KMP算法

// KMP.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。
//

#include "stdafx.h"
#include <string>
#include <iostream>
using namespace std;
//输入:src, slen主串    
//输入:pstr, plen模式串    
//输入:next KMP算法中的next函数值数组 
//修正后的求next数组各值的函数代码 
void GetNext(const char* pstr, int plen, int* next)
{
	int i = 0,j = -1;
	//???????????????????????忘了给next[0]赋初值导致崩溃
	next[i] = -1;
	while(i < plen - 1)//i< plen-1是因为,在最后一个++i=plen-1时,已经对其进行next赋值不用再到下一步了
	{
		//j=-1;开始情况;或者是前一步得到的i,j相等,i,j都往下迈进一步
		if(j == -1 || pstr[i] == pstr[j])
		{
			++ i;
			++ j;
			//如果迈进过程中相等,直接赋予其next值
			if(pstr[i] == pstr[j])
				next[i] = next[j];
			else//不等就赋予j值,因为j表示前面有多少已经判断的相等部分的长度
				next[i] = j;
		}
		else//既不是开始j=-1,当前值也不相等,那么跳到上j的next值去
			j = next[j];
	}
}

int KMP_Search(char const* src,int slen,char const* pstr,int plen,int const* next,int pos)
{
	int i = pos;
	int j = -1;
	while(i < slen  && j < plen )
	{
		if(j == -1 || src[i] == pstr[j])
		{
			++ i;
			++ j;
		}else
			j = next[j];
	}
	if(j >= plen)
		return i - plen;
	else
		return -1;
}
//===========================================================================
void Test(char* testName, const string src, const string pstr, int expected)
{
    if(testName != NULL)
        printf("%s begins: \n", testName);
	cout<<"src: "<< src<<endl;
	cout<<"pstr: "<< pstr<<endl;

	int* next = new int[pstr.size()];
	GetNext(pstr.data(), pstr.size(), next);

	int resultIndex = KMP_Search(src.data(), src.size(), pstr.data(), pstr.size(),next, 0);

    if(expected == resultIndex)
        printf("passed.\n");
    else if(expected != resultIndex)
        printf("failed.\n");
  
    
	cout<<"result: "<<resultIndex<<endl;
	delete[] next;
}

// 空格在句子中间
void Test1()
{
    string s = "aabcabcebafabcabceabcaefabcacdabcab";
	string p = "abce";
    Test("Test1", s, p, 4);

}


int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[])
{
	Test1();
	return 0;
}


未优化next的版本,好记忆,但是不优化

class Solution {
public:
void GetNext(const char* str, int size,int* next)
{
	if(!str || !next || (size<= 0))
<span style="white-space:pre">		</span>return;
<span style="white-space:pre">	</span>next[0] = -1;
<span style="white-space:pre">	</span>int jump = 0;
<span style="white-space:pre">	</span>int pre = 0;
<span style="white-space:pre">	</span>for(int i = 1; i < size; ++ i)
<span style="white-space:pre">	</span>{
<span style="white-space:pre">		</span>pre = i-1;//实际需要知道的是i-1位置为结束点的最长前缀后缀匹配情况
<span style="white-space:pre">		</span>jump = next[pre];//记录下i-1位置的next值,next值得定义是前一个位置为结束点的最长前缀后缀匹配长度,即当前点若失配可以跳到的点
<span style="white-space:pre">		</span>while((jump > -1) && str[jump] != str[pre] )//这一步是如果jump不是-1,且jump位置值与pre位置值不等,jump接着往前面跳
<span style="white-space:pre">			</span>jump = next[jump];


<span style="white-space:pre">		</span>if(jump < 0)//如果jump跳到-1,那么next[i] = 0;
<span style="white-space:pre">			</span>next[i] = 0;
<span style="white-space:pre">		</span>else // if(str[jump] == str[pre]),当前next[i]计算i-1位置的最长前缀后缀匹配长度,就是jump+1
<span style="white-space:pre">			</span>next[i] = jump + 1;
<span style="white-space:pre">	</span>}
}

int KMP_Search(char const* src,int slen,char const* pstr,int plen,int const* next,int pos)  
{   if(0 == slen && 0 == plen)
        return 0;
    if(0 == plen)
        return 0;
    int ans = -1;
    int i = pos;  
    int j = 0;  
    while(i < slen  && j < plen )  
    {  
        if(j == -1 || src[i] == pstr[j])  
        {  
            ++ i;  
            ++ j;  
        }else  
            j = next[j];
        if(plen == j)
            ans = i - plen;
    }  
    return ans;
} 
    char *strStr(char *haystack, char *needle) {
            int hlen = strlen(haystack);
            int nlen = strlen(needle);
            int* next = new int[nlen];
            GetNext(needle,nlen,next);
            int result = KMP_Search(haystack, hlen, needle, nlen, next, 0);
            delete[] next;
            if(-1 == result)
                return NULL;
            else
                return (char*) haystack+result;
    }
};


优化next数组

void GetNext(const char* str, int size,int* next)
{
	next[0] = -1;
	int i = 0;
	int j = -1;
	while(i < (size-1))
	{
		if(j == -1 || str[i] == str[j]) // 要么是j=-1起始情况,要么已经判断过的,已经求出next[i]的值再判断一遍,相等往下走
		{
			++ j;
			++ i;
			if(str[j] == str[i])   // 如果下一个位置相等,在已经确保前一个位置相等的情况下往后移动
				next[i] = next[j];
			else 
				next[i] = j; // 不等的话,j保存的就是前一个位置的最长前缀后缀长度
		}
		else
			j = next[j];
	}


内容概要:该论文聚焦于T2WI核磁共振图像超分辨率问题,提出了一种利用T1WI模态作为辅助信息的跨模态解决方案。其主要贡献包括:提出基于高频信息约束的网络框架,通过主干特征提取分支和高频结构先验建模分支结合Transformer模块和注意力机制有效重建高频细节;设计渐进式特征匹配融合框架,采用多阶段相似特征匹配算法提高匹配鲁棒性;引入模型量化技术降低推理资源需求。实验结果表明,该方法不仅提高了超分辨率性能,还保持了图像质量。 适合人群:从事医学图像处理、计算机视觉领域的研究人员和工程师,尤其是对核磁共振图像超分辨率感兴趣的学者和技术开发者。 使用场景及目标:①适用于需要提升T2WI核磁共振图像分辨率的应用场景;②目标是通过跨模态信息融合提高图像质量,解决传统单模态方法难以克服的高频细节丢失问题;③为临床诊断提供更高质量的影像资料,帮助医生更准确地识别病灶。 其他说明:论文不仅提供了详细的网络架构设计与实现代码,还深入探讨了跨模态噪声的本质、高频信息约束的实现方式以及渐进式特征匹配的具体过程。此外,作者还对模型进行了量化处理,使得该方法可以在资源受限环境下高效运行。阅读时应重点关注论文中提到的技术创新点及其背后的原理,理解如何通过跨模态信息融合提升图像重建效果。
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