KMP算法

参考1:http://blog.youkuaiyun.com/zhongjling/article/details/8887890

参考2:http://blog.youkuaiyun.com/adrian169/article/details/8932697

优化:http://blog.youkuaiyun.com/joylnwang/article/details/6778316

 

设待匹配字符串为:

s = s1s2…sn

模式字符串为:

p = p1p2…pm

KMP算法的思想在于当匹配到sj != pi时,由于p的前i-1个字符已经匹配过了,即已经有

p1…pi-1 = sj-(i-1)…sj-1

我们可以利用这些信息来确定应该从哪里开始(而不是p的第一个字符p1)重新匹配,从而尽量减少匹配的次数。

那么,怎么从哪里开始重新匹配呢?这时就需要用到next函数,这是KMP算法的关键,实际上就是在拿p去跟s匹配时,先让p自己跟自己进行匹配,以此来确定当sj != pi时,应该回退到p的第几个字符来重新匹配。

next(i) = k,i = 1,...,m,k = 0,...,i-1,表示pi与待比较的字符sj不相等时,应该把p回退到pk,让pk与sj进行比较。

有了next函数后,字符串的匹配过程可描述如下(其中s[j]=sj,p[i]=pi):

j = 1, i = 1;
while(j <= n && i <= m):
	if(i == 0 || s[j] == p[i]):
		i++;
		j++;
	else:
		i = next(i);
if(i == m):
	匹配成功
else:
	匹配失败

现在的问题是,next函数怎么求?

求next函数的过程其实也是一个字符串匹配过程,是p自己跟自己匹配,过程描述如下(其中p[i-1]=pi-1,p[k]=pk):

next(1) = 0;
for i = 2 to m:
	k = next(i-1);
	while(true):
		if(k == 0):
			next(i) = 1; break;
		if(p[i-1] = p[k]):
			next(i) = k + 1; break;
		else:
			k = next(k);

至此,kmp算法就完成了。

可是,如果再想多一步,当匹配到sj != pi时,会回退到pnext(i),然后比较sj 和pnext(i),由于我们已经知道sj != pi,那么如果pi=pnext(i),则必能推出sj !=pnext(i),这样就不需要比较sj 和pnext(i)了,所以,就有了kmp的优化算法(开头的链接),其实质就是在求出next函数后,把pi和pnext(i)再做一次比较,从而得到一个新的next函数。

内容概要:本文围绕新一代传感器产品在汽车电子电气架构中的关键作用展开分析,重点探讨了智能汽车向高阶智能化演进背景下,传统传感器无法满足感知需求的问题。文章系统阐述了自动驾驶、智能座舱、电动化与网联化三大趋势对传感器技术提出的更高要求,并深入剖析了激光雷达、4D毫米波雷达和3D-ToF摄像头三类核心新型传感器的技术原理、性能优势与现存短板。激光雷达凭借高精度三维点云成为高阶智驾的“眼睛”,4D毫米波雷达通过增加高度维度提升环境感知能力,3D-ToF摄像头则在智能座舱中实现人体姿态识别与交互功能。文章还指出传感器正从单一数据采集向智能决策升级,强调车规级可靠性、多模态融合与成本控制是未来发展方向。; 适合人群:从事汽车电子、智能驾驶、传感器研发等相关领域的工程师和技术管理人员,具备一定专业背景的研发人员;; 使用场景及目标:①理解新一代传感器在智能汽车系统中的定位与技术差异;②掌握激光雷达、4D毫米波雷达、3D-ToF摄像头的核心参数、应用场景及选型依据;③为智能驾驶感知层设计、多传感器融合方案提供理论支持与技术参考; 阅读建议:建议结合实际项目需求对比各类传感器性能指标,关注其在复杂工况下的鲁棒性表现,并重视传感器与整车系统的集成适配问题,同时跟踪芯片化、固态化等技术演进趋势。
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