当前位置: 首页 > news >正文

算法学习系列(十一):KMP算法

目录

  • 引言
  • 一、算法概念
  • 二、题目描述
  • 三、思路讲解
  • 三、代码实现
  • 四、测试

引言

这个KMP算法就是怎么说呢,就是不管算法竞赛还是找工作笔试面试,都是非常爱问爱考的,其实也是因为这个算法比较难懂,其实就是很难,所以非常个人的一个思维逻辑吧,反正就是用来区分人的,我会你不会,那么我就比你牛逼,所以那就开始吧。

一、算法概念

这个KMP算法就是用来匹配字符串的,在一个字符串中是否有另一个字符串的存在,如果存在返回原始字符串中的初始下标

二、题目描述

给定一个字符串 S,以及一个模式串 P,所有字符串中只包含大小写英文字母以及阿拉伯数字。模式串 P 在字符串 S 中多次作为子串出现。求出模式串 P 在字符串 S 中所有出现的位置的起始下标。输入格式
第一行输入整数 N,表示字符串 P 的长度。
第二行输入字符串 P。
第三行输入整数 M,表示字符串 S 的长度。
第四行输入字符串 S。输出格式
共一行,输出所有出现位置的起始下标(下标从 0 开始计数),整数之间用空格隔开。数据范围
1≤N≤1051≤M≤106输入样例:
3
aba
5
ababa输出样例:
0 2

三、思路讲解

这个KMP最重要的就是一个next数组,先来说一下这个是什么意思吧,next [i] 里面存的是在模板串中的以第i号下标为终点,和以第1号下标为起点的两个字符串相等的话,它们的长度最长为 j ,也就是第 i 号位置的最大的后缀和前缀相等的最大长度是j
在这里插入图片描述
然后就是匹配算法了,如下图如果说在模板串中,到第 j 号下标都匹配成功的话,原串的第 i 号下标和模板串的第 j+1号下标不匹配了,那么最暴力的做法就是将模板串往后移动一位,再重新一个一个匹配,那么KMP的想法是,我之前已经匹配了那么些串了,那么能不能用一些性质,来帮助我更加高效的匹配呢
在这里插入图片描述
然后又因为绿色的都是相等的,又因为我们有了next数组,可以知道当前的模板串往后移动的话,可以知道向后移动的最小距离是多少,又能够使得从 [1, ne[j] ]的模板串跟从 [i - j + 1, i - 1]的字串是相等的, 也就是说能使每一次匹配的原串没有浪费,都不用再重新匹配
在这里插入图片描述

三、代码实现

然后这个KMP的话,下标一般是从1开始的

#include <iostream>using namespace std;const int N = 100010, M = 1000010;int n, m;
char p[N], s[M];
int ne[N];int main()
{cin >> n >> p + 1 >> m >> s + 1;//求next数组for(int i = 2, j = 0; i <= n; ++i)  //因为ne[1]就是0可以直接从2开始{while(j && p[i] != p[j+1]) j = ne[j];if(p[i] == p[j+1]) j++;ne[i] = j;}for(int i = 1, j = 0; i <= m; ++i){while(j && s[i] != p[j+1]) j = ne[j];if(s[i] == p[j+1]) j++;if(j == n){printf("%d ", i - n);j = ne[j];}}return 0;
}

四、测试

在这里插入图片描述

相关文章:

算法学习系列(十一):KMP算法

目录 引言一、算法概念二、题目描述三、思路讲解三、代码实现四、测试 引言 这个KMP算法就是怎么说呢&#xff0c;就是不管算法竞赛还是找工作笔试面试&#xff0c;都是非常爱问爱考的&#xff0c;其实也是因为这个算法比较难懂&#xff0c;其实就是很难&#xff0c;所以非常个…...

****Linux下Mysql的安装和配置

1、安装mysql 1.1、安装mysql sudo aptitude search mysql sudo apt-get install mysql-server mysql-client1.2、启动停止mysql: service mysql stop service mysql restart mysql -u debian-sys-maint -p mysql命令详细解释如下: 一、 启动方式 1、使用 service 启动…...

