字符串查找KMP算法

如果你用过ctrl+F这个快捷键,那么你有很大的概率使用过这个算法,这就是在待查找字符串(可能有成千上万个字符)中找出模式串(比较小,可能有几个字符),可能找到大于或者等于1次的位置。例如,在ababcd中找出abc。这里介绍算法思想,只给出了第一次出现的位置。

一.算法思想

传统算法是从匹配串第一字符开始和模式串比较,直到遇到不符合的字符,然后从匹配串的下一个字符开始,重复上面的过程。代码如下:

void find(char t[],char p[]){
    int m = strlen(t);
    int n = strlen(p);
    int i,j,k;//k:匹配串下标,j:模式串下标
    for(k=0;k<m;k++){
        j = 0;
        i = k;
        while(j<n){
            if(p[j]==t[i]){
                i++;
                j++;
            }else{
                break;
            }
        }
        if(j==n){
            printf("在%d处匹配\n",k);
            break;
        }
    }
}

 

 KMP算法是这中算法的改进,在于不是i不是每次都移动一个位置,而是尽可能多的向后移动从而提高匹配效率。到底移动多少个位置,这就是KMP算法的关键。KMP算法维护了一个和模式串长度相同的数组,这个数组表示当前匹配到底最大前缀长度。比如abacab的最大前缀长度就是2,分别是前缀ab,后缀ab。而数组next就是[0,0,1,0,1,2],可以利用这个信息直接跳过已经匹配到的前缀。

二.算法实现

 

void makeNext(char p[],int next[]){
    int q,k;//k是最大前缀长度,q是匹配串下标
    next[0] = 0;
    for(q=1,k=0;q<strlen(p);q++){
        //若果不相等,那么就从上一次个字符串最长前缀处查看,依次类推
        while(k>0&&p[q]!=p[k]){
            k = next[k-1];
        }
        if(p[q]==p[k]){
            k++;
        }
        next[q] = k;
    }
}
void kmp(char t[],char p[]){
    int next[3] = {0};
    makeNext(p,next);
    int i=0,j=0;//i是匹配串的下标,j是模式串的下标
    while(i<strlen(t)&&j<strlen(p)){
        //如果相等就继续比较
        if(j==0||p[j]==t[i]){
            i++;
            j++;
        }else{//不相等就要跳跃
            j = next[j-1];
        }
    }
    if(j>=strlen(p)){
        printf("模式串匹配在%d处\n",i-j);
    }else{
        printf("匹配失败了");
    }
}

 

转载于:https://www.cnblogs.com/bdbk/p/5202482.html

内容概要:该研究通过在黑龙江省某示范村进行24小时实地测试,比较了燃煤炉具与自动/手动进料生物质炉具的污染物排放特征。结果显示,生物质炉具相比燃煤炉具显著降低了PM2.5、COSO2的排放(自动进料分别降低41.2%、54.3%、40.0%;手动进料降低35.3%、22.1%、20.0%),但NOx排放未降低甚至有所增加。研究还发现,经济性便利性是影响生物质炉具推广的重要因素。该研究不仅提供了实际排放数据支持,还通过Python代码详细复现了排放特征比较、减排效果计算结果可视化,进一步探讨了燃料性质、动态排放特征、碳平衡计算以及政策建议。 适合人群:从事环境科学研究的学者、政府环保部门工作人员、能源政策制定者、关注农村能源转型的社会人士。 使用场景及目标:①评估生物质炉具在农村地区的推广潜力;②为政策制定者提供科学依据,优化补贴政策;③帮助研究人员深入了解生物质炉具的排放特征技术改进方向;④为企业研发更高效的生物质炉具提供参考。 其他说明:该研究通过大量数据分析模拟,揭示了生物质炉具在实际应用中的优点挑战,特别是NOx排放增加的问题。研究还提出了多项具体的技术改进方向政策建议,如优化进料方式、提高热效率、建设本地颗粒厂等,为生物质炉具的广泛推广提供了可行路径。此外,研究还开发了一个智能政策建议生成系统,可以根据不同地区的特征定制化生成政策建议,为农村能源转型提供了有力支持。
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