KMP算法

本文深入解析KMP算法在字符串匹配中的高效运用,对比暴力破解法,展示KMP算法如何通过避免不必要的回溯提高匹配速度。并提供了一个C++实现的KMP字符串匹配模板,用于查找一个字符串在另一个字符串中的所有出现位置。

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

KMP算法是解决字符串匹配问题的经典算法,相比较于二重循环暴力破解法,KMP匹配算法的效率大大提高。

暴力破解法的第一重循环是主串的i指针遍历主串的所有位置作为基点的情况,第二重循环是模式串的j指针与i指针依次比较各自指向的元素是否相等,如果不相等则i指针回溯到新的基点开始与j重新比较。直到主串剩余元素个数小于模式串长度还没有找的,则说明无法完成匹配。

明显暴力法会做出许多浪费的操作,KMP算法就是令主串的i指针不再进行回溯操作而是改为j指针自动去指向合适的位置,为了能使j完成这一操作,我们需要开辟一个next前缀数组来

关于KMP算法的详解强烈推荐这一篇博客:https://www.cnblogs.com/yjiyjige/p/3263858.html

P3375 【模板】KMP字符串匹配

题目描述

如题,给出两个字符串s1和s2,其中s2为s1的子串,求出s2在s1中所有出现的位置。

输入输出格式

输入格式:

第一行为一个字符串,即为s1

第二行为一个字符串,即为s2

输出格式:

若干行,每行包含一个整数,表示s2在s1中出现的位置

接下来1行,包括length(s2)个整数,表示前缀数组next[i]的值。

输入输出样例

输入样例#1: 

ABABABC
ABA

输出样例#1: 

1
3
0 0 1 

说明

时空限制:1000ms,128M

数据规模:

设s1长度为N,s2长度为M

对于30%的数据:N<=15,M<=5

对于70%的数据:N<=10000,M<=100

对于100%的数据:N<=1000000,M<=1000000

#include<cstdio>
#include<iostream>
#include<algorithm>
#include<string>
#include<cstring>
#include<cmath>
using namespace std;
char a1[2000000],a2[2000000];
int kmp[2000000];
int main()
{
    scanf("%s%s",a1,a2);
    kmp[0]=kmp[1]=0;         //前一位,两位失配了,都只可能将第一位作为新的开头
    int len1=strlen(a1),len2=strlen(a2);
    int k;
    k=0;
    for(int i=1;i<len2;i++)  //自己匹配自己
    {
        while(k&&a2[i]!=a2[k])k=kmp[k];  //找到最长的前后缀重叠长度
        kmp[i+1]=a2[i]==a2[k]?++k:0;     //不相等的情况,即无前缀能与后缀重叠,直接给下一位赋值为0
    }
    k=0;
    for(int i=0;i<len1;i++)
    {
        while(k&&a1[i]!=a2[k])k=kmp[k];    //如果不匹配,则将利用kmp数组往回跳
        k+=a1[i]==a2[k]?1:0;               //如果相等了,则匹配下一位
        if(k==len2)printf("%d\n",i-len2+2);//如果已经全部匹配完毕,则输出初始位置
    }
    for(int i=1;i<=len2;i++)printf("%d ",kmp[i]);
    return 0;
}

 

内容概要:本文档详细介绍了一个基于MATLAB实现的电力负荷预测项目,该项目运用遗传算法(GA)优化支持向量回归(SVR)和支持向量机(SVM)模型的超参数及特征选择。项目旨在解决电力系统调度、发电计划、需求侧响应等多个应用场景中的关键问题,特别是在应对高比例可再生能源接入带来的非线性、非平稳负荷预测挑战。文中涵盖了从数据接入、特征工程、模型训练到部署上线的全流程,包括详细的代码示例和GUI设计,确保方案的可复现性和实用性。 适用人群:具备一定编程基础,尤其是熟悉MATLAB语言和机器学习算法的研发人员;从事电力系统调度、电力市场交易、新能源消纳等相关领域的工程师和技术专家。 使用场景及目标:①通过构建面向小时级别的滚动预测,输出高分辨率负荷轨迹,为日内与日前滚动调度提供边际成本最小化的依据;②在负荷高峰和供给紧张时,通过价格信号或直接负荷控制实施需求侧响应,提升削峰效率并抑制反弹;③为灵活性资源(调峰机组、储能、可中断负荷)提供更清晰的出清路径,降低弃风弃光率,提升系统整体清洁度;④帮助市场主体更准确地评估边际出清价格变化,提高报价成功率与收益稳定性,同时降低由预测偏差带来的风险敞口;⑤在运维与审计场景中,对预测产生的原因进行说明,保障业务侧与监管侧的可追溯性。 阅读建议:此资源不仅提供了完整的代码实现和GUI设计,更注重于理解GA优化过程中涉及到的数据处理、特征构造、模型选择及评估等核心步骤。因此,在学习过程中,建议结合实际案例进行实践,并深入研究每个阶段的具体实现细节,特别是适应度函数的设计、超参数空间的定义以及多样性维护机制的应用。此外,关注项目中关于数据对齐、缺失值处理、特征标准化等方面的最佳实践,有助于提高模型的鲁棒性和泛化能力。
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