字符串匹配-KMP算法学习笔记

最新推荐文章于 2024-11-12 18:45:39 发布
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字符串匹配KMP算法学习笔记
闫昊的博客
08-21 266
KMP算法学习笔记
KMP子字符串匹配算法学习笔记
KISS
06-27 414
文章目录学习资源什么是KMP什么是前缀表为什么一定要用前缀表如何计算前缀表前缀表有什么问题使用next数组来匹配放码过来构造next数组一、初始化二、处理前后缀不相同的情况三、处理前后缀相同的情况使用next数组来做匹配代码总览测试代码时间复杂度分析 学习资源 字符串：KMP是时候上场了（一文读懂系列）- 代码随想录 字符串：都来看看KMP的看家本领！- 代码随想录 什么是KMP KMP算法是由这三位学者发明的：Knuth，Morris和Pratt，因此，用这三位学者名字的首字母组合成，来命名该算法
串的模式匹配-kmp算法-学习笔记
weixin_53148066的博客
11-12 766
当然我们也可以简化过程，让nextval[4] = nextval [2]=1。此时 代码可以写成 j = next[j-1] , 但这不是一般考试时所需要的next数组，考试时希望能把代码写成 j = next [j] , 那么我们就直接将上面的部分模式匹配数整体右移一个单位即可满足，然后把第一个空缺的位置用-1表示。nextval的优化的原理是指 当 ch[j] = ch[ next[j] ] 时，就不需要再比较了，因此可以修改next[j] = next[next [j] ] 直到不等为止。
字符串匹配 KMP算法
日月既往，不可复追
10-03 490
文章目录前言参考一、KMP是什么？二、KMP实例1. 问题2. 部分匹配值的计算总结 前言 本系列是笔者进行C++学习的笔记，包括平时的学习心得、对大佬允许转载内容的记录等等 参考 字符串匹配的KMP算法 作者：阮一峰 KMP算法的前缀next数组最通俗的解释 作者：CodeNoob 一、KMP是什么？ 我们在一个母字符串中查找一个子字符串有很多方法。KMP是一种最常见的改进算法，它可以在匹配过程中失配的情况下，有效地多往后面跳几个字符，加快匹配速度。 当然我们可以看到这个算法针对的是子串有对
字符串匹配算法kmp（学习笔记）
weixin_73118927的博客
01-09 169
从BF到KMP
KMP算法学习笔记
like455的博客
05-04 436
萌新的学习笔记
字符串匹配算法 学习笔记 (介绍及模板)
LPoems的博客
10-09 2174
本文将介绍几种经典的字符串匹配算法（介绍及代码模板），并包括CUDA并行加速的内容，适合收藏。
字符串匹配_KMP算法_C语言
m0_59519697的博客
05-27 780
文章目录一、KMP是什么？二、前缀表三、prefix和next数组 一、KMP是什么？ KMP 算法（Knuth-Morris-Pratt 算法）是一个著名的字符串匹配算法 KMP分别取三个学者名字的首字母 KMP：当字符串出现不匹配的情况下，不再重复进行前一部分已经匹配成功的内容，避免从头匹配。 二、前缀表 前缀表是用来回退使用的，他记录了模式串和主串发生不匹配的时候，模式串应该从哪里开始重新匹配，应该回退几个。 前缀表：记录下标i之前（包括i）的字符串中，有多大长度的相同前后缀，即最大公共前后缀。 前
学习笔记1（算法）——字符串匹配算法比较（BF算法与KMP算法）
gyl233的博客
11-06 853
本人还是代码小白，希望如果有什么不对的地方，大佬多多指正。
KMP 算法学习笔记.pdf
05-16
### KMP 算法详解 #### 一、KMP 算法简介 KMP 算法，全称为 Knuth-Morris-Pratt ...通过对 `next` 数组的巧妙构造，KMP 算法能够在不增加额外时间复杂度的情况下快速完成字符串匹配任务，是一种非常实用且高效的算法。
cpp-算法学习笔记
08-16
9. **字符串处理**：KMP算法、Rabin-Karp算法等，用于高效地处理字符串匹配问题。 10. **数学与概率**：在某些算法中，如Prim算法（最小生成树）或动态规划问题，数学知识是必不可少的。 在【Learn-Algorithms-...
