KMP算法

本文深入讲解KMP算法的原理及实现过程,包括Next数组的计算方法及其如何优化字符串匹配效率。通过具体示例代码帮助读者理解算法核心思想。

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重新写下KMP算法,先贴几个学习资料,在介绍下自己的总结,和用的模(以前的全是错误,而且漏洞百出,对不起看过的童鞋。

http://www.matrix67.com/blog/archives/115   绝对的经典,我彻底弄明白,就是其中的一句话

http://www.cnblogs.com/dolphin0520/archive/2011/08/24/2151846.html 这个也是蛮不错的

对于模式串和Next数组来说,是最难理解的。

对于Next数组,每次我们都需要求假设当前位置为i,则要找到 0~i-1这个字符串中,找到最大一个T使 0~T 和 i - T + 1 ~ i - 1相同。

这样的话就会保证每次的滑动距离最多。

我们先写下求Next数组的模板

int Next[MAX];//失配数组
void getfail(char* s,int* f)//求失配数组,自己匹配自己
{
    int m = strlen(s);
    int j = 0,k = -1;
    Next[0] = -1;
    while(j<m)
    {
        if(k==-1||s[j]==s[k])
        {
            j++;
            k++;
            Next[j] = k;
        }
        else
            k = Next[k];
    }
}

跟文本串的匹配

void kmp(int m,int n)
{
    int i = 0,j = 0;
    while(i<n)
    {
        if(j==-1||text[i]==s[j])
        {
            i++;
            j++;
        }
        else
            j = Next[j];
        if(j==m)//恰好完全匹配
        {
            //做一些的操作,代表恰好匹配
        }
    }
}

对于KMP的延伸,当然就是AC自动机了。。。

内容概要:本文介绍了基于SMA-BP黏菌优化算法优化反向传播神经网络(BP)进行多变量回归预测的项目实例。项目旨在通过SMA优化BP神经网络的权重和阈值,解决BP神经网络易陷入局部最优、收敛速度慢及参数调优困难等问题。SMA算法模拟黏菌寻找食物的行为,具备优秀的全局搜索能力,能有效提高模型的预测准确性和训练效率。项目涵盖了数据预处理、模型设计、算法实现、性能验证等环节,适用于多变量非线性数据的建模和预测。; 适合人群:具备一定机器学习基础,特别是对神经网络和优化算法有一定了解的研发人员、数据科学家和研究人员。; 使用场景及目标:① 提升多变量回归模型的预测准确性,特别是在工业过程控制、金融风险管理等领域;② 加速神经网络训练过程,减少迭代次数和训练时间;③ 提高模型的稳定性和泛化能力,确保模型在不同数据集上均能保持良好表现;④ 推动智能优化算法与深度学习的融合创新,促进多领域复杂数据分析能力的提升。; 其他说明:项目采用Python实现,包含详细的代码示例和注释,便于理解和二次开发。模型架构由数据预处理模块、基于SMA优化的BP神经网络训练模块以及模型预测与评估模块组成,各模块接口清晰,便于扩展和维护。此外,项目还提供了多种评价指标和可视化分析方法,确保实验结果科学可信。
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