第十六节TypeScript 类

1、简介 TypeScript是面向对象的JavaScript。 类描述了所创建的对象共同的属性与方法。 2、类的定义 class class_name { // 类作用域 } 定义类的关键字是class&#xff0c;后面紧跟类名&#xff0c;类可以包含以下几个模块&#xff1a; 字段 – 字段是类里面声明的变量。字…...

RocketMQ的Docker镜像部署(以及Dashboard的部署、ACL配置)

RocketMQ的Docker镜像部署&#xff08;以及Dashboard、ACL&#xff09; 准备 包含RocketMQ部署&#xff08;NameServer、Broker&#xff09;、Dashboard、ACL拉取镜像 RocketMQ$ docker pull apache/rocketmq:5.1.4Dashboard$ docker pull apacherocketmq/rocketmq-dashboard…...

数据仓库【2】:架构

数据仓库【2】&#xff1a;架构 1、架构图2、ETL流程2.1、ETL -- Extract-Transform-Load2.1.1、数据抽取&#xff08;Extraction&#xff09;2.1.2、数据转换&#xff08;Transformation&#xff09;2.1.3、数据加载&#xff08; Loading &#xff09; 2.2、ETL工具2.2.1、结构…...

JavaScript函数表达式

JavaScript函数表达式是一种将函数赋值给变量的方式。函数表达式可以以匿名形式或具名形式存在。 匿名函数表达式&#xff1a; var func function() {// 函数的逻辑 }在上面的例子中&#xff0c;将一个匿名函数赋值给变量func。 具名函数表达式&#xff1a; var func fun…...

LabVIEW在齿轮箱故障诊断中的应用

LabVIEW在齿轮箱故障诊断中的应用 在现代机械工业中&#xff0c;齿轮箱作为重要的传动设备&#xff0c;其性能稳定性对整体机械系统的运行至关重要。故障的及时诊断和处理不仅保障了设备的稳定运行&#xff0c;还减少了维护成本。利用LabVIEW强大数据处理和仿真能力&#xff0…...

图片转excel:“保留数字格式”在什么场景下该勾

保留数字格式是什么意思呢&#xff1f;顾名思义&#xff0c;就是将转出来的数字保留为数字格式&#xff0c;而不是文本格式。我们知道&#xff0c;OCR程序将图片上的文字识别为电脑可编辑的文字后&#xff0c;如果导入到excel不加处理&#xff0c;则单个数字过长的文字就会被ex…...

SpringMVC:整合 SSM 下篇

文章目录 SpringMVC - 05整合 SSM 下篇一、设计页面1. 首页&#xff1a;index.jsp2. 展示书页面&#xff1a;showBooks.jsp3. 增加书页面&#xff1a;addBook.jsp4. 修改书页面&#xff1a;updateBook.jsp5. 总结 二、控制层1. 查询全部书2. 增加书3. 修改书4. 删除书5. 搜索书…...

[2023-年度总结]凡是过往,皆为序章

原创/朱季谦 2023年12月初&#xff0c;傍晚&#xff0c;在深圳的小南山看了一场落日。 那晚我们坐在山顶的草地上&#xff0c;拍下了这张照片——仿佛在秋天的枝头上&#xff0c;结出一颗红透的夕阳。 这一天很快就会随着夜幕的降临&#xff0c;化作记忆的碎片&#xff0c;然…...

OpenCV之像素操作

我们首先了解一下什么是像素&#xff0c;计算机中是如何存储图像&#xff0c;以及opencv是如何表示图像的。 像素&#xff1a; 像素是指由图像的小方格即所谓的像素(pixel)组成的&#xff0c;这些小方块都有一个明确的位置和被分配的色彩数值&#xff0c;而这些一小方格的颜色…...

Transfer Learning(迁移学习)

1. 什么是迁移学习 迁移学习(Transfer Learning)是一种机器学习方法&#xff0c;就是把为任务 A 开发的模型作为初始点&#xff0c;重新使用在为任务 B 开发模型的过程中。迁移学习是通过从已学习的相关任务中转移知识来改进学习的新任务&#xff0c;虽然大多数机器学习算法都…...

