hdu 2087 KMP模板题 入门

本文深入探讨了KMP算法的实现原理与应用,通过具体示例代码展示了如何使用KMP算法解决字符串匹配问题,特别关注于避免重复计算,提高搜索效率。

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问在父文本中子文本出现多少次,不能算重合部分,也就是说aaaaaa,aa只出现三次

思路:kmp!!!!!!,其实这道题用BF算法反而更快(滑稽)就是不在kmp函数中调用getnext函数;

代码

#include<iostream>
#include<string>
#include<cstring>

using namespace std;

const int maxn = 1100;
int nxt[maxn];
string bu;
string xiao;
int len, len2;

void getnext()
{
		int i = 0;
		int j = -1;
		nxt[0] = -1;
		while (i<len2)
		{
				if (j == -1 || xiao[i] == xiao[j])
				{
						nxt[++i] = ++j;
				}
				else j = nxt[j];
		}
}

int kmp()
{
		int ans = 0;
		int j = 0, i = 0;
		if (len == 1 && len2 == 1) {
				if (bu[0] == xiao[0])
						return 1;
				else return 0;
		}
		getnext();
		for (i = 0; i<len; i++)
		{
				while (j>0 && bu[i] != xiao[j]) j = nxt[j];
				if (bu[i] == xiao[j]) j++;
				if (j == len2)
				{
						ans++;
						j =nxt[j];
				}
		}
		return ans;
}

int main()
{
		ios::sync_with_stdio(false);
		while (cin >> bu)
		{
				if (bu == "#") break;
				cin >> xiao;
				len = bu.size();
				len2 = xiao.size();
				int ans = kmp();
				cout << ans << endl;
				bu.clear();
				xiao.clear();
		}
		return 0;
}

 

内容概要:该研究通过在黑龙江省某示范村进行24小时实地测试,比较了燃煤炉具与自动/手动进料生物质炉具的污染物排放特征。结果显示,生物质炉具相比燃煤炉具显著降低了PM2.5、CO和SO2的排放(自动进料分别降低41.2%、54.3%、40.0%;手动进料降低35.3%、22.1%、20.0%),但NOx排放未降低甚至有所增加。研究还发现,经济性和便利性是影响生物质炉具推广的重要因素。该研究不仅提供了实际排放数据支持,还通过Python代码详细复现了排放特征比较、减排效果计算和结果可视化,进一步探讨了燃料性质、动态排放特征、碳平衡计算以及政策建议。 适合人群:从事环境科学研究的学者、政府环保部门工作人员、能源政策制定者、关注农村能源转型的社会人士。 使用场景及目标:①评估生物质炉具在农村地区的推广潜力;②为政策制定者提供科学依据,优化补贴政策;③帮助研究人员深入了解生物质炉具的排放特征和技术改进方向;④为企业研发更高效的生物质炉具提供参考。 其他说明:该研究通过大量数据分析和模拟,揭示了生物质炉具在实际应用中的优点和挑战,特别是NOx排放增加的问题。研究还提出了多项具体的技术改进方向和政策建议,如优化进料方式、提高热效率、建设本地颗粒厂等,为生物质炉具的广泛推广提供了可行路径。此外,研究还开发了一个智能政策建议生成系统,可以根据不同地区的特征定制化生成政策建议,为农村能源转型提供了有力支持。
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