poj3461 KMP

本文深入探讨了KMP算法的匹配原理,并通过实例展示了如何利用KMP算法解决实际问题,包括匹配次数的统计。
题意:给出两组单词,问第一组能在第二组中匹配几次;
本体要求深刻理解KMP的匹配原理, 问什么进行一个KMP匹配就可以的到所有的
匹配成功了,成功次数。


#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <cstring>

using namespace std;
char str[1000005];
char str1[10005];
int n;

void getNext(char *p, int *next, int len) {

    int i = 0;
    int k = -1;
    next[0] = -1;

    while(i < len) {

        if(k == -1 || p[k] == p[i]) {

            k++;
            i++;
            next[i] = k;
        }else {

            k = next[k];
        }
    }
}

int KMP(char *str, char *p) {

    int next[10005];
    int j = 0, i = 0, k = 0;
    int len = strlen(str);
    int plen = strlen(p);
    getNext(p, next,plen);

    while(j < len) {

        if(str[j] == p[i]) {

            j++;
            i++;
        }else {


            i = next[i]; 
            if(i == -1) {

                j++;
                i = 0;
            }
        }
        if(i == plen)   //匹配成功了,成功次数统计。
						//当i== Plen时, i 不是变成零, 而是 i = next[i];
						//aa  aaaaa;
            k++;
    }
    return k;
}


int main()
{
   scanf("%d", &n);
   while(n--) {

    scanf("%s%s", str1, str);
    printf("%d\n", KMP(str, str1));
   }
    return 0;
}

同步定位与地图构建(SLAM)技术为移动机器人或自主载具在未知空间中的导航提供了核心支撑。借助该技术,机器人能够在探索过程中实时构建环境地图并确定自身位置。典型的SLAM流程涵盖传感器数据采集、数据处理、状态估计及地图生成等环节,其核心挑战在于有效处理定位与环境建模中的各类不确定性。 Matlab作为工程计算与数据可视化领域广泛应用的数学软件,具备丰富的内置函数与专用工具箱,尤其适用于算法开发与仿真验证。在SLAM研究方面,Matlab可用于模拟传感器输出、实现定位建图算法,并进行系统性能评估。其仿真环境能显著降低实验成本,加速算法开发与验证周期。 本次“SLAM-基于Matlab的同步定位与建图仿真实践项目”通过Matlab平台完整再现了SLAM的关键流程,包括数据采集、滤波估计、特征提取、数据关联与地图更新等核心模块。该项目不仅呈现了SLAM技术的实际应用场景,更为机器人导航与自主移动领域的研究人员提供了系统的实践参考。 项目涉及的核心技术要点主要包括:传感器模型(如激光雷达与视觉传感器)的建立与应用、特征匹配与数据关联方法、滤波器设计(如扩展卡尔曼滤波与粒子滤波)、图优化框架(如GTSAM与Ceres Solver)以及路径规划与避障策略。通过项目实践,参与者可深入掌握SLAM算法的实现原理,并提升相关算法的设计与调试能力。 该项目同时注重理论向工程实践的转化,为机器人技术领域的学习者提供了宝贵的实操经验。Matlab仿真环境将复杂的技术问题可视化与可操作化,显著降低了学习门槛,提升了学习效率与质量。 实践过程中,学习者将直面SLAM技术在实际应用中遇到的典型问题,包括传感器误差补偿、动态环境下的建图定位挑战以及计算资源优化等。这些问题的解决对推动SLAM技术的产业化应用具有重要价值。 SLAM技术在工业自动化、服务机器人、自动驾驶及无人机等领域的应用前景广阔。掌握该项技术不仅有助于提升个人专业能力,也为相关行业的技术发展提供了重要支撑。随着技术进步与应用场景的持续拓展,SLAM技术的重要性将日益凸显。 本实践项目作为综合性学习资源,为机器人技术领域的专业人员提供了深入研习SLAM技术的实践平台。通过Matlab这一高效工具,参与者能够直观理解SLAM的实现过程,掌握关键算法,并将理论知识系统应用于实际工程问题的解决之中。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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