la4513

本文介绍了一种使用Hash方法进行字符串匹配的算法实现,该方法通过计算子串的Hash值来进行快速比较,适用于需要大量字符串匹配的场景。文章提供了一个具体的C++实现案例,并解释了如何通过调整参数来优化算法效率。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

//刘汝佳书上的用hash来写的,感觉有点拼人品呀,和X的取值的关系很大的
#include <iostream>
#include<string.h>
#include<stdio.h>
#include<algorithm>
using namespace std;
const int maxn=40005;
const int x=99;
int rank[maxn];
unsigned long long h[maxn],xp[maxn],hash[maxn];
int n,m,pos;
char str[maxn];
int cmp(const int& a,const int& b)
{
    return hash[a]<hash[b]||(hash[a]==hash[b]&&a<b);
}
int possible(int l)
{
    int i,c=0;
    pos=-1;
    for(i=0;i<=n-l;i++)
    {
        rank[i]=i;
        hash[i]=h[i]-h[i+l]*xp[l];
    }
    sort(rank,rank+n-l+1,cmp);
    for(i=0;i<=n-l;i++)
    {
        if(i==0||hash[rank[i]]!=hash[rank[i-1]])
            c=0;
        if(++c>=m)
            pos=max(pos,rank[i]);
    }
    return pos>=0;
}
int main()
{
    while(scanf("%d",&m)&&m)
    {
        int i;
        scanf("%s",str);
        n=strlen(str);
        h[n]=0;
        for(i=n-1;i>=0;i--)
        {
            h[i]=h[i+1]*x+(str[i]-'a');
        }
        xp[0]=1;
        for(i=1;i<=n;i++)
            xp[i]=xp[i-1]*x;
        if(!possible(1))
            printf("none\n");
        else
        {
            int L=1,R=n+1;
            while(R-L>1)
            {
                int mid=L+(R-L)/2;
                if(possible(mid))
                L=mid;
                else
                R=mid;
            }
            possible(L);
            printf("%d %d\n",L,pos);
        }


    }
    return 0;
}

基于数据挖掘的音乐推荐系统设计与实现 需要一个代码说明,不需要论文 采用python语言,django框架,mysql数据库开发 编程环境:pycharm,mysql8.0 系统分为前台+后台模式开发 网站前台: 用户注册, 登录 搜索音乐,音乐欣赏(可以在线进行播放) 用户登陆时选择相关感兴趣的音乐风格 音乐收藏 音乐推荐算法:(重点) 本课题需要大量用户行为(如播放记录、收藏列表)、音乐特征(如音频特征、歌曲元数据)等数据 (1)根据用户之间相似性或关联性,给一个用户推荐与其相似或有关联的其他用户所感兴趣的音乐; (2)根据音乐之间的相似性或关联性,给一个用户推荐与其感兴趣的音乐相似或有关联的其他音乐。 基于用户的推荐和基于物品的推荐 其中基于用户的推荐是基于用户的相似度找出相似相似用户,然后向目标用户推荐其相似用户喜欢的东西(和你类似的人也喜欢**东西); 而基于物品的推荐是基于物品的相似度找出相似的物品做推荐(喜欢该音乐的人还喜欢了**音乐); 管理员 管理员信息管理 注册用户管理,审核 音乐爬虫(爬虫方式爬取网站音乐数据) 音乐信息管理(上传歌曲MP3,以便前台播放) 音乐收藏管理 用户 用户资料修改 我的音乐收藏 完整前后端源码,部署后可正常运行! 环境说明 开发语言:python后端 python版本:3.7 数据库:mysql 5.7+ 数据库工具:Navicat11+ 开发软件:pycharm
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