NPM 的使用技巧:简化 JavaScript 开发和依赖管理

前言 NPM&#xff08;Node Package Manager&#xff09;是 JavaScript 生态系统中最流行的包管理工具之一。本文将介绍一些有用的 NPM 使用技巧&#xff0c;帮助开发者更好地利用 NPM 管理项目依赖、执行脚本、发布自己的包以及解决常见问题。 1. 初始化项目 使用 NPM 初始化…...

统计和绘图软件GraphPad Prism mac功能特点

GraphPad Prism mac是一款专业的统计和绘图软件&#xff0c;主要用于生物医学研究、实验设计和数据分析。 GraphPad Prism mac功能和特点 数据导入和整理&#xff1a;GraphPad Prism 可以导入各种数据格式&#xff0c;并提供直观的界面用于整理、编辑和管理数据。用户可以轻松…...

WWW 指南-万维网联盟(World Wide Web)

WWW - 万维网联盟 WWW通常称为网络。 web是一个世界各地的计算机网络。 电脑在Web上使用标准语言沟通。 万维网联盟&#xff08;W3C&#xff09;制定了Web标准 什么是WWW&#xff1f; WWW 代表 World Wide Web(万维网)万维网常常被称为 网络网络是世界各地的计算机网络网络中…...

Linux网络编程之TCP/IP实现高并发网络服务器设计指南

目录 引言&#xff1a; 多进程服务器 例程分享&#xff1a; 多线程服务器 例程分享&#xff1a; I/O多路复用服务器 select 例程分享&#xff1a; poll 例程分享&#xff1a; epoll 例程分享&#xff1a; 总结建议 引言&#xff1a; 随着互联网的迅猛发展&#xff…...

【SpringBoot实战】基于阿里云实现文件上传

【SpringBoot实战】基于阿里云实现文件上传 在实际项目开发中&#xff0c;不可避免地会使用到阿里云OSS进行文件存储。尽管阿里云有详细的开发文档&#xff0c;但本篇博客的目的是让我们能够用简明的代码快速实现这个功能。 引入依赖 <dependencies><!-- 阿里云oss…...

大数据技术学习笔记(十一)—— Flume

目录 1 Flume 概述1.1 Flume 定义1.2 Flume 基础架构 2 Flume 安装3 Flume 入门案例3.1 监控端口数据3.2 实时监控单个追加文件3.3 实时监控目录下多个新文件3.4 实时监控目录下的多个追加文件 4 Flume 进阶4.1 Flume 事务4.2 Flume Agent 内部原理4.3 Flume 拓扑结构4.3.1 简单…...

电路设计时,继电器线圈、风扇电机绕组等感性负载必须有续流二极管。

续流二极管(也常被称为“自由轮流二极管”或“反向并联二极管”)在感性负载电路中的应用非常重要,尤其是在继电器线圈、风扇电机绕组等设备中。感性负载是指那些在其线圈中会产生感应电动势的负载,例如电动机、变压器和继电器等。当这些设备的电源被切断时,它们的线圈会因…...

Mongodb基础介绍与应用场景

NoSql 解决方案第二种 Mongodb MongoDB 是一款开源 高性能 无模式的文档型数据库 当然 它是NoSql数据库中的一种 是最像关系型数据库的 非关系型数据库 首先 最需要注意的是 无模式的文档型数据库 这个需要后面我们看到它的数据才能明白 其次是 最像关系型数据库的非关系型数据…...

Wan2.1-umt5与Node.js后端集成:构建高并发AI服务网关

Wan2.1-umt5与Node.js后端集成&#xff1a;构建高并发AI服务网关 最近和几个做后端的朋友聊天&#xff0c;发现大家都有个共同的痛点&#xff1a;想把一些好用的AI模型能力集成到自己的业务系统里&#xff0c;但一遇到高并发场景就头疼。要么是API调用超时&#xff0c;要么是服…...

