kmp字符串匹配

本文深入讲解了KMP算法的工作原理及其实现过程,包括如何构建next数组以提高字符串匹配效率,以及通过具体代码示例展示了如何查找子串在主串中的位置。

返回b在a中出现的位置

void makeNext(string P,vector<int> &next)
{
    int q,k;//q:模版字符串下标;k:最大前后缀长度
    int m = P.size();//模版字符串长度
    next[0] = 0;//模版字符串的第一个字符的最大前后缀长度为0
    for (q = 1,k = 0; q < m; ++q)//for循环,从第二个字符开始,依次计算每一个字符对应的next值
    {
        while(k > 0 && P[q] != P[k])//递归的求出P[0]···P[q]的最大的相同的前后缀长度k
            k = next[k-1];          //不理解没关系看下面的分析,这个while循环是整段代码的精髓所在,确实不好理解  
        if (P[q] == P[k])//如果相等,那么最大相同前后缀长度加1
        {
            k++;
        }
        next[q] = k;
    }
    
}
    
    int findAppearance(string A, int lena, string B, int lenb) {
        // write code here
    if( lenb>lena) return -1;
    int i,q;
    vector<int> next(lenb, 0);
    //int next[1000];
    makeNext(B,next);
    for (i = 0,q = 0; i < lena; i++)
    {
        while(q > 0 && B[q] != A[i])
            q = next[q-1];
        if (B[q] == A[i])
        {
            q++;
        }
        if( q == lenb) break;
    }  
        
     if( q == lenb) return i-q+1;
     else return -1;
    }

内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)与多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化,实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算与参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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