POJ 2752 Seek the Name, Seek the Fame

KMP算法详解与应用
本文深入探讨了KMP算法的基本原理与实现细节,并通过具体示例代码展示了如何利用KMP算法解决字符串匹配问题。文章提供了完整的C++实现代码,并解释了关键步骤。

目录:


分析:

这道题目只要是学过 KMP K M P 算法的童鞋们,应该做起来都不难,也就是考察了学生的基础 KMP K M P ,这里就不过多赘述了


代码:

#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<iostream>
#include<cmath>
#include<algorithm>
#define LL long long
using namespace std;
inline LL read() {
    LL d=0,f=1;char s=getchar();
    while(s<'0'||s>'9'){if(s=='-')f=-1;s=getchar();}
    while(s>='0'&&s<='9'){d=d*10+s-'0';s=getchar();}
    return d*f;
}
char s[1000001];
int len,next[1000001],w;
void getnext()  
{  
    int j=-1;  
    next[0]=-1;  
    for (int i=1;i<len;i++)  
    {  
        while (j>-1 && s[j+1]!=s[i]) j=next[j];  
        if (s[j+1]==s[i]) j++;  
        next[i]=j;  
    }  
}  
int main()
{
    while(scanf("%s",s),s[0]!='.')
    {
        int j;
        memset(next,0,sizeof(next));
        len=strlen(s);
        getnext();
        w=next[len-1]+1;
        if(len%(len-w)==0)
          printf("%d\n",len/(len-w));
        else
          printf("1\n");
    }
    return 0;
}
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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