重拾KMP

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;
}


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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