KMP算法详解

原创 于 2019-02-15 09:29:11 发布 · 185 阅读 · 0 ·
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KMP算法详解.doc
05-11
KMP算法，全称为Knuth-Morris-Pratt算法，是一种高效字符串匹配算法。KMP算法的主要优势在于其时间复杂度为O(m+n)，其中m为文本串的长度，n为模式串的长度。这种算法特别适用于在一篇长文本中查找较短模式串的情况。...
KMP算法详解-彻底清楚了.pdf
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KMP（模板）
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KMP算法 KMP算法是用来处理一对一的匹配的。 朴素的匹配算法，或者说暴力匹配法，就是将两个字符串从头比到尾，若是有一个不同，那么从下一位再开始比。这样太慢了。所以KMP算法的思想是，对匹配串本身先做一个处理，得到一个next数组。这个数组是做什么用的呢？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。记录这个有什么用呢？对于ABCDABC这个串，如果我们匹配A...
KMP 算法详解
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KMP算法是一种高效的字符串匹配算法，算法名称取自于三位共同发明人名字的首字母组合。该算法的主要使用场景就是在字符串（也叫主串）中的模式串（也叫子串）定位问题，常见的有“求子串出现的起始位置”、“求子串的出现次数”等。
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matlab YALMIP、GLPK安装资源
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matlab的YALMIP、GLPK安装包，内置YALMIP、GLPK，直接将分别其添加到matlab的toolbox、路径中即可（matlab主页-设置路径-添加并包含子文件夹-YALMIP；matlab主页-设置路径-添加文件夹-github_repo）
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使用 OpenCV 技术实现人脸检测的方法与过程
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打开下面链接，直接免费下载资源： https://renmaiwang.cn/s/o7o7f 运用 OpenCV 这一计算机视觉库来开展人脸检测相关的操作
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一个基于PyQt5的实时人脸识别系统，使用MTCNN进行人脸检测和FaceNet进行人脸特征提取，支持人脸注册、识别和管理功能
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运用 opencv 与 tensorflow 实现实时人脸检测的方法
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Qt框架下Ymodem协议通信实现与源码解析
09-11
Ymodem协议是一种在串行通信中用于数据传输的机制，起源于早期的Xmodem协议。该协议具备处理大容量数据文件的能力，支持数据校验、文件属性传递以及多文件批量传输。Qt是一个面向C++的跨平台开发框架，适用于构建图形界面程序及后台服务类应用。当结合Qt实现Ymodem协议时，能够开发出适用于多种设备的通信程序，包括桌面系统、嵌入式设备和移动终端。 在Qt中实现Ymodem协议，需要掌握Qt的信号与槽机制、串口通信模块（如QSerialPort）以及线程管理技术。实现过程中通常包含以下主要环节： 1. 连接初始化：在通信双方确认状态后，启动数据传输流程。 2. 数据块传输：协议支持多种数据块大小，如128字节或1024字节。每个数据块需包含数据内容、编号及校验信息。接收端需对数据进行校验以保证完整性。 3. 序列管理与响应机制：通过编号确保数据顺序，发送端在收到确认信号后继续下一块传输。若未收到有效响应，则需重传。 4. 文件元信息传输：在正式传输前，发送方需传递文件名称及大小等信息，以便接收方进行存储准备。 5. 批量传输模式：支持多个文件的连续传输，需在数据中区分不同文件的块。 6. 传输结束机制：通常通过发送空数据块来终止通信过程。 在Qt中实现Ymodem协议的代码，通常需要创建多个类来封装串口通信逻辑及协议处理功能，同时需考虑异常处理和数据恢复策略。代码涉及对QSerialPort的配置、数据流的监控、事件循环的管理等。此外，为提升用户体验，开发人员可能在代码中加入进度显示、传输速率计算等功能。 Qt的跨平台特性使得基于其开发的Ymodem协议实现具备良好的可移植性，可在不同操作系统上运行。开发此类程序需要开发者对Ymodem协议有深入了解，并熟悉Qt框架的使用，包括信号机制、多线程及串口通信等技术。高质量的代码实现能够确保协议在不同运行环境下的稳定性与可靠性。 Ymodem协议的实现常出现在开源项目中，为开发者提供了参考和借鉴，有助于技术交流与社区发展。根据文件名“SerialPortYmodem”推测，该文件可能用于处理与串口通信相关的Ymodem逻辑。开发者在使用时应仔细查阅文档，理解各模块功能，以便正确集成和应用。 综上，Qt实现Ymodem协议的开发涉及对协议机制与Qt框架的深入理解，能够构建出满足多种串行通信需求的程序。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
【scratch2.0少儿编程-游戏原型-动画-项目源码】9[时钟].zip
09-11
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kmp算法详解
05-01
<think>好的，用户想要了解KMP算法的详细解释和使用方法，包括实现步骤和示例代码。我需要根据提供的引用资料来整理回答。首先，KMP算法的核心思想是通过预处理模式串生成next数组，避免回溯主串指针，提高匹配效率。接下来，我需要分步骤解释算法流程，比如如何构建next数组，如何进行匹配过程。然后，给出一个具体的示例代码，可能用Python来实现，因为用户之前的示例也是Python。还要注意用户提到的系统级指令，比如数学公式的格式，独立公式用$$...$$，行内用$...$。同时，回答中需要自然地添加引用标识，比如在提到优化效率时引用[^2]。最后，生成相关问题，比如next数组的构建方法、时间复杂度分析等。需要确保LaTeX语法正确，比如模式串的前缀函数可能用数学表达式表示。检查是否有遗漏的步骤，比如部分匹配表的生成过程，确保逻辑清晰，结构合理。</think>### KMP算法详解及实现 #### 一、核心思想 KMP算法通过**前缀函数**预处理模式串生成$next$数组，使得匹配失败时能跳过无效比较。其核心是保持主串指针$i$不回溯，仅调整模式串指针$j$，将时间复杂度从暴力算法的$O(n \times m)$优化到$O(n + m)$[^3]。 #### 二、实现步骤 1. **构建next数组** - 定义：$next[j]$表示模式串$P[0..j]$中最长相等前后缀长度 - 递推公式： $$ next[j] = \begin{cases} -1 & j=0 \\ max\{k \mid 0 \leq k<j \text{ 且 } P[0..k] = P[j-k..j]\} & \text{其他情况} \end{cases} $$ - 示例：模式串"ABABC"的$next$数组为$[-1,0,0,1,2]$ 2. **匹配过程** - 初始化$i=0$, $j=0$ - 当$i < \text{主串长度}$且$j < \text{模式串长度}$： - 若$j=-1$或主串$T[i] = P[j]$，则$i++, j++$ - 否则$j = next[j]$ - 当$j \geq \text{模式串长度}$时匹配成功 #### 三、Python实现示例 ```python def kmp(text, pattern): n, m = len(text), len(pattern) next_arr = get_next(pattern) i = j = 0 while i < n and j < m: if j == -1 or text[i] == pattern[j]: i += 1 j += 1 else: j = next_arr[j] return i - j if j == m else -1 def get_next(pattern): m = len(pattern) next_arr = [-1] * m k = -1 for j in range(1, m): while k >= 0 and pattern[j] != pattern[k+1]: k = next_arr[k] if pattern[j] == pattern[k+1]: k += 1 next_arr[j] = k return next_arr ``` #### 四、示例说明 主串$T= "ABABABABC"$，模式串$P= "ABABC"$时： 1. 生成$next=[-1,0,0,1,2]$ 2. 匹配失败时通过$next$数组跳过冗余比较 3. 最终在第4次调整后匹配成功[^1]
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