KMP算法学习笔记

本文深入讲解了KMP算法,一种高效的字符串匹配算法。通过预处理子串生成next数组,避免了传统暴力匹配的重复比较,大大提升了搜索效率。文章提供了详细的代码实现及模板,帮助读者理解并掌握KMP算法的核心思想。

KMP算法

一种字符串匹配算法;

题目:
给你一个主串和子串,让你找出子串在主串的所有出现位置;

一般暴力O(m*n); TLE

kmp写法:

详细讲解的博客

感觉kmp就是预处理一下子串,设一个nex数组,预处理出子串的每个元素的前缀出现的位置;

感觉有点抽象;

模板:

#include<bits/stdc++.h>
#define LL long long
#define pa pair<int,int>
#define lson k<<1
#define rson k<<1|1
//ios::sync_with_stdio(false);
using namespace std;
const int N=1000100;
const int M=200100;
const LL mod=1e9+7;
char s1[N],s2[N];
int nex[N];
int main(){
	scanf("%s",s1+1);
	scanf("%s",s2+1);
	int len1=strlen(s1+1);
	int len2=strlen(s2+1);
	nex[0]=nex[1]=0;
	int j=0;//从0开始
	for(int i=2;i<=len2;i++){//子串匹配,找到子串匹配失败后要跳到位置; 
		while(j>0&&s2[j+1]!=s2[i]) j=nex[j];
		if(s2[j+1]==s2[i]) j++;
		nex[i]=j; 
	}
	j=0;
	for(int i=1;i<=len1;i++){
		while(j>0&&s2[j+1]!=s1[i]) j=nex[j];
		if(s2[j+1]==s1[i]) j++;
		if(j==len2){
			cout<<i-len2+1<<endl;
			j=nex[j];
		}
	}
	for(int i=1;i<=len2;i++) cout<<nex[i]<<" ";
	return 0;
}
内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)与多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化,实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算与参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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