KMP再学习之模板

char s[maxn];
char p[maxn];
int NEXT[maxn];
void getNext(){
    int m = (int)strlen(s);
    NEXT[0] = -1;
    int k = -1;
    for(int i=1; i<m; i++){
        while(k != -1 && s[k+1] != s[i])
            k = NEXT[k];
        if(s[k+1] == s[i])
            k++;
        NEXT[i] = k;

    }
}
int KMP(){
    int k = -1;
    int n = (int)strlen(s);
    int m = (int)strlen(p);
    for(int i=0; i<n; i++){
        while(k != -1 && p[k+1] != s[i])
            k = NEXT[k];
        if(p[k+1] == s[i])
            k = k+1;
        if(k == m-1) return i-m+1;
    }
    return -1;
}
标题Python网络课程在线学习平台研究AI更换标题第1章引言介绍Python网络课程在线学习平台的研究背景、意义、国内外现状和研究方法。1.1研究背景与意义阐述Python在线学习平台的重要性和研究意义。1.2国内外研究现状概述国内外Python在线学习平台的发展现状。1.3研究方法与论文结构介绍本文的研究方法和整体论文结构。第2章相关理论总结在线学习平台及Python教育的相关理论。2.1在线学习平台概述介绍在线学习平台的基本概念、特点和发展趋势。2.2Python教育理论阐述Python语言教学的理论和方法。2.3技术支持理论讨论构建在线学习平台所需的技术支持理论。第3章Python网络课程在线学习平台设计详细介绍Python网络课程在线学习平台的设计方案。3.1平台功能设计阐述平台的核心功能,如课程管理、用户管理、学习跟踪等。3.2平台架构设计给出平台的整体架构,包括前后端设计、数据库设计等。3.3平台界面设计介绍平台的用户界面设计,强调用户体验和易用性。第4章平台实现与测试详细阐述Python网络课程在线学习平台的实现过程和测试方法。4.1平台实现介绍平台的开发环境、技术栈和实现细节。4.2平台测试对平台进行功能测试、性能测试和安全测试,确保平台稳定可靠。第5章平台应用与效果分析分析Python网络课程在线学习平台在实际应用中的效果。5.1平台应用案例介绍平台在实际教学或培训中的应用案例。5.2效果评估与分析通过数据分析和用户反馈,评估平台的应用效果。第6章结论与展望总结Python网络课程在线学习平台的研究成果,并展望未来发展方向。6.1研究结论概括本文关于Python在线学习平台的研究结论。6.2研究展望提出未来Python在线学习平台的研究方向和发展建议。
<think>好的,我现在需要帮助用户寻找KMP算法的模板代码或实现示例。首先,我应该回忆一下KMP算法的基本概念和实现步骤。KMP算法主要用于字符串匹配,通过构建部分匹配表(也称为前缀函数或next数组)来避免不必要的回溯,从而提高效率。 用户可能希望得到一个简洁的代码示例,并且可能需要相关的解释来理解代码的结构。我需要确保代码是正确的,并且符合常见的实现方式。此外,用户可能对KMP算法的工作原理不太熟悉,所以简要解释算法的关键部分也是有必要的。 接下来,我需要考虑如何组织回答的结构。通常,先介绍算法,然后展示代码,再解释关键步骤,最后生成相关问题会比较清晰。代码部分需要用Python来实现,因为用户提供的示例也是Python代码。同时,要遵守用户给出的格式要求,比如使用$$...$$来显示独立公式,如部分匹配表的计算公式。 在编写代码时,需要注意构建next数组的正确性,这是KMP算法的核心。需要处理前缀和后缀的匹配情况,确保在匹配失败时能够正确回溯。此外,主函数中的匹配过程也要正确使用next数组来调整模式串的位置。 另外,用户提到的引用标识需要自然地添加到回答中。虽然提供的引用是关于其他算法的,但可能没有直接相关的KMP引用,因此可能需要忽略引用部分,或者假设存在相关引用。不过根据用户给出的示例,引用可能不需要在回答中具体出现,除非有直接引用内容。 最后,生成的相关问题需要围绕KMP算法展开,比如与暴力匹配的区别、优化方法、应用场景等,这些都能帮助用户进一步学习。 现在需要检查是否存在常见的错误,例如next数组的构建是否正确,特别是在处理连续不匹配时的回溯。同时,确保代码的格式正确,使用代码块包裹,并正确缩进。另外,解释部分要简明扼要,突出KMP算法的优势,比如时间复杂度为$O(n+m)$,而暴力匹配是$O(nm)$。 总结步骤:介绍KMP算法,展示代码,解释关键部分,生成相关问题,确保格式和引用符合要求。</think>### KMP算法实现与解析 KMP算法通过预处理模式串生成部分匹配表(next数组),在匹配失败时跳过不必要的比较,将时间复杂度优化为$O(n+m)$,而暴力匹配为$O(nm)$[^1]。 ```python def kmp_search(text, pattern): # 生成next数组 next = [0] * len(pattern) j = 0 # 最长公共前后缀长度 for i in range(1, len(pattern)): while j > 0 and pattern[i] != pattern[j]: j = next[j-1] if pattern[i] == pattern[j]: j += 1 next[i] = j # 主匹配过程 j = 0 for i in range(len(text)): while j > 0 and text[i] != pattern[j]: j = next[j-1] if text[i] == pattern[j]: j += 1 if j == len(pattern): return i - j + 1 # 返回起始位置 return -1 ``` #### 关键步骤说明 1. **next数组构建**: 计算模式串每个位置的最长公共前后缀长度,例如模式串$abab$的next数组为$[0,0,1,2]$ $$next[i] = \max\{k \mid pattern[0:k] = pattern[i-k+1:i+1]\}$$ 2. **匹配回溯**: 当$text[i] \neq pattern[j]$时,根据next数组回溯到$next[j-1]$的位置继续匹配
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