重拾KMP

深入理解KMP算法及其实现
本文详细解析了KMP算法的核心原理,并通过代码实例展示了如何实现该算法。KMP算法是一种高效的字符串匹配算法,它能够快速找到目标字符串在主字符串中出现的位置。文章从算法的动态规划思想出发,逐步构建next数组,最后通过KMP函数实现字符串匹配过程。

今天重新把KMP看了一下。

这个博客讲的不错,马克之。

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#include<iostream>
#include<cstring>
#include<string>
using namespace std;
string Pattern;
string Text;
int next[1000];
void get_nextval()//获取next的函数,有点动态规划的感觉 
{
   int j=0,k=-1;
   int n=Pattern.length();
   next[0]=-1;
   while(j<n)
   {
      if(k==-1||Pattern[j]==Pattern[k])//如果去掉k==-1这段,剩下比较容易理解。k==-1设计的比较巧妙 
      {
         j++;
         k++;
         if(Pattern[j]!=Pattern[k])
            next[j]=k;
         else
            next[j]=next[k];
      }
      else
         k=next[k];
   }

}
int KMP() 
{
	get_nextval();
	int index,i=0,j=0;
	int N=Text.length();
	int n=Pattern.length();
	while(i<N&&j<n)
	{
		if(Text[i]==Pattern[j])
		{
			++i;
			++j;
		}
		else
		{
			index=i-next[j];
			if(next[j]!=-1)
				j=next[j];
			else
			{
				j=0;
				i++;
			}
		}
	}
	if(j=n-1)
		return index;// 匹配成功
	else
		return -1;      
}
int main()//abCabCad
{
	Text="0123456789adCadCadasaasdadf";
    Pattern="adCadCad";
  	cout<<KMP()<<endl;
   	return 0;
}


本课题设计了一种利用Matlab平台开发的植物叶片健康状态识别方案,重点融合了色彩与纹理双重特征以实现对叶片病害的自动化判别。该系统构建了直观的图形操作界面,便于用户提交叶片影像并快速获得分析结论。Matlab作为具备高效数值计算与数据处理能力的工具,在图像分析与模式分类领域应用广泛,本项目正是借助其功能解决农业病害监测的实际问题。 在色彩特征分析方面,叶片影像的颜色分布常与其生理状态密切相关。通常,健康的叶片呈现绿色,而出现黄化、褐变等异常色彩往往指示病害或虫害的发生。Matlab提供了一系列图像处理函数,例如可通过色彩空间转换与直方图统计来量化颜色属性。通过计算各颜色通道的统计参数(如均值、标准差及主成分等),能够提取具有判别力的色彩特征,从而为不同病害类别的区分提供依据。 纹理特征则用于描述叶片表面的微观结构与形态变化,如病斑、皱缩或裂纹等。Matlab中的灰度共生矩阵计算函数可用于提取对比度、均匀性、相关性等纹理指标。此外,局部二值模式与Gabor滤波等方法也能从多尺度刻画纹理细节,进一步增强病害识别的鲁棒性。 系统的人机交互界面基于Matlab的图形用户界面开发环境实现。用户可通过该界面上传待检图像,系统将自动执行图像预处理、特征抽取与分类判断。采用的分类模型包括支持向量机、决策树等机器学习方法,通过对已标注样本的训练,模型能够依据新图像的特征向量预测其所属的病害类别。 此类课题设计有助于深化对Matlab编程、图像处理技术与模式识别原理的理解。通过完整实现从特征提取到分类决策的流程,学生能够将理论知识与实际应用相结合,提升解决复杂工程问题的能力。总体而言,该叶片病害检测系统涵盖了图像分析、特征融合、分类算法及界面开发等多个技术环节,为学习与掌握基于Matlab的智能检测技术提供了综合性实践案例。 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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