字符串匹配算法(KMP)

String字符串匹配算法

@Date 2017.06.09

DEMO代码链接

暴力匹配

  • 时间复杂度O(m * n)
    private static int forceMatch(String originS, String matchedS) {

        char[] originArray = originS.toCharArray();
        char[] matchedArray = matchedS.toCharArray();

        int originLen = originS.length();
        int matchedLen = matchedS.length();

        int i = 0, j = 0;
        while (i < originLen && j < matchedLen) {
            if (originArray[i] == matchedArray[j]) {
                // 相等则继续位移比较(需要同时移位)
                i++;
                j++;
            } else {
                // 不相等则长字符串回到原点,重新比较
                i = i - j + 1;
                j = 0;
            }
        }
        // 匹配字符串完全找到
        if (j == matchedLen) {
            return i - j;
        } else {
            return -1;
        }
    }

KMP匹配

  • 时间复杂度O(m + n)
    /**
     * @param originS  长字符串
     * @param matchedS 要匹配的字符串
     * @return 匹配字符在长字符串中的位置
     */
    private static int kmpMatch(String originS, String matchedS) {
        // next 数组各值的含义:代表当前字符之前的字符串中,有多大长度的相同前缀后缀。
        // 例如如果next [j] = k,代表j 之前的字符串中有最大长度为k 的相同前缀后缀

        char[] originArray = originS.toCharArray();
        char[] matchedArray = matchedS.toCharArray();

        int originLen = originS.length();
        int matchedLen = matchedS.length();

        int[] next = getNext(matchedArray);

        int i = 0, j = 0;
        while (i < originLen && j < matchedLen) {
            if (j == -1 || originArray[i] == matchedArray[j]) {
                // 相等则继续位移比较(需要同时移位)
                i++;
                j++;
            } else {
                // j != -1,且当前字符匹配失败(originArray[i] != matchedArray[j]),则令 i 不变,j = next[j]
                // next[j]即为j所对应的next值
                // 失配时,模式串向右移动的位数为:已匹配字符数 - 失配字符的上一位字符所对应的最大长度值
                // 失配时,模式串向右移动的位数为:失配字符所在位置 - 失配字符对应的next 值
                j = next[j];
            }
        }
        // 匹配字符串完全找到
        if (j == matchedLen) {
            return i - j;
        } else {
            return -1;
        }
    }

    /**
     * 获取失配时的位移数组
     * 求解原理为:
     * 1. 匹配字符串的前缀后缀的公共元素的最大长度值的对应数组
     * 2. eg: abab : 0 0 1 2
     * 3. 最大对称长度的前缀后缀,然后整体右移一位,初值赋为-1
     * 4. eg: abab : -1 0 0 1
     * @param matchedArray 需要匹配的pattern字符串
     * @return 位移数组
     */
    private static int[] getNext(char[] matchedArray) {
        int matchedLen = matchedArray.length;
        int[] next = new int[matchedLen];
        next[0] = -1;
        int k = -1;
        int j = 0;
        while (j < matchedLen - 1) {
            // matchedArray[k]表示前缀,matchedArray[j]表示后缀
            // matchedArray[j] == matchedArray[k] 此判断是因为matchedArray[j]已经失配,用相同的matchedArray[k], 位移后去匹配一样是失配.
            // 故二者相等时,继续递归
            if (k == -1 || matchedArray[j] == matchedArray[k]) {
                ++k;
                ++j;
                next[j] = k;
            } else {
                k = next[k];
            }
        }
        return next;
    }
一、数据采集层:多源人脸数据获取 该层负责从不同设备 / 渠道采集人脸原始数据,为后续模型训练与识别提供基础样本,核心功能包括: 1. 多设备适配采集 实时摄像头采集: 调用计算机内置摄像头(或外接 USB 摄像头),通过OpenCV的VideoCapture接口实时捕获视频流,支持手动触发 “拍照”(按指定快捷键如Space)或自动定时采集(如每 2 秒采集 1 张),采集时自动框选人脸区域(通过Haar级联分类器初步定位),确保样本聚焦人脸。 支持采集参数配置:可设置采集分辨率(如 640×480、1280×720)、图像格式(JPG/PNG)、单用户采集数量(如默认采集 20 张,确保样本多样性),采集过程中实时显示 “已采集数量 / 目标数量”,避免样本不足。 本地图像 / 视频导入: 支持批量导入本地人脸图像文件(支持 JPG、PNG、BMP 格式),自动过滤非图像文件;导入视频文件(MP4、AVI 格式)时,可按 “固定帧间隔”(如每 10 帧提取 1 张图像)或 “手动选择帧” 提取人脸样本,适用于无实时摄像头场景。 数据集对接: 支持接入公开人脸数据集(如 LFW、ORL),通过预设脚本自动读取数据集目录结构(按 “用户 ID - 样本图像” 分类),快速构建训练样本库,无需手动采集,降低系统开发与测试成本。 2. 采集过程辅助功能 人脸有效性校验:采集时通过OpenCV的Haar级联分类器(或MTCNN轻量级模型)实时检测图像中是否包含人脸,若未检测到人脸(如遮挡、侧脸角度过大),则弹窗提示 “未识别到人脸,请调整姿态”,避免无效样本存入。 样本标签管理:采集时需为每个样本绑定 “用户标签”(如姓名、ID 号),支持手动输入标签或从 Excel 名单批量导入标签(按 “标签 - 采集数量” 对应),采集完成后自动按 “标签 - 序号” 命名文件(如 “张三
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