[hihoCoder] KMP算法

本文深入探讨了KMP算法的原理与应用,通过提供详细解释、代码示例及多种资源链接,帮助读者理解并掌握KMP算法的核心概念。文章包括算法流程、代码实现以及实例演示,旨在为读者提供全面的学习资料。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

Each time we find a match, increase the global counter by 1.

For KMP, algorithm, you may refer to the following links which have nice explanations.

  1. KMP on jBoxer's blog;
  2. KMP on geeksforgeeks, with a well-commented C code.
 1 #include <iostream>
 2 #include <string>
 3 #include <vector>
 4 
 5 using namespace std;
 6 
 7 vector<int> kmpProcess(string t) {
 8     int n = t.length();
 9     vector<int> lps(n, 0);
10     for (int i = 1, len = 0; i < n; ) {
11         if (t[i] == t[len])
12             lps[i++] = ++len;
13         else if (len) len = lps[len - 1];
14         else lps[i++] = 0;
15     }
16     return lps;
17 }
18 
19 int kmp(string s, string t) {
20     int m = s.length(), n = t.length(), cnts = 0;
21     vector<int> lps = kmpProcess(t);
22     for (int i = 0, j = 0; i < m; ) {
23         if (s[i] == t[j]) {
24             i++;
25             j++;
26         }
27         if (j == n) cnts++;
28         if (i < m && s[i] != t[j]) {
29             if (j) j = lps[j - 1];
30             else i++;
31         }
32     }
33     return cnts;
34 }
35 
36 int main(void) {
37     int cases;
38     scanf("%d", &cases);
39     for (int i = 0; i < cases; i++) {
40         string s, t;
41         cin >> t;
42         cin >> s;
43         printf("%d\n", kmp(s, t));
44     }
45     return 0;
46 }

 

转载于:https://www.cnblogs.com/jcliBlogger/p/4611228.html

内容概要:本文深入探讨了金属氢化物(MH)储氢系统在燃料电池汽车中的应用,通过建立吸收/释放氢气的动态模型和热交换模型,结合实验测试分析了不同反应条件下的性能表现。研究表明,低温环境有利于氢气吸收,高温则促进氢气释放;提高氢气流速和降低储氢材料体积分数能提升系统效率。论文还详细介绍了换热系统结构、动态性能数学模型、吸放氢特性仿真分析、热交换系统优化设计、系统控制策略优化以及工程验证与误差分析。此外,通过三维动态建模、换热结构对比分析、系统级性能优化等手段,进一步验证了金属氢化物储氢系统的关键性能特征,并提出了具体的优化设计方案。 适用人群:从事氢能技术研发的科研人员、工程师及相关领域的研究生。 使用场景及目标:①为储氢罐热管理设计提供理论依据;②推动车载储氢技术的发展;③为金属氢化物储氢系统的工程应用提供量化依据;④优化储氢系统的操作参数和结构设计。 其他说明:该研究不仅通过建模仿真全面验证了论文实验结论,还提出了具体的操作参数优化建议,如吸氢阶段维持25-30°C,氢气流速0.012g/s;放氢阶段快速升温至70-75°C,水速18-20g/min。同时,文章还强调了安全考虑,如最高工作压力限制在5bar以下,温度传感器冗余设计等。未来的研究方向包括多尺度建模、新型换热结构和智能控制等方面。
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