KMP算法

最新推荐文章于 2025-12-31 21:25:26 发布
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博客介绍了KMP算法，该算法用于模式匹配，时间复杂度为Ｏ(n+m)，属于信息技术领域的算法知识。

KMP算法 用于模式匹配 时间复杂度是Ｏ(n+m)。

数据结构KMP算法配图详解（超详细）
weixin_46007276的博客
02-18 24万+
前言 KMP算法是我们数据结构串中最难也是最重要的算法。难是因为KMP算法的代码很优美简洁干练，但里面包含着非常深的思维。真正理解代码的人可以说对KMP算法的了解已经相当深入了。而且这个算法的不少东西的确不容易讲懂，很多正规的书本把概念一摆出直接劝退无数人。这篇文章将尽量以最简单的方式介绍KMP算法以及他的改进，文章的开始我先对kmp算法的三位创始人Knuth,Morris,Pratt致敬，懂得这...
KMP 算法
2301_76161469的博客
10-20 4715
KMP 算法是一种改进的字符串匹配算法，利用匹配失败后的信息，尽量减少模式串与主串的匹配次数以达到快速匹配的目的。文章介绍了KMP算法为什么不需要在主串中进行回退、如何计算next数组、next数组的优化以及如何查找所有匹配成功的起始位置
图解KMP算法，带你彻底吃透KMP
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qq_43869106的博客
01-23 10万+
KMP算法一直是一个比较难以理解的算法，本篇文章主要根据《大话数据结构》中关于KMP算法的讲解，结合自己的思考，对于KMP算法进行一个比较详细的解释。
KMP算法记录
qtvb1987的专栏
11-16 551
设主串T为'abaabaabcabaabc',模式串S为'abaabc'。采用KMP算法进行匹配，到匹配成功时为止，在匹配过程中进行的单个字符间的比较次数是多少次？由于第一次匹配 第6个字符不匹配(移动位数=已匹配的字符数-对应的部分匹配值（对应匹配字符的长度）下标)前面的ab不需要匹配了所以不算次数。第三次匹配 后面的 abc依次匹配 3次，一共得 6+1+3=10。得到 已匹配的字符数为5，对应的部分匹配值为 ab 长度为2。所以 在匹配过程中进行的单个字符间的比较次数是10次。
KMP 算法详解
这里是阿安的博客
04-22 5万+
KMP算法是一种高效的字符串匹配算法，算法名称取自于三位共同发明人名字的首字母组合。该算法的主要使用场景就是在字符串（也叫主串）中的模式串（也叫子串）定位问题，常见的有“求子串出现的起始位置”、“求子串的出现次数”等。
详解小白之KMP算法及python实现
09-19
KMP算法，全称Knuth-Morris-Pratt算法，是一种高效的字符串匹配算法，主要用于解决在一个主串（字符串str）中查找子串（字符串substr）的问题。相较于暴力搜索方法，KMP算法的时间复杂度降低到了O(m+n)，显著提高了...
精选资源
传统KMP算法与改进KMP算法的对比
05-06
KMP算法，全称为Knuth-Morris-Pratt算法，是一种在字符串中寻找子串的高效搜索算法。它由D.E. Knuth、V. Morris和J.H. Pratt三位学者于1970年提出，主要用于解决模式匹配问题。传统的KMP算法避免了不必要的字符比较...
精选资源
KMP算法最浅显理解(小白教程)
01-20
KMP算法看懂了觉得特别简单，思路很简单，看不懂之前，查各种资料，看的稀里糊涂，即使网上最简单的解释，依然看的稀里糊涂。 我花了半天时间，争取用最短的篇幅大致搞明白这玩意到底是啥。 这里不扯概念，只讲...
kmp.rar_kmp算法伪代码
09-23
这个“kmp.rar”压缩包包含了一个C++实现的KMP算法以及Hirschberg算法的源码，这些资源对于理解和应用字符串搜索算法非常有帮助。 KMP算法的核心在于构造一个“部分匹配表”（也称为“失败函数”或“前缀后缀表”）...
排序 初始状态
zyvscc的专栏
04-28 772
选择排序的比较次数与记录初始状态无关   比较次数O(n^2),比较次数与关键字的初始状态无关，总的比较次数N=(n-1)+(n-2)+...+1=n*(n-1)/2
约瑟夫环问题
zyvscc的专栏
04-28 640
#include //#include #include #define ERROR 0 using namespace std; typedef struct LNode{  int data;  struct LNode *link; }LNode, *LinkList; void JOSEPHUS(int n, int k, int m) //n为总人数，k为第一个开
单链表的逆置
zyvscc的专栏
04-24 481
最初：p1->p2->p3 逆置过程：1.    p1     2.    ......     3.     然后重复p2的next指向p1，   p1指向p2，p2指向p3. 代码如下： node *reverse(node *head) { node *p1, *p2, *p3; if(head==NULL || head->next == NULL)
01_树的 dfs 序
最新发布
2403_88695928的博客
12-31 1108
本文介绍了算法竞赛中树的DFS序（dfn序）这一重要概念。文章首先讲解了基于先序遍历的dfn序定义及其代码实现，通过深度优先遍历为树节点编号。随后阐述了dfn序的三个关键性质：子树dfn序的连续性、祖先节点编号小于子孙节点、子树编号区间计算公式。文章重点展示了dfn序的两个应用：高效判断节点是否在子树中（时间复杂度从O(nq)优化到O(n+q)），以及将树上问题转化为序列问题以便使用线段树等数据结构处理。最后提供了两道模板题（DFS序1和DFS序2）的完整代码实现，演示了如何利用树状数组和线段树来维护dfn
【算法基础篇】（四十）数论之算术基本定理深度剖析：从唯一分解到阶乘分解
2301_79248256的博客
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本文围绕算术基本定理展开，详解其 “大于 1 的自然数可唯一分解为质数乘积” 的核心内涵及在算法竞赛中的应用。先介绍质因数分解的试除法实现与优化技巧，包括枚举范围优化、溢出防护，以及结合线性筛的高效分解方法；再聚焦阶乘分解这一高频考点，拆解核心公式与两种解法（试除法累加、线性筛 + 公式），并通过洛谷经典例题演示实战；最后延伸讲解约数个数、约数和、gcd/lcm 等衍生应用，搭配避坑指南，助力快速掌握数论基础核心技能。
【AI称重算法落地指南】实施步骤、多算法方案与避坑手册
昔时扬尘处
12-27 98
AI称重算法的落地核心是“硬件精准采样+数据高质量标注+轻量化模型适配”，结合STM32G4的算力优势与NanoEdge AI Studio的低代码开发能力，可快速实现100克级精度的称重方案。在算法选型上，静态场景优先DNN（资源占用低、精度高），动态/噪声场景优先CNN（抗干扰强），时序依赖场景优先RNN（快速响应）。实际应用中需重点解决数据分布、噪声干扰、硬件适配三大核心问题，通过样本扩充、软硬件协同优化、现场自学习等手段，确保方案的可靠性与量产适配性。
基于扩展的增量流形学习算法IMM-ISOMAP的方案
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基于 扩展的增量流形学习算法IMM-ISOMAP 的方案，结合 动态邻域更新 和 切空间扩展 策略，解决传统ISOMAP在增量数据和多流形场景下的局限性
csp信奥赛C++标准模板库STL案例应用25
王老师青少年编程
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