当前位置: 首页 > news >正文

代码随想录第十天(28)

文章目录

  • 28. 找出字符串中第一个匹配项的下标
    • 看答案
    • KMP
      • next数组(前缀表)
      • 最长公共前后缀
      • 如何计算前缀表
      • 前缀表与next数组
      • 时间复杂度分析

28. 找出字符串中第一个匹配项的下标

莫得思路……好久没做题,都已经忘得差不多了

看答案

其实就是自己写一个String的indexOf函数,它的作用是返回某个字符串在另一个字符串中首次出现的位置。

利用的思想是KMP

KMP

例子:
要在文本串:aabaabaafa 中查找是否出现过一个模式串:aabaaf。

KMP主要应用在字符串匹配上。

KMP的主要思想是当出现字符串不匹配时,可以知道一部分之前已经匹配的文本内容,可以利用这些信息避免从头再去做匹配了。

next数组(前缀表)

next数组就是一个前缀表(prefix table)。

前缀表有什么作用呢?

前缀表是用来回退的,它记录了模式串与主串(文本串)不匹配的时候,模式串应该从哪里开始重新匹配。

那么什么是前缀表:记录下标i之前(包括i)的字符串中,有多大长度的相同前缀后缀。

最长公共前后缀

文章中字符串的前缀是指不包含最后一个字符的所有以第一个字符开头的连续子串。

后缀是指不包含第一个字符的所有以最后一个字符结尾的连续子串。

正确理解什么是前缀什么是后缀很重要!

所以字符串a的最长相等前后缀为0。 字符串aa的最长相等前后缀为1。 字符串aaa的最长相等前后缀为2。 等等…

匹配的过程在下标5的地方遇到不匹配,模式串是指向f:
在这里插入图片描述
然后应该找到了下标2,指向b,继续匹配:如图:
在这里插入图片描述

以下这句话,对于理解为什么使用前缀表可以告诉我们匹配失败之后跳到哪里重新匹配 非常重要!

下标5之前这部分的字符串(也就是字符串aabaa)的最长相等的前缀 和 后缀字符串是 子字符串aa ,因为找到了最长相等的前缀和后缀,匹配失败的位置是后缀子串的后面,那么我们找到与其相同的前缀的后面重新匹配就可以了。

所以前缀表具有告诉我们当前位置匹配失败,跳到之前已经匹配过的地方的能力。

如何计算前缀表

在这里插入图片描述
长度为前1个字符的子串a,最长相同前后缀的长度为0。
在这里插入图片描述
长度为前2个字符的子串aa,最长相同前后缀的长度为1。

长度为前3个字符的子串aab,最长相同前后缀的长度为0。

以此类推: 长度为前4个字符的子串aaba,最长相同前后缀的长度为1。 长度为前5个字符的子串aabaa,最长相同前后缀的长度为2。 长度为前6个字符的子串aabaaf,最长相同前后缀的长度为0。

那么把求得的最长相同前后缀的长度就是对应前缀表的元素,如图:
在这里插入图片描述
找到的不匹配的位置, 那么此时我们要看它的前一个字符的前缀表的数值是多少。

然后移动到,从前一个字符处开始,它对应的前缀表是多少,就向前移多少个位置(不包括前一个元素本身),所以移动到b处

其实这里移动到的位置就是前缀表的元素代表的位置,不用前移多少个元素,比如aabaaf中,f处不匹配,应该移动到它的前一个元素a对应的前缀表元素所指的位置,即字符串下标为2的元素处,即b。

前缀表与next数组

很多KMP算法的时间都是使用next数组来做回退操作,那么next数组与前缀表有什么关系呢?

next数组就可以是前缀表,但是很多实现都是把前缀表统一减一(右移一位,初始位置为-1)之后作为next数组。

其实这并不涉及到KMP的原理,而是具体实现,next数组既可以就是前缀表,也可以是前缀表统一减一(右移一位,初始位置为-1)。

时间复杂度分析

其中n为文本串长度,m为模式串长度,因为在匹配的过程中,根据前缀表不断调整匹配的位置,可以看出匹配的过程是O(n),之前还要单独生成next数组,时间复杂度是O(m)。所以整个KMP算法的时间复杂度是O(n+m)的。

