【考研】串的模式匹配

①简单的模式匹配

int index(Str str,Str Substr)
{
    int i=1,j=1,k=i;
    while(i<=str.length&&j<=Substr.length)
    {
        if(str.ch[i]==Substr.ch[j])
        {
            i++;//i指向主串中的位置 
            j++;//j指向模式串中的位置 
        }
        else
        {
            j=1;
            i=++k;
        }
    }
    if(j>Substr.length) return k;//主串str.ch中的子串与模式串Substr.ch匹配后,j还是会+1,所以是j>Substr.length 
    else return 0;
} 

②KMP算法

(1.1) 获取next数组

<1> 在这里next数组下标从0开始!

<2> next[i]就是当模式串(子串)第i位不匹配时即将要返回的模式串下标位置。

void getnext(Str Substr,int next[])
{
    int i=0,j=-1;//i指向串尾,j指向串头 
    next[0]=-1;
    while(i<Substr.length-1)
    {
        if(j==-1||Substr.ch[i]==Substr.ch[j])
            next[++i]=++j;
        else j=next[j];
    }
} 

 

手算next数组的诀窍:

⑴ 首先,next[0]肯定是-1;

⑵ 其次,next[1]肯定是0 ;

⑶ 分析next[n]的情况:前n个字符从首尾开始组成的最大相同子串的长度,如果找到,那么next[n]=该长度,否则为0

eg:有模式串abaabaca,求next[6]的值。

已知在模式串中下标为6的元素为c,将c前面的6个字符(下标为0~5)从头尾各取5个字符进行比较,如果不相同,则再从首尾各取4个字符进行比较,以此类推,情况如下:

  5个字符的情况:abaab≠baaba

  4个字符的情况:abaa≠aaba

  3个字符的情况:aba=aba,所以最终得出next[6]=3;

如果一直比较到最后一个字符都不相同,那么该next值为0;

ps:如果下标从1开始,则将next数组中的所有值+1,下标均前移1位。

 

(1.2) next数组的改进——nextval数组

void getnextval(Str Substr,int nextval[])
{
    int i=0,j=-1;
    nextval[0]=-1;
    while(i<Substr.length-1)
    {
        if(j==-1||Substr.ch[i]==Substr.ch[j])
        {
            i++;
            j++;
            if(Substr.ch[i]!=Substr.ch[j])
                nextval[i]=j;
            else nextval[i]=nextval[j];
        }
        else j=nextval[j];
    }
}

 

(2) kmp匹配

int kmp(Str str,Str Substr,int next[])
{
    int i=0,j=0;
    while(i<str.length&&j<Substr.length)
    {
        if(j==-1||str.ch[i]==Substr.ch[j])
        {
            i++;
            j++;
        }
        else j=next[j];
    }
    if(j==Substr.length)
        return i-Substr.length;
    else return -1;
} 

 

转载于:https://www.cnblogs.com/kannyi/p/9425257.html

内容概要:该论文探讨了一种基于粒子群优化(PSO)的STAR-RIS辅助NOMA无线通信网络优化方法。STAR-RIS作为一种新型可重构智能表面,能同时反射和传输信号,与传统仅能反射的RIS不同。结合NOMA技术,STAR-RIS可以提升覆盖范围、用户容量和频谱效率。针对STAR-RIS元素众多导致获取完整信道状态信息(CSI)开销大的问题,作者提出一种在不依赖完整CSI的情况下,联合优化功率分配、基站波束成形以及STAR-RIS的传输和反射波束成形向量的方法,以最大化总可实现速率并确保每个用户的最低速率要求。仿真结果显示,该方案优于STAR-RIS辅助的OMA系统。 适合人群:具备一定无线通信理论基础、对智能反射面技术和非正交多址接入技术感兴趣的科研人员和工程师。 使用场景及目标:①适用于希望深入了解STAR-RIS与NOMA结合的研究者;②为解决无线通信中频谱资源紧张、提高系统性能提供新的思路和技术手段;③帮助理解PSO算法在无线通信优化问题中的应用。 其他说明:文中提供了详细的Python代码实现,涵盖系统参数设置、信道建模、速率计算、目标函数定义、约束条件设定、主优化函数设计及结果可视化等环节,便于读者理解和复现实验结果。此外,文章还对比了PSO与其他优化算法(如DDPG)的区别,强调了PSO在不需要显式CSI估计方面的优势。
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