hihoCoder-1015-KMP

本文深入解析KMP算法,探讨两种求next数组的方法及其优劣,通过对比经典算法与改进算法,展示如何高效处理字符串匹配问题。

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KMP算法就是我们人类的类似的那种匹配模式,我们既然知道之前的一部分无法匹配,那我们就不会每次都用模式串的第一个来匹配了。
我们每次就回到模式串下一个需要匹配的位置就好了,所以求next数组的值就显得尤其重要。
这个手算是很好算的,大家对这这个算法自己用手演一遍,其实就是最快的了解方式,网上和书上的其实求法都对,但是他们默认的都是让模式串的第一个,下标就是1,但是我们的next数组在计算机里面是要直接使用的,所以我们就不可能再去掉最后一位,然后第一位增添一个-1,然后所有的都加1。
那样求的是首位为1的next数值,所以我们的算法里面,可以看到,我们每次失配之后,都是让它直接跳转到失配它应该跳转的位置去,然后再进行匹配。
这点要理解还是请大家自行手算,比听别人讲要深刻的多。因为我们在某一位失配之后,我们没必要再进行从0的匹配,我们直接利用先前算出来的next值,来方便我们的求next数组的过程,我们的next值都是在第一个if条件句里面的,那个才是中心句子。
但是这也会成为next的弊端,我们已知模式串aaaaab,它用经典的求next值的算法求得的就是-1 0 1 2 3 4 ,算法如下:

#include <cstdio>
#include <cstring>
int next[100];
char p[100];

void getnext()
{
    next[0] = -1;
    int j = 0, k = -1;
    int len = strlen(p);
    while (j<len) {
        if (k==-1||p[j]==p[k]) {
            next[++j] = ++k;
        }
        else
            k = next[k];
    }
}

int main()
{
    scanf("%s", p);
    getnext();
    for (int i = 0; i < strlen(p);i++) {
        printf("%d ", next[i]);
    }
    printf("\n");
    getchar();
    getchar();
    return 0;
}

如果主串是aaaaaab的话,当我们的模式串的c和主串中最后一个a失配的时候,模式串跳到第五个a上然后匹配成功,然后主串中的i和模式串中的j分别++,然后开始c和b的比较,失配之后,模式串要一步一步地跳到4 3 2 1 0的位置再进行比较,所以就浪费了时间。
我们由此可以有另一种高级的求next值的算法,就是,如下:

#include <cstdio>
#include <cstring>
int next[100];
char p[100];

void getnext()
{
    next[0] = -1;
    int j = 0, k = -1;
    int len = strlen(p);
    while (j<len) {
        if (k==-1||p[j]==p[k]) {
            if (p[++j]==p[++k])
                next[j] = next[k];
            else
                next[j] = k;
        }
        else
            k = next[k];
    }
}

int main()
{
    scanf("%s", p);
    getnext();
    for (int i = 0; i < strlen(p);i++) {
        printf("%d ", next[i]);
    }
    printf("\n");
    getchar();
    getchar();
    return 0;
}

这样求得的next的值就变成了-1 -1 -1 -1 -1 4,我们的b和c失配之后,只用跳转到4一次,然后就跳转到了-1的位置,这时候因为j==-1,所以kmp的主算法里面, 就让i++,j++了,然后进行下一个位置匹配。
这时候就无缝契合了,这就是从求的next值进入到了我们kmp模式匹配里面了。其实这个很简单,大家一看就明白。
但是有一点需要注意,虽然说自己不能为自己的前缀,但是next求值的时候还是要求出来,因为我们这个是要多次匹配的题目,所以我们把最后一个也求出来,这样的话,跳转的时候就不会出错了。

#include <cstdio>
#include <cstring>
char p[10005], s[1000005];
int next[10005], ans;

void getnext()
{ 
    next[0] = -1;
    int j = 0, k = -1;
    int len = strlen(p);
    while (j<len) {
        if (k==-1||p[j]==p[k]) {
            if (p[++j]==p[++k])
                next[j]=next[k];
            else
                next[j]=k;
		}
        else
            k = next[k];
    }
}

void KMP()
{
    ans = 0;
    int i = 0, j = 0;
    int len = strlen(p), len1 = strlen(s);
    while (i<len1) {
        if (j==-1||s[i]==p[j]) {
            i++;
            j++;
        }
        else
            j = next[j];
        if (j==len)
            ans++;
    }
}

int main()
{
    int n;
    scanf("%d", &n);
    while (n--) {
        scanf("%s%s", p, s);
        getnext();
        KMP();
        printf("%d\n", ans);
    }
    return 0;
}
内容概要:本文针对国内加密货币市场预测研究较少的现状,采用BP神经网络构建了CCi30指数预测模型。研究选取2018年3月1日至2019年3月26日共391天的数据作为样本,通过“试凑法”确定最优隐结点数目,建立三层BP神经网络模型对CCi30指数收盘价进行预测。论文详细介绍了数据预处理、模型构建、训练及评估过程,包括数据归一化、特征工程、模型架构设计(如输入层、隐藏层、输出层)、模型编译与训练、模型评估(如RMSE、MAE计算)以及结果可视化。研究表明,该模型在短期内能较准确地预测指数变化趋势。此外,文章还讨论了隐层节点数的优化方法及其对预测性能的影响,并提出了若干改进建议,如引入更多技术指标、优化模型架构、尝试其他时序模型等。 适合人群:对加密货币市场预测感兴趣的研究人员、投资者及具备一定编程基础的数据分析师。 使用场景及目标:①为加密货币市场投资者提供一种新的预测工具和方法;②帮助研究人员理解BP神经网络在时间序列预测中的应用;③为后续研究提供改进方向,如数据增强、模型优化、特征工程等。 其他说明:尽管该模型在短期内表现出良好的预测性能,但仍存在一定局限性,如样本量较小、未考虑外部因素影响等。因此,在实际应用中需谨慎对待模型预测结果,并结合其他分析工具共同决策。
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