LeetCode之Implement strStr()

本文介绍了两种常用的字符串匹配方法:暴力法和KMP算法。暴力法直接比较目标字符串与模式串是否一致,而KMP算法通过预处理模式串生成部分匹配表来提高匹配效率。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

<pre name="code" class="cpp">方法一:
/*暴力法*/
class Solution {
public:
	int strStr(string haystack, string needle) {
		if(haystack.size() < needle.size()) return -1;
		for(std::size_t i = 0; i < haystack.size() - needle.size() + 1; ++i){
			std::size_t k = i, j = 0;
			for(; j < needle.size(); ++j){
				if(haystack[k++] != needle[j]) break;
			}
			if(j == needle.size()) return i;
		}
		return -1;
	}
};

方法二:
/*KMP算法*/
class Solution {
public:
	int strStr(string haystack, string needle) {
		if(needle.empty()) return 0;
		if(haystack.size() < needle.size()) return -1;
		vector<int> next;
		get_next(needle, next);
		int i = 0, j = 0; 
		while(i < (int)haystack.size() && j < (int)needle.size()){
			if(j == -1 || haystack[i] == needle[j]){
				++i;
				++j;
			}
			else j = next[j];
		}
		return j == needle.size() ? i - needle.size() : -1;
	}

	void get_next(const string &s, vector<int> &next){
		next.assign(s.size(), 0);
		int i = 0, j = -1;
		next[i] = j;
		while(i < s.size()-1){
			if(j == -1 || s[i] == s[j]){
				++i; 
				++j;
				next[i] = (s[i] == s[j] ? next[j] : j);
			}
			else j = next[j];
		}
	}
};




                
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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