KMP算法

下面是c语言写的KMP,根据B站正月点灯笼视频学习打的代码,真心推荐大家可以看看,里面讲的许多算法非常好.

/*通过prefix函数去实现KMP的前缀表,前缀表第一个一般可以是0,也可以设置成-1,设置成-1可
以通过move这个函数题去实现
同事这个是简单的KMp算法的实现步骤,还可以优化,让效率更快
prefix从下标为0开始存储
prifix第一个是负一时候,所有prefix[x]看的是所对应字符前面的字符前缀和后缀相等的量,
第一个字符prefix[0]的相等量设置为-1,第二个字符prefix[1]量看的是他前面字符也就是第一个字符,
前缀后缀都是那个字符串本身的话不算相等.
等于0时候匹配时候是算上自己去匹配,两者情况都可以使用,看你个人的情况.
*/
#include<stdio.h>
#include<stdlib.h>
#include<string.h>
//prefix代表前缀  pattern是指需要求前缀表的那个字符串
void prefix_table(char pattern[], int prefix[], int n){
	prefix[0] = 0;//前缀是从0开始
	int len = 0;//刚开始前后缀相等初始化为0,刚好pattern[len]指向下一个,如果下面有和这个相等的直接加len1,
	int i = 1;
	while (i < n) {
		if (pattern[i] == pattern[len]) {//可以看B站正月点灯笼KMP2  6分04秒
			len++;
			prefix[i] = len;
			i++;
		}
		else
		{	if(len>0)
			{ 
				len = prefix[len - 1];//大话数据结构书上138页,得出的规律,
				/* 下面的话来自up主下面的评论:当两个字符串不适配的时候,回溯回退的位置始终是模式串的不适
				配字符的上一位字符前后缀相同的位置,求next数组,前缀与后缀不
				适配时,同样是移动模式串,只不过这个模式串是自身的前缀部分
				.而视频中的len恰好指向了这个模式串,但是要找自身的前一位 所以prefix【len-1】*/
			}
			else
			{
				prefix[i] = len;
				i++;
			}
		}
	}

}
//移动成开头是-1的情况,第一个编程-1,其他的位置一次继承后一个的值
void move_prefix_table(int prefix[], int n)
{
	int i;
	for (i = n - 1; i > 0; i--)
	{
		prefix[i] = prefix[i - 1];
	}
	prefix[0] = -1;
}
void kmp_search(char text[], char pattern[])
{
	int n = strlen(pattern);
	int m = strlen(text);
	int* prefix = malloc(sizeof(int) * n);//为这个数组动态申请空间大小
	prefix_table(pattern, prefix, n);
	move_prefix_table(prefix, n);
	int i = 0; 
	int j = 0;
	//规定		text[i] , len(text) = m     主串
	//		pattern[j] ,len(pattern)=n       需要和主串匹配的串
	while (i < m)
	{
		if (j == n - 1 && text[i] == pattern[j])
		{
			printf("Found pattern at %d\n", i - j);
			j = prefix[j];
		}
		if (text[i] == pattern[j])
		{
			i++; j++;
		}
		else
		{
			j = prefix[j];
			if (j == -1)
			{
				i++; j++;
			}
		
		}
	}
}
int main(void)
{
	char pattern[] = "ABABCABAA";
	char text[] = "ABABABCABAABABABAB";
	kmp_search(text, pattern);

	/*
	int prefix[9];
	int n = 9;
	prefix_table(pattern, prefix, n);
	moce_prefix_table(prefix,n);
	int i;
	for (i = 0; i < n; i++) 
	{
		printf("%d\n", prefix[i]);
	}*/
	return 0;
}
【Koopman】遍历论、动态模态分解和库普曼算子谱特性的计算研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕【Koopman】遍历论、动态模态分解和库普曼算子谱特性的计算研究展开,重点介绍基于Matlab的代码实现方法。文章系统阐述了遍历理论的基本概念、动态模态分解(DMD)的数学原理及其与库普曼算子谱特性之间的内在联系,展示了如何通过数值计算手段分析非线性动力系统的演化行为。文中提供了完整的Matlab代码示例,涵盖数据驱动的模态分解、谱分析及可视化过程,帮助读者理解并复现相关算法。同时,文档还列举了多个相关的科研方向和技术应用场景,体现出该方法在复杂系统建模与分析中的广泛适用性。; 适合人群:具备一定动力系统、线性代数与数值分析基础,熟悉Matlab编程,从事控制理论、流体力学、信号处理或数据驱动建模等领域研究的研究生、博士生及科研人员。; 使用场景及目标:①深入理解库普曼算子理论及其在非线性系统分析中的应用;②掌握动态模态分解(DMD)算法的实现与优化;③应用于流体动力学、气候建模、生物系统、电力系统等领域的时空模态提取与预测;④支撑高水平论文复现与科研项目开发。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐段调试运行,对照理论推导加深理解;推荐参考文中提及的相关研究方向拓展应用场景;鼓励在实际数据上验证算法性能,并尝试改进与扩展算法功能。
本系统采用微信小程序作为前端交互界面,结合Spring Boot与Vue.js框架实现后端服务及管理后台的构建,形成一套完整的电子商务解决方案。该系统架构支持单一商户独立运营,亦兼容多商户入驻的平台模式,具备高度的灵活性与扩展性。 在技术实现上,后端以Java语言为核心,依托Spring Boot框架提供稳定的业务逻辑处理与数据接口服务;管理后台采用Vue.js进行开发,实现了直观高效的操作界面;前端微信小程序则为用户提供了便捷的移动端购物体验。整套系统各模块间紧密协作,功能链路完整闭环,已通过严格测试与优化,符合商业应用的标准要求。 系统设计注重业务场景的全面覆盖,不仅包含商品展示、交易流程、订单处理等核心电商功能,还集成了会员管理、营销工具、数据统计等辅助模块,能够满足不同规模商户的日常运营需求。其多店铺支持机制允许平台方对入驻商户进行统一管理,同时保障各店铺在品牌展示、商品销售及客户服务方面的独立运作空间。 该解决方案强调代码结构的规范性与可维护性,遵循企业级开发标准,确保了系统的长期稳定运行与后续功能迭代的可行性。整体而言,这是一套技术选型成熟、架构清晰、功能完备且可直接投入商用的电商平台系统。 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!
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