暴力的解法显而易见是O(n × m),所以KMP在字符串匹配中极大地提高了搜索的效率。

class Solution {public int strStr(String haystack, String needle) {int[] next=new int[needle.length()];next[0]=0;getNext(next,needle);int j=0;for(int i=0;i<haystack.length();i++){//这里的i是从0开始,此时的目的是要将//长的字符串和短的字符串从0号位置开始比较while(j>0&&haystack.charAt(i)!=needle.charAt(j)){j=next[j-1];}if(haystack.charAt(i)==needle.charAt(j)){j++;}if(j==needle.length()){return i-needle.length()+1;}}return -1;}//获得next数组public void getNext(int[] next,String s){int j=0;for(int i=1;i<s.length();i++){//因为要得到前后相等的公共字符串,而next的0位置的元素//一定是0,所以i取1,也就是从next数组的1号元素开始填充while(j>0&&s.charAt(i)!=s.charAt(j)){j=next[j-1];//回退到前个元素的next数组处}if(s.charAt(i)==s.charAt(j)){j++;}next[i]=j;}}
}

相关文章:

代码随想录第十天(28)

文章目录28. 找出字符串中第一个匹配项的下标看答案KMPnext数组&#xff08;前缀表&#xff09;最长公共前后缀如何计算前缀表前缀表与next数组时间复杂度分析28. 找出字符串中第一个匹配项的下标 莫得思路……好久没做题&#xff0c;都已经忘得差不多了 看答案 其实就是自己…...

循环队列来了解一下!!

笔者在之前的一篇文章&#xff0c;详细的介绍了&#xff1a;队列之单向链表与双向链表的模拟实现&#xff1a;https://blog.csdn.net/weixin_64308540/article/details/128742090?spm1001.2014.3001.5502 感兴趣的各位老铁&#xff0c;可以参考一下啦&#xff01;下面进入循环…...

Idea打包springboot项目war包,测试通过

pom.xml文件 <!--包名以及版本号&#xff0c;这个是打包时候使用&#xff0c;版本可写可不写&#xff0c;建议写有利于维护系统--> <artifactId>tsgdemo</artifactId> <version>0.0.1-SNAPSHOT</version> <!--打包形式--> <packaging&…...

python+django高校师生健康信息管理系统pycharm

管理员功能模块 4.1登录页面 管理员登录&#xff0c;通过填写注册时输入的用户名、密码、角色进行登录&#xff0c;如图所示。 4.2系统首页 管理员登录进入师生健康信息管理系统可以查看个人中心、学生管理、教师管理、数据收集管理、问卷分类管理、疫情问卷管理、问卷调查管理…...

CUDA中的流序内存分配

文章目录CUDA中的流序内存分配1. Introduction2. Query for Support3. API Fundamentals (cudaMallocAsync and cudaFreeAsync)4. Memory Pools and the cudaMemPool_t注意&#xff1a;设备的内存池当前将是该设备的本地。因此&#xff0c;在不指定内存池的情况下进行分配将始终…...

开源、低成本的 Xilinx FPGA 下载器(高速30MHz)

目前主流的Xilinx下载器主要有两种&#xff1a;一种是Xilinx官方出品的Xilinx Platfom Cable USB&#xff0c;还有一个就是Xilinx的合作伙伴Digilent开发的JTAG-HS3 Programming Cable。 JTAG-HS系列最大支持30MHz下载速度&#xff0c;基于FTDI的FT2232方案。 JTAG-HS系列对比…...

Maven专题总结

1. 什么是Maven Maven 是一个项目管理工具&#xff0c;它包含了一个项目对象模型 (POM&#xff1a; Project Object Model)&#xff0c;一组标准集合&#xff0c;一个项目生命周期(Project Lifecycle)&#xff0c;一个依赖管理系统(Dependency Management System)&#xff0c;和…...

谷粒商城--SPU和SKU

目录 1.SPU和SKU概念 2.表的关系理解 3.导入前端代码 4.完善后端接口 5.属性分组详情 6.规格参数详情 7. 销售属性详情 8.分组与属性关联 9.发布商品 10.仓库服务 1.SPU和SKU概念 SPU&#xff1a;standard product unit(标准化产品单元)&#xff1a;是商品信息聚合的…...

