KMP

#include"stdio.h"
#include"string.h"
#define M 4444
int next[M],ans;
void getNext(char *b)
{
    int i,j;
    i=0;
    j=-1;
    next[0]=-1;
    while(b[i]!='\0')
    {
        if(j==-1||b[i]==b[j])
        {
            i++;
            j++;
            next[i]=j;
        }
        else
            j=next[j];
    }
}
void KMP(char *a,char *b)
{
    int i,j;
    i=j=0;
    int m=strlen(b);
    while(a[i]!='\0')
    {
        if(j==-1||a[i]==b[j])
        {
            i++;
            j++;
        }
        else
            j=next[j];
        if(j==m)
        {
            ans++;
            j=next[j];
        }
    }
}
int main()
{
    char ch[M],str[M];
    while(scanf("%s",str),strcmp(str,"#")!=0)
    {
        scanf("%s",ch);
        getNext(ch);
        ans=0;
        KMP(str,ch);
        printf("%d\n",ans);
    }
}

aaaa aa

#

3

#include"stdio.h"
#include"string.h"
#define M 4444
int next[M],ans;
void getNext(char *b)
{
    int i,j;
    i=0;
    j=-1;
    next[0]=-1;
    while(b[i]!='\0')
    {
        if(j==-1||b[i]==b[j])
        {
            i++;
            j++;
            next[i]=j;
        }
        else
            j=next[j];
    }
}
void KMP(char *a,char *b)
{
    int i,j;
    i=j=0;
    int m=strlen(b);
    while(a[i]!='\0')
    {
        if(j==-1||a[i]==b[j])
        {
            i++;
            j++;
        }
        else
            j=next[j];
        if(j==m)
        {
            ans++;
            j=next[j]+m;//区别
        }
    }
}
int main()
{
    char ch[M],str[M];
    while(scanf("%s",str),strcmp(str,"#")!=0)
    {
        scanf("%s",ch);
        getNext(ch);
        ans=0;
        KMP(str,ch);
        printf("%d\n",ans);
    }
}

aaaaa aa

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2


内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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