挖掘信息熵(读kmp算法有感)

本文探讨了KMP算法的基本原理及其如何通过挖掘目标字符串内部信息来提高匹配效率。此外,文章还介绍了如何将这种思想应用于更广泛的算法设计中,包括函数优化和寻找最优解决方案的方法。

1.关于kmp算法

kmp算法实质是在进行一个字符串对另外一个字符串进行匹配时,进行的一系列简化算法。
通过挖掘目标字符串内部的信息,从而获得一个更快的匹配速度。
so,这儿关键是挖掘字符串内部的信息。以获得更多的信息。

2.推广

通过阅读kmp我感受到,很多算法的实现其实是一个挖掘目标信息,然后实现目标的过程。所以,我们在算法中首先要把目标的信息挖掘完毕,那么我们的算法消耗资源也就越小。

3.寻找最优解决方案

很多函数无疑是输入xx,然后输出xx的一个计算过程,那么考虑到计算量的优化。可以使用运算量大的计算机,先对函数输入在坐标上画图,然后求出对应的点,画出结果的对应点。然后根据输入----输出,使用枚举的方法,某种意义上可以使用计算机求出特定的算法达到这个效果。从而使输入---输出的过程更短,找到最优算法。
【事件触发一致性】研究多智能体网络如何通过分布式事件驱动控制实现有限时间内的共识(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕多智能体网络中的事件触发一致性问题,研究如何通过分布式事件驱动控制实现有限时间内的共识,并提供了相应的Matlab代码实现方案。文中探讨了事件触发机制在降低通信负担、提升系统效率方面的优势,重点分析了多智能体系统在有限时间收敛的一致性控制策略,涉及系统模型构建、触发条件设计、稳定性与收敛性分析等核心技术环节。此外,文档还展示了该技术在航空航天、电力系统、机器人协同、无人机编队等多个前沿领域的潜在应用,体现了其跨学科的研究价值和工程实用性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事自动化、智能系统、多智能体协同控制等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于理解和实现多智能体系统在有限时间内达成一致的分布式控制方法;②为事件触发控制、分布式优化、协同控制等课题提供算法设计与仿真验证的技术参考;③支撑科研项目开发、学术论文复现及工程原型系统搭建; 阅建议:建议结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注事件触发条件的设计逻辑与系统收敛性证明之间的关系,同时可延伸至其他应用场景进行二次开发与性能优化。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值