二叉树OJ题(上)

✅每日一练&#xff1a;100. 相同的树 - 力扣&#xff08;LeetCode&#xff09; 题目的意思是俩棵树的结构不仅要相同&#xff0c;而且每个节点的值还要相同&#xff0c;如果满足上面2个条件&#xff0c;则成立&#xff01; 解题思路&#xff1a; 从三个方面去考虑&#xff1…...

第一章 PDF语法

第一章 PDF语法PDF ObjectsNull ObjectsBoolean ObjectsNumeric ObjectsName ObjectsString ObjectsArray ObjectsDictionary ObjectsName treesNumber treesStream ObjectsDirect versus Indirect ObjectsFile StructureWhite-SpaceThe Four Sections of a PDFHeaderTrailerBo…...

IntelliJ IDEA 创建JavaFX项目运行

IntelliJ IDEA 创建JavaFX项目运行JavaFX官网文档&#xff1a;https://openjfx.io/openjfx-docs/ JavaFX 2008年12月05日诞生&#xff0c;是一个开源的下一代客户端应用程序平台&#xff0c;适用于基于 Java 构建的桌面、移动和嵌入式系统。这是许多个人和公司的协作努力&#…...

IC封装常见形式

参考&#xff1a;https://blog.csdn.net/dhs888888/article/details/127673300?utm_mediumdistribute.pc_relevant.none-task-blog-2defaultbaidujs_baidulandingword~default-0-127673300-blog-115610343.pc_relevant_multi_platform_whitelistv4&spm1001.2101.3001.4242…...

Linux通配符、转义符讲解

目录 通配符 通过通配符定义匹配条件 转义符 将所有的逻辑操作符都转换成字符 通配符 通过通配符定义匹配条件 * 任意字符都可以通配&#xff08;也可以匹配空值&#xff09; &#xff1f; 匹配单个字符 [a-z] 匹配单个的小写英文字母 [A-Z] 匹配单个的大写英文…...

[OpenMMLab]提交pr时所需的git操作

git开发流程 准备工作 作为一个开发者&#xff0c;fork一个仓库之后应该先做什么&#xff1f; 1、下载仓库&#xff0c;创建上游代码库&#xff0c;查看当前的分支情况 git clone https://github.com/<your_name>/<repo_name>.git git remote add upstream git…...

pandas——groupby操作

Pandas——groupby操作 文章目录Pandas——groupby操作一、实验目的二、实验原理三、实验环境四、实验内容五、实验步骤一、实验目的 熟练掌握pandas中的groupby操作 二、实验原理 groupby(byNone, axis0, levelNone, as_indexTrue, sortTrue, group_keysTrue, squeezeFalse&…...

webpack.config.js哪里找?react项目关闭eslint监测

目录 webpack.config.js哪里找&#xff1f; react项目关闭eslint监测 webpack.config.js哪里找&#xff1f; 在React项目中&#xff0c;当我们需要修改一些配置时&#xff0c;发现找不到webpack.config.js&#xff0c;是我们创建的项目有问题吗&#xff0c;还需新创建项目的项…...

OpenCV 图像梯度算子

本文是OpenCV图像视觉入门之路的第12篇文章&#xff0c;本文详细的介绍了图像梯度算子的各种操作&#xff0c;例如&#xff1a;Sobel算子Scharr算子laplacian算子等操作。 OpenCV 图像梯度算子目录 1 Sobel算子 2 Scharr算子 3 laplacian算子 1 Sobel算子 Sobel算子是一种图…...

Linux c编程之Wireshark

Wireshark是一个网络报文分析软件,是网络应用问题分析必不可少的工具软件。网络管理员可以使用wireshark排查网络问题。程序开发人员可以用来分析应用协议、定位分析应用问题。无论是网络应用程序开发人员、测试人员、部署人员、技术支持人员,掌握wireshark的使用对于分析网络…...

极客时间_FlinkSQL 实战

一、批处理以及流处理技术发展 1.Lambda架构三层划分Batch Layer、Speed Layer和Serving Layer。 ①、Batch Layer:主要用于实现对历史数据计算结果的保存,每天计算的结果都保存成为一个Batch View,然后通过对Batch View的计算,实现历史数据的计算。 ②、Speed Layer正是用…...

Pytorch 混合精度训练 (Automatically Mixed Precision, AMP)

Contents混合精度训练 (Mixed Precision Training)单精度浮点数 (FP32) 和半精度浮点数 (FP16)为什么要用 FP16为什么只用 FP16 会有问题解决方案损失缩放 (Loss Scaling)FP32 权重备份黑名单Tensor CoreNVIDIA apex 库代码解读opt-level (o1, o2, o3, o4)apex 的 o1 实现apex …...