从51到STM32:单片机面试官最爱问的10个底层硬件问题(附避坑指南)

从51到STM32&#xff1a;嵌入式工程师必须掌握的10个硬件设计思维跃迁 当一位习惯51单片机开发的工程师首次接触STM32时&#xff0c;往往会陷入寄存器配置的海洋中不知所措。这两种架构之间的差异不仅仅是性能参数的提升&#xff0c;更代表着嵌入式系统设计思维的全面升级。本文…...

SDMatte代码解读:关键模块架构分析与核心算法实现

SDMatte代码解读&#xff1a;关键模块架构分析与核心算法实现 1. 项目背景与核心价值 SDMatte是一个开源的图像抠图工具&#xff0c;基于深度学习技术实现高质量的自动背景分离。相比传统方法&#xff0c;它能够更准确地处理复杂边缘&#xff08;如头发、透明材质等&#xff…...

ComfyUI-KJNodes:重构AI创作工作流的效率革命

ComfyUI-KJNodes&#xff1a;重构AI创作工作流的效率革命 【免费下载链接】ComfyUI-KJNodes Various custom nodes for ComfyUI 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/co/ComfyUI-KJNodes 一、挑战引入&#xff1a;当AI创作遇上效率瓶颈 在AI图像创作领域&#xf…...

gte-base-zh与Git版本控制的结合:模型迭代管理实践

gte-base-zh与Git版本控制的结合&#xff1a;模型迭代管理实践 如果你在团队里搞过模型精调&#xff0c;肯定遇到过这样的麻烦事&#xff1a;张三上周调的那个参数是什么来着&#xff1f;李四改的那个配置文件怎么找不到了&#xff1f;上周测试效果最好的那个模型权重&#xf…...

【PyO3/Rust-Python测试权威框架】:Rust生态下Python扩展的零信任CI流水线设计

第一章&#xff1a;Python 扩展模块测试Python 扩展模块&#xff08;如用 C/C、Rust 或 Cython 编写的模块&#xff09;在提升性能的同时&#xff0c;也引入了跨语言交互的复杂性。对其开展系统性测试&#xff0c;是保障功能正确性、内存安全性和 ABI 兼容性的关键环节。测试环…...

OpenRocket实战手册:从零到精通的火箭设计与仿真完全攻略

OpenRocket实战手册&#xff1a;从零到精通的火箭设计与仿真完全攻略 【免费下载链接】openrocket Model-rocketry aerodynamics and trajectory simulation software 项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/op/openrocket 你是否曾经梦想过设计自己的火箭&…...

阿里通义Z-Image-Turbo WebUI图像生成模型:从安装到生成,一站式教程

阿里通义Z-Image-Turbo WebUI图像生成模型&#xff1a;从安装到生成&#xff0c;一站式教程 1. 引言 在当今数字内容创作蓬勃发展的时代&#xff0c;AI图像生成技术正以前所未有的速度改变着我们的创作方式。阿里通义实验室推出的Z-Image-Turbo模型&#xff0c;凭借其出色的图…...

Qwen-Image-2512-Pixel-Art-LoRA 跨界创作:生成像素风音乐专辑封面与海报

Qwen-Image-2512-Pixel-Art-LoRA 跨界创作&#xff1a;生成像素风音乐专辑封面与海报 最近在玩一个挺有意思的AI工具&#xff0c;叫Qwen-Image-2512-Pixel-Art-LoRA。名字有点长&#xff0c;但功能很直接&#xff0c;就是专门生成像素艺术。我琢磨着&#xff0c;像素风这种复古…...

Agentic Workflow与Workflow的协同之道——RAGFlow 0.20.0企业级实践解析

1. Agentic Workflow与Workflow的协同价值 企业级AI应用开发正面临一个关键矛盾&#xff1a;业务逻辑的确定性需求与LLM带来的灵活性优势如何平衡&#xff1f;RAGFlow 0.20.0给出的答案是让Workflow和Agentic Workflow在统一编排引擎中协同工作。这就像建筑行业中的预制构件与现…...