Boyer–Moore string-search algorithm

本文主要对Boyer - Moore字符串搜索算法进行基本总结与导读。介绍了坏字符、好后缀的概念,以及坏字符规则、好后缀规则下搜索词后移位数的计算方法。还说明了确定好后缀位置的方式,以及后移搜索词时选择规则的依据,最后给出相关步骤的参考链接。

主要思想

首先需要清楚什么是搜索词,什么是字符串:
首先需要清楚什么时搜索词什么是字符串
坏字符:当匹配时,出现不匹配的情况,这个不匹配的字符就是坏字符

好后缀:当匹配时,出现匹配的情况,这个匹配的字符串就是好后缀

坏字符规则:
搜索词后移位数=坏字符当前位置 - 坏字符在搜索词中上一次出现的位置

好后缀规则:
搜索词后移位数=好后缀当前位置 - 好后缀在搜索词中上一次出现的位置

在这里你可能会问:好后缀可能时好几个字符组成的,所以怎么确定他的位置?
:好后缀以该后缀最后一个字符的位置为该后缀的位置,同理上一次出现的位置也是以该后缀最后一个字符位置为该字符的位置。

你还可能会问:那后移搜索词时,采用哪一个规则呢?
:通过比较,哪一个后移的多,选择哪一个

你可能会发现:无论是好后缀还是坏字符,都是有限的,因为它们只与该搜索词有关,所以在匹配之前,提前做好该两个规则的匹配表,之后的匹配很方便

步骤

在这里不详细写了,网上例子很多
在这里给出链接:http://www.ruanyifeng.com/blog/2013/05/boyer-moore_string_search_algorithm.html
这篇文章的意义就是做一个基本总结,或者是导读

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!
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值