Admin.Net中的消息通信SignalR解释

定义集线器接口 IOnlineUserHub public interface IOnlineUserHub {/// 在线用户列表Task OnlineUserList(OnlineUserList context);/// 强制下线Task ForceOffline(object context);/// 发布站内消息Task PublicNotice(SysNotice context);/// 接收消息Task ReceiveMessage(…...

将对透视变换后的图像使用Otsu进行阈值化,来分离黑色和白色像素。这句话中的Otsu是什么意思?

Otsu 是一种自动阈值化方法&#xff0c;用于将图像分割为前景和背景。它通过最小化图像的类内方差或等价地最大化类间方差来选择最佳阈值。这种方法特别适用于图像的二值化处理&#xff0c;能够自动确定一个阈值&#xff0c;将图像中的像素分为黑色和白色两类。 Otsu 方法的原…...

使用 Streamlit 构建支持主流大模型与 Ollama 的轻量级统一平台

🎯 使用 Streamlit 构建支持主流大模型与 Ollama 的轻量级统一平台 📌 项目背景 随着大语言模型(LLM)的广泛应用,开发者常面临多个挑战: 各大模型(OpenAI、Claude、Gemini、Ollama)接口风格不统一;缺乏一个统一平台进行模型调用与测试;本地模型 Ollama 的集成与前…...

2023赣州旅游投资集团

单选题 1.“不登高山&#xff0c;不知天之高也&#xff1b;不临深溪&#xff0c;不知地之厚也。”这句话说明_____。 A、人的意识具有创造性 B、人的认识是独立于实践之外的 C、实践在认识过程中具有决定作用 D、人的一切知识都是从直接经验中获得的 参考答案: C 本题解…...

高效线程安全的单例模式:Python 中的懒加载与自定义初始化参数

高效线程安全的单例模式:Python 中的懒加载与自定义初始化参数 在软件开发中,单例模式(Singleton Pattern)是一种常见的设计模式,确保一个类仅有一个实例,并提供一个全局访问点。在多线程环境下,实现单例模式时需要注意线程安全问题,以防止多个线程同时创建实例,导致…...

中医有效性探讨

文章目录 西医是如何发展到以生物化学为药理基础的现代医学&#xff1f;传统医学奠基期&#xff08;远古 - 17 世纪&#xff09;近代医学转型期&#xff08;17 世纪 - 19 世纪末&#xff09;​现代医学成熟期&#xff08;20世纪至今&#xff09; 中医的源远流长和一脉相承远古至…...

uniapp 字符包含的相关方法

在uniapp中&#xff0c;如果你想检查一个字符串是否包含另一个子字符串&#xff0c;你可以使用JavaScript中的includes()方法或者indexOf()方法。这两种方法都可以达到目的&#xff0c;但它们在处理方式和返回值上有所不同。 使用includes()方法 includes()方法用于判断一个字…...

Unity中的transform.up

2025年6月8日&#xff0c;周日下午 在Unity中&#xff0c;transform.up是Transform组件的一个属性&#xff0c;表示游戏对象在世界空间中的“上”方向&#xff08;Y轴正方向&#xff09;&#xff0c;且会随对象旋转动态变化。以下是关键点解析&#xff1a; 基本定义 transfor…...

在golang中如何将已安装的依赖降级处理,比如:将 go-ansible/v2@v2.2.0 更换为 go-ansible/@v1.1.7

在 Go 项目中降级 go-ansible 从 v2.2.0 到 v1.1.7 具体步骤&#xff1a; 第一步&#xff1a; 修改 go.mod 文件 // 原 v2 版本声明 require github.com/apenella/go-ansible/v2 v2.2.0 替换为&#xff1a; // 改为 v…...

高分辨率图像合成归一化流扩展

大家读完觉得有帮助记得关注和点赞&#xff01;&#xff01;&#xff01; 1 摘要 我们提出了STARFlow&#xff0c;一种基于归一化流的可扩展生成模型&#xff0c;它在高分辨率图像合成方面取得了强大的性能。STARFlow的主要构建块是Transformer自回归流&#xff08;TARFlow&am…...