探究一道字符串模式匹配问题

本文介绍了一种使用辅助数组进行字符串模式匹配的方法。该方法通过定义一个模式字符串,并利用辅助数组记录字符串中出现的模式位置,从而实现高效地查找所有匹配的单词。

一 问题


二 解题思路


正如上图所示,采用一个辅助数组arr来记录字符串str中具有单词的位置,例如单词WORLD确实出现在字符串str中,那么与之对应的arr区域都是1,那么扫描完arr,就可以输出 所有的单词。

三 运行结果


四 代码

/*
 * 2014 weipinghui  xiaoyuan recruitment
 * a method of string pattern match
*/
#include <stdlib.h>
#include <stdio.h>
#include <string.h>
#define SIZE 1024
const char *dictionary = "hello,world";   // to define a pattern string
void StringToWord(const char *str) {
		int *arr;                  // to locate the target
		char tmp[SIZE];
		int i, j, k;
		int cnt;                  // the counter of matched string
		int m;
		int start;
		int n = strlen(str);
		j = 0;
		arr = (int *)malloc(sizeof(int) * n);  
        memset(arr, 0 , sizeof(arr));
		for(i = 0;dictionary[i];i++) {
				if(dictionary[i] != ',') {
						tmp[j++] = dictionary[i];
				}
				/*
				 * to get a string
				*/
				if(dictionary[i] == ',' || !dictionary[i + 1])  {
						tmp[j] = '\0';
						start = 0;
						/*
						 * to match
						*/
						while(start < n) {
								const char *p = strstr(str + start, tmp);
								if(!p) break;   // there is no match
								cnt = 0;
								m = strlen(tmp);
								k = p - str;    // wherer to start
								while(cnt < m) {
										arr[k++] = 1;
										cnt++;
								}
								start = p - str + strlen(tmp);
						}
						j = 0;
				}
		}
		for(i = 0;i < n;i++) {
				if(arr[i]) putchar(str[i]);
		}
		putchar('\n');
		free(arr);
}
int main() {
		char str[SIZE];
		gets(str);
		StringToWord(str);

		return 0;
}

五 编程体会

    采用辅助空间是个小小技巧,但时间复杂数有点高哦。

六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论与Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程与科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真与优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学与动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导与仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究与复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模与神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法与仿真方法拓展自身研究思路。
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