Boyer-Moore算法

本文详细介绍了Boyer-Moore算法的工作原理,并通过一个具体的C++实现示例展示了如何利用该算法进行高效的字符串匹配。算法的核心在于利用模式串的特征来减少不必要的比较。

  

    Boyer-Moore算法是经典的字符串匹配算法。 当然要掌握它啦。 算法的具体解释参考阮一峰的博客。 解释相当之透彻。

链接为:http://www.ruanyifeng.com/blog/2013/05/boyer-moore_string_search_algorithm.html

我个人的理解为: 如果匹配模型(pattern)和字符串中的子串(sub_str)如果不相等的话。 那么从pattern的倒数第二个字符开始查找sub_str中的最后一个字符(ch)在pattern中的位置。 如果存在, 则记下其position(pos)。如果不存在 ,则为-1.

那么计算pattern在字符串中移动的位数为: step = strlen(pattern) - pos;

具体代码如下:

#include <iostream>
#include <Windows.h>
#include <stdlib.h>
#include <string.h>

using namespace std;

int BM(char *source, char *pattern)
{
	int s_len = strlen(source);
	int p_len = strlen(pattern);
	
	int step = p_len;
	
	int i = p_len - 1;
	while (i < s_len)
	{
		char *s = new char[p_len+1];
		memset(s, 0x00, p_len + 1);

		strncpy(s, source+i-p_len+1, p_len);
		
		int k = i;
		int j = p_len - 1;

		if (strcmp(s, pattern)== 0)
		{
			delete [] s;
			return i - p_len + 1;
		} else
		{
			while (j >= 0)
			{
				if (source[k] == pattern[j] && j != p_len - 1)
				{
					step = p_len - 1 - j;
					delete [] s;
					break;
				} else
				{
					--j;
				}
				if (j == -1)
				{
					delete [] s;
				}
			} //while
		} //else
		
		i += step;
	} //while
	
	return -1;
}

int main(int argc, char **argv)
{
        // test code.
        char *s = "hello, world";
	char *p = "world";

	int rt = BM(s, p);

	cout << rt << endl;

	Sleep(15000);

	return 0;
}

如果错误欢迎指正, 欢迎各种拍砖和讨论。


内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
内容概要:本文系统阐述了企业新闻发稿在生成式引擎优化(GEO)时代下的全渠道策略与效果评估体系,涵盖当前企业传播面临的预算、资源、内容与效果评估四大挑战,并深入分析2025年新闻发稿行业五大趋势,包括AI驱动的智能化转型、精准化传播、首发内容价值提升、内容资产化及数据可视化。文章重点解析央媒、地方官媒、综合门户和自媒体四类媒体资源的特性、传播优势与发稿策略,提出基于内容适配性、时间节奏、话题设计的策略制定方法,并构建涵盖品牌价值、销售转化与GEO优化的多维评估框架。此外,结合“传声港”工具实操指南,提供AI智能投放、效果监测、自媒体管理与舆情应对的全流程解决方案,并针对科技、消费、B2B、区域品牌四大行业推出定制化发稿方案。; 适合人群:企业市场/公关负责人、品牌传播管理者、数字营销从业者及中小企业决策者,具备一定媒体传播经验并希望提升发稿效率与ROI的专业人士。; 使用场景及目标:①制定科学的新闻发稿策略,实现从“流量思维”向“价值思维”转型;②构建央媒定调、门户扩散、自媒体互动的立体化传播矩阵;③利用AI工具实现精准投放与GEO优化,提升品牌在AI搜索中的权威性与可见性;④通过数据驱动评估体系量化品牌影响力与销售转化效果。; 阅读建议:建议结合文中提供的实操清单、案例分析与工具指南进行系统学习,重点关注媒体适配性策略与GEO评估指标,在实际发稿中分阶段试点“AI+全渠道”组合策略,并定期复盘优化,以实现品牌传播的长期复利效应。
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