HDU 2594 Simpsons’Hidden Talents(KMP)

KMP算法应用
本文介绍两种使用KMP算法解决字符串匹配问题的方法。一种是直接利用KMP算法匹配两个字符串,另一种是通过构造新字符串并计算next数组来找到最长的公共前后缀。

题意:求s1中的最长前缀子串
s2中的最长后缀子串
两个子串恰好匹配

法一:KMP

将s2看作文本串,s1看作模式串,一直匹配到s2结束;

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

using namespace std;

int Next[50005];
void getNext(string s){
    int i=0;
    int j=-1;
    Next[0]=-1;
    int l=s.length();
    while(i<l){
        if(j==-1||s[i]==s[j]){
            i++;
            j++;
            Next[i]=j;
        }
        else j=Next[j];
    }
}

void KMP(string s,string p){
    int ls=s.length();
    int lp=p.length();
    int i=0;
    int j=0;
    while(i<ls){
        if(j==-1||s[i]==p[j]){
            i++;
            j++;
        }
        else j=Next[j];
    }
    if(!j){
        printf("0\n"); 
    }
    else{
        for(int i=0;i<j;i++)printf("%c",p[i]);
        printf(" %d\n",j);
    }

}
int main(){
    string s1,s2;
    while(cin>>s1>>s2){
        getNext(s1);
        KMP(s2,s1);
    }
    return 0;
}

法二

将s1与s2连接,求相同的前缀后缀,这里只用到next数组,且与POJ2752POJ2752方法相似
下面的实现代码华丽丽的超时了,所以并没有验证正误

#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<string>
#include<cstring>
#include<cstdlib>
using namespace std;

int nnext[50005];
string s1,s2;
int l1,l2,l;

void getNext(string s){
    int k=-1;
    int j=0;
    nnext[0]=-1;
    int l=s.length();
    //cout<<j<<" "<<l-1<<endl;
    while(j<l){
    //  cout<<j<<" "<<k<<endl;
    //  system("pause");
            if(k==-1||s[k]==s[j]){

                k++;

                j++;
                nnext[j]=k;

            }
            else{
                k=nnext[k];
            }
    }
}
int main(){
    while(cin>>s1>>s2){
        l1=s1.length();
        l2=s2.length();
        l1<l2?l=l1:l=l2;
        string s=s1+s2;
        //cout<<s<<endl;
        getNext(s);
        //for(int i=0;i<s.length();i++)printf("%d ",nnext[i]);
        if(nnext[l1+l2]==0){
            cout<<0<<endl;
        }
        else{
            int t=nnext[l1+l2];
            while(t>l)t=nnext[t];//保证是在s1,s2中的子串 
            {
                //for(int i=0;i<=nnext[l1+l2];i++)printf("%c",s[i]);
                string ans;
                ans.assign(s,0,nnext[l1+l2]);//string部分复制; 
                cout<<ans; 
                printf(" %d\n",nnext[l1+l2]);
            }

        }
    }
    return 0;
}
MATLAB主动噪声和振动控制算法——对较大的次级路径变化具有鲁棒性内容概要:本文主要介绍了一种在MATLAB环境下实现的主动噪声和振动控制算法,该算法针对较大的次级路径变化具有较强的鲁棒性。文中详细阐述了算法的设计原理与实现方法,重点解决了传统控制系统中因次级路径动态变化导致性能下降的问题。通过引入自适应机制和鲁棒控制策略,提升了系统在复杂环境下的稳定性和控制精度,适用于需要高精度噪声与振动抑制的实际工程场景。此外,文档还列举了多个MATLAB仿真实例及相关科研技术服务内容,涵盖信号处理、智能优化、机器学习等多个交叉领域。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础和控制系统理论知识的科研人员及工程技术人员,尤其适合从事噪声与振动控制、信号处理、自动化等相关领域的研究生和工程师。; 使用场景及目标:①应用于汽车、航空航天、精密仪器等对噪声和振动敏感的工业领域;②用于提升现有主动控制系统对参数变化的适应能力;③为相关科研项目提供算法验证与仿真平台支持; 阅读建议:建议读者结合提供的MATLAB代码进行仿真实验,深入理解算法在不同次级路径条件下的响应特性,并可通过调整控制参数进一步探究其鲁棒性边界。同时可参考文档中列出的相关技术案例拓展应用场景。
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