LeetCode 28 Implement strStr()

本文介绍了一种高效的字符串模式匹配算法——KMP算法。通过详细解释KMP算法的工作原理及其核心函数next[]的构建过程,文章提供了完整的C++实现代码。此外,还展示了如何使用该算法在目标字符串中查找模式字符串的位置。

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字符串模式匹配,可以用暴力的方法,也可以用KMP算法。这里只给出KMP算法做记录。

#include<iostream>
#include<string>
using namespace std;
class Solution {
public:
    int strStr(string haystack, string needle) {
        int m=haystack.size();
        int n=needle.size();
        if(m<n) return -1;
        int next[m];
        build_next(needle,n,next);
        for(int i=0;i<n;++i){
            cout<<next[i]<<" "<<endl;
        }
        return KMP(haystack,m,needle,n,next);
    }
    //»ñµÃnext
    void build_next(string needle,int length,int* next){
        int i ,j;
        next[0]=0;
        i=1;j=0;
        while(i<length){
            while(j>0&&needle[i]!=needle[j])
                j=next[j-1];
            if(needle[i]==needle[j])
                ++j;
            next[i]=j;
            ++i;
        }
    }
    int KMP(string haystack,int m,string needle,int n,int *next){
        int i=0,j=0;
        for( ;i<m&&j<n;++i){
            while(j>0&&haystack[i]!=needle[j])
                j=next[j-1];
            if(haystack[i]==needle[j]){
                ++j;
            }
            if(j==n){
                return (i-n+1);
            }
        }
        return -1;
    }
};

int main(){
    Solution s;
    cout<<s.strStr("babba","bbb")<<endl;
    return 0;
}


内容概要:该研究通过在黑龙江省某示范村进行24小时实地测试,比较了燃煤炉具与自动/手动进料生物质炉具的污染物排放特征。结果显示,生物质炉具相比燃煤炉具显著降低了PM2.5、CO和SO2的排放(自动进料分别降低41.2%、54.3%、40.0%;手动进料降低35.3%、22.1%、20.0%),但NOx排放未降低甚至有所增加。研究还发现,经济性和便利性是影响生物质炉具推广的重要因素。该研究不仅提供了实际排放数据支持,还通过Python代码详细复现了排放特征比较、减排效果计算和结果可视化,进一步探讨了燃料性质、动态排放特征、碳平衡计算以及政策建议。 适合人群:从事环境科学研究的学者、政府环保部门工作人员、能源政策制定者、关注农村能源转型的社会人士。 使用场景及目标:①评估生物质炉具在农村地区的推广潜力;②为政策制定者提供科学依据,优化补贴政策;③帮助研究人员深入了解生物质炉具的排放特征和技术改进方向;④为企业研发更高效的生物质炉具提供参考。 其他说明:该研究通过大量数据分析和模拟,揭示了生物质炉具在实际应用中的优点和挑战,特别是NOx排放增加的问题。研究还提出了多项具体的技术改进方向和政策建议,如优化进料方式、提高热效率、建设本地颗粒厂等,为生物质炉具的广泛推广提供了可行路径。此外,研究还开发了一个智能政策建议生成系统,可以根据不同地区的特征定制化生成政策建议,为农村能源转型提供了有力支持。
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