KMP

理论部分网上一大堆,新学的我也没弄透,只是在这里稍微总结一下。

应付笔试:

看不懂就点这里,更详细: july的从头到尾彻底理解KMP
http://blog.csdn.n et/v_july_v/article/details/7041827

next数组:不考虑当前位元素的子串中,求出最大公共前后缀长度。其中next[0]=-1;

这里写图片描述

nextval数组:因为next数组还是有过多的重复匹配,优化一下。

这里写图片描述
nextval[0]=-1
nextval[1]= 0, 因为b !=a,即:模式串[1] !=模式串[0] ,即:模式串[1]!=模式串[next[1]]
nextval[2]=-1,因为a==a,即:模式串[2]==模式串[0], 即:模式串[2]!=模式串[next[2]]
nextval[3]= 0, 因为b==b,即:模式串[3]==模式串[1],即:模式串[3]!=模式串[next[3]]

网上找的都是-1开始,此时求出的next数组的数值表示“数组下角标”。
教科书上的是 0开始,此时求出的next数组的数组表示“第几个元素”。

从0开始的例子:看不懂就点这里,更详细:小二晨Ellen
http://blog.sina.com.cn/s/blog_59b4a0b701015jtk.html

下角标01234567
模式串abaabcac
next01122312
nextval01021302

从-1开始的其实就是将上表的所有值减1就行了

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本文以电动汽车销售策略为研究对象,综合运用层次分析法、决策树、皮尔逊相关性分析、BP神经网络及粒子群优化等多种方法,深入探讨了影响目标客户购买电动汽车的因素及相应的销售策略。研究结果显示,客户对合资品牌电动汽车的满意度为78.0887,对自主品牌的满意度为77.7654,对新势力品牌的满意度为77.0078。此外,研究还发现电池性能、经济性、城市居住年限、居住区域、工作单位、职务、家庭年收入、个人年收入、家庭可支配收入、房贷占比、车贷占比等因素对电动汽车销量存在显著影响。通过BP神经网络对目标客户的购买意愿进行预测,其预测数据拟合程度超过80%,且与真实情况高度接近。基于研究结果,本文为销售部门提出了提高销量的建议,包括精准定位尚未购买电动汽车的目标客户群体,制定并实施更具针对性的销售策略,在服务难度提升不超过5%的前提下,选择实施最具可行性和针对性的销售方案。 在研究过程中,层次分析法被用于对目标客户购买电动汽车的影响因素进行系统分析与评价;决策树模型则用于对缺失数据进行预测填充,以确保数据的完整性和准确性;BP神经网络用于预测目标客户的购买意愿,并对其预测效果进行评估;粒子群优化算法对BP神经网络模型进行优化,有效提升了模型的稳定性和预测能力;皮尔逊相关性分析用于探究不同因素与购买意愿之间的相关性。通过这些方法的综合运用,本文不仅揭示了影响电动汽车销量的关键因素,还为销售策略的优化提供了科学依据。
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