字符串模式匹配——KMP
UncleMing5371的博客
12-29 2491
本文从常见的字符串模式匹配开始，以通俗易懂的语言阐述了KMP算法原理和适用的场景，编写尽量避免使用晦涩的语言及复杂的数学公式，只为作为学习笔记记录个人的理解过程，追求理论的同学请绕行到《算法导论》。
cornerstone基石开源元胶片前端开发应用
08-20
cornerstone基石开源元胶片前端开发应用
电力系统基于SPDMD算法的XLPE电缆介质响应参数辨识：电缆绝缘状态评估与老化检测系统设计（论文复现含详细代码及解释）
08-20
内容概要：本文档详细介绍了基于稀疏增强动态模态分解(SPDMD)算法对交联聚乙烯(XLPE)电缆介质响应参数的辨识方法。该方法通过分析极化电流谱线，计算增强稀疏幅值向量，确定Debye模型支路数量并计算支路元件参数。相比传统方法，SPDMD算法具有更高的辨识精度，特别是在极化电流分析上表现出色。文中提供了完整的Python代码实现，涵盖数据预处理、DMD模态计算、稀疏优化、Debye参数识别及结果可视化等步骤。此外，还讨论了该方法在电缆老化评估中的应用，包括抗噪性能、极化电流与去极化电流的对比、老化特征提取及击穿电压预测等方面。 适合人群：电气工程领域的研究人员和技术人员，特别是从事电缆绝缘状态监测和评估工作的专业人员。 使用场景及目标：①研究XLPE电缆绝缘介质的弛豫过程和老化机理；②开发电缆绝缘状态在线监测系统；③评估电缆老化程度并预测剩余寿命；④提高电缆维护效率，预防突发性故障。 其他说明：该方法不仅在理论上提供了新的视角，而且在实际工程应用中展示了良好的性能。建议在具体应用时结合现场实际情况调整相关参数，如窗口长度、稀疏系数等，以达到最佳效果。同时，对于噪声较大的环境，可以采用中值滤波等预处理手段提高数据质量。
【开发者工具与效率提升】集成开发环境及辅助工具综述：提升代码开发、测试与部署全流程效率
08-20
内容概要：本文介绍了多种开发者工具及其对开发效率的提升作用。首先，介绍了两款集成开发环境（IDE）：IntelliJ IDEA 以其智能代码补全、强大的调试工具和项目管理功能适用于Java开发者；VS Code 则凭借轻量级和多种编程语言的插件支持成为前端开发者的常用工具。其次，提到了基于 GPT-4 的智能代码生成工具 Cursor，它通过对话式编程显著提高了开发效率。接着，阐述了版本控制系统 Git 的重要性，包括记录代码修改、分支管理和协作功能。然后，介绍了 Postman 作为 API 全生命周期管理工具，可创建、测试和文档化 API，缩短前后端联调时间。再者，提到 SonarQube 这款代码质量管理工具，能自动扫描代码并检测潜在的质量问题。还介绍了 Docker 容器化工具，通过定义应用的运行环境和依赖，确保环境一致性。最后，提及了线上诊断工具 Arthas 和性能调优工具 JProfiler，分别用于生产环境排障和性能优化。 适合人群：所有希望提高开发效率的程序员，尤其是有一定开发经验的软件工程师和技术团队。 使用场景及目标：①选择合适的 IDE 提升编码速度和代码质量；②利用 AI 编程助手加快开发进程；③通过 Git 实现高效的版本控制和团队协作；④使用 Postman 管理 API 的全生命周期；⑤借助 SonarQube 提高代码质量；⑥采用 Docker 实现环境一致性；⑦运用 Arthas 和 JProfiler 进行线上诊断和性能调优。 阅读建议：根据个人或团队的需求选择适合的工具，深入理解每种工具的功能特点，并在实际开发中不断实践和优化。
PyTorch计算机视觉实战notebook
08-20
资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/247e1722a433 PyTorch计算机视觉实战notebook（最新、最全版本！打开链接下载即可用！）
JAVA画图形学(论文+源代码)
最新发布
08-20
java
塔塔汽车股票历史数据 (1995–2025)，汽车公司近三十年股票数据开盘价、最高价、最低价、收盘价、成交金额、成交股数等数据集
08-20
塔塔汽车有限公司（Tata Motors Limited） 交易所：印度国家证券交易所（NSE） 代码：TATAMOTORS 时间跨度：1995年1月 – 2025年8月（30年+历史数据） 二、字段结构与数据特征 字段 类型 描述 Date 日期 交易日（DD-MM-YYYY） Symbol 文本 股票代码（TATAMOTORS） Open 数值 (₹) 当日开盘价 High 数值 (₹) 当日最高价 Low 数值 (₹) 当日最低价 Close 数值 (₹) 当日收盘价（核心分析变量） PrevClose 数值 (₹) 前一日收盘价 Volume 数值 成交股数 Turnover 数值 (₹) 成交金额（总交易价值） VWAP 数值 (₹) 成交量加权平均价（机构交易参考） Trades 数值 交易笔数（流动性指标） Daily_Return_% 数值 (%) 日收益率 = (Close / PrevClose - 1) × 100 Cumulative_Return_% 数值 (%) 累计收益率（从起始日计算） MA_20 数值 (₹) 20日收盘均价（短期趋势） MA_50 数值 (₹) 50日收盘均价（中期趋势） 数据分布特点： 数值型字段占比 100%，适合统计建模 MA_20 和 MA_50 已计算完成，可直接用于技术分析 Daily_Return_% 支持波动率、风险分析 Turnover 与 Volume 结合可分析市场情绪
KMP算法解析及其字符串匹配高效应用
资源摘要信息:"KMP算法是一种高效的字符串匹配算法，其核心优势在于在匹配过程中遇到不匹配的情况时，能够...读者通过学习这些内容，可以深入掌握KMP算法的工作原理和实现细节，从而能够解决实际中的字符串匹配问题。
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