成(如Copula方法)、两阶段优化等手段,实现对能源生产单元的运行调度与容量配置的协同优化,旨在提高系统经济性、可靠性和可再生能源消纳能力。文中提及多种优化算法(如BFO、CPO、PSO等)在调度与预测中的应用,并强调了模型在实际能源系统规划与运行中的参考价值。; 适合人群:具备一定电力系统、能源系统或优化理论基础的研究生、科研人员及工程技术人员,熟悉Matlab编程和基本优化工具(如Yalmip)。; 使用场景及目标:①用于学习和复现综合能源系统中考虑不确定性的优化调度与容量配置方法;②为含高比例可再生能源的微电网、区域能源系统规划设计提供模型参考和技术支持;③开展学术研究,如撰写论文、课题申报时的技术方案借鉴。; 阅读建议:建议结合文中提到的Matlab代码和网盘资料,先理解基础模型(如功率平衡、设备模型),再逐步深入不确定性建模与优化求解过程,注意区分鲁棒优化、随机优化与分布鲁棒优化的适用场景,并尝试复现关键案例以加深理解。
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