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C语言实现的KMP算法源代码

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简介：
这段C语言编写的源代码实现了KMP（Knuth-Morris-Pratt）字符串匹配算法，适用于高效地搜索文本中的模式。 KMP算法源代码用C语言实现的KMP算法源代码可以用C语言编写。

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  • C语言实现的KMP算法源代码
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    这段C语言编写的源代码实现了KMP（Knuth-Morris-Pratt）字符串匹配算法，适用于高效地搜索文本中的模式。 KMP算法源代码用C语言实现的KMP算法源代码可以用C语言编写。
     
  • KMP模式匹配算法的C语言实现代码
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    本项目提供了一个用C语言编写的程序，实现了KMP(Knuth-Morris-Pratt)字符串模式匹配算法。通过优化的预处理步骤和搜索过程，该算法能够在O(n+m)的时间复杂度内完成模式匹配任务（其中n是文本长度，m是模式串长度）。代码简洁高效，适用于快速查找大规模数据中的特定模式。 KMP（Knuth-Morris-Pratt）模式匹配算法是一种在主串（文本字符串）中查找子串（模式字符串）的高效方法。该算法由Donald Knuth、James H. Morris 和 Vaughan Pratt 共同提出，其主要特点是避免了对模式字符回溯的过程，在比较过程中大大提高了搜索效率。 KMP算法的核心在于构造一个部分匹配表（也称为失配表或前缀函数），这个表记录了模式串中每个位置之前的所有字符所能构成的最长公共前后缀长度。在匹配时，当出现不匹配情况时，并不是简单地回退整个模式字符串的位置，而是根据部分匹配表确定移动模式字符串到合适的位置，从而避免不必要的比较。 以下是KMP算法步骤的具体解释： 1. 构造部分匹配表（PMT, Prefix Function）：对于给定的模式串P，我们从左向右遍历每一个字符，并计算出每个位置之前的所有字符所能构成的最大公共前后缀长度。例如，在ABABC中，其部分匹配表为[0, 0, 1, 0, 2]，表明A之前的最长共同前缀和后缀长度是0；BA和B的长度同样也是0；而ABC与BC则有相同的前缀BC。 2. 主串与模式串的比较过程： - 初始化两个指针i和j分别指向主字符串S以及模式字符串P的第一个字符。 - 当i < |S|（主串未遍历完）且 j < |P|（模式串还未匹配完成），执行以下步骤： - 如果 S[i] == P[j]，则同时将 i 和 j 向右移动一位继续比较下一个字符； - 若遇到不相等的字符，则利用部分匹配表更新j的位置：即令 j = PMT[j-1]。这表示模式串应该回退到PMT中指定的新位置。 - 比较过程持续进行，直到找到完全一致的子字符串或所有可能的比较结束。 3. 若在主串S内找到了完整匹配的模式串，则说明已成功完成一次匹配；反之，如果遍历完整个主串后仍未发现完整的模式串，则表示该模式不存在于给定文本中。 C语言实现KMP算法的关键在于编写用于生成部分匹配表以及执行比较过程的相关函数。在实际代码实现时，通常会创建两个数组分别存储主字符串和模式字符串，并通过循环及条件判断语句来完成上述步骤的逻辑处理。
     
  • KMP算法-C语言实现的KMP模式匹配算法.zip
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    本资源提供了一个用C语言编写的KMP（Knuth-Morris-Pratt）算法程序。该程序实现了高效的字符串模式匹配功能，适用于需要快速查找文本中特定子串的应用场景。下载后可直接编译运行并进行测试和学习。 KMP（Knuth-Morris-Pratt）算法是一种高效的字符串匹配技术，在文本串中查找模式串。该算法由D.E. Knuth、V. Morris和J.H. Pratt于1970年提出，主要用于解决计算机科学中的字符串处理问题。通过在C语言中实现KMP算法，可以深入理解其核心思想，并将其应用于实际编程任务。 KMP算法的主要优势在于避免了对已匹配部分的重复比较，从而提高了效率。当模式串与文本串不匹配时，它不会像朴素算法那样回溯到文本串的开头，而是根据预先计算出的部分匹配表（也称为“失败函数”或“next数组”）直接跳过不需要再次检查的位置。 1. **部分匹配表**：KMP算法的关键在于构建一个部分匹配表。该表格记录了模式串中每个字符之前所能匹配的最大长度的前缀和后缀公共子串的数量，例如对于模式串ABABDABCDABDE，其部分匹配表为[0, 0, 1, 0, 2, 3, 0, 4]。 2. **算法步骤**： - 构建部分匹配表：遍历整个模式串，并计算每个字符前缀和后缀的最大公共长度。 - 模式匹配：从文本串的第一个位置开始，逐个比较字符。如果当前字符匹配，则两个指针都向右移动一位；如果不匹配，则根据部分匹配表的值跳过不需要检查的位置。 3. **C语言实现**： 在C程序中，可以使用两个指针分别指向文本和模式字符串。通过循环结构遍历整个文本串，在每次迭代时比较当前字符是否与模式字符串中的相应位置相等；如果两者一致，则移动两个指针各一位；如果不匹配，则根据部分匹配表的值调整模式串的位置而保持文本串不变，直到找到完全匹配为止或检查完毕。 KMP算法的时间复杂度为O(n)，其中n是文本串长度。虽然其效率高于朴素字符串搜索方法（时间复杂度为O(mn)），但在某些场景下可能不如Boyer-Moore或Rabin-Karp等更先进的技术高效，但它的简洁性和易于理解性使其成为初学者学习字符串匹配算法的理想选择。 掌握KMP算法的原理和实现对于提高文本处理、数据搜索以及文本分析等领域中的编程能力至关重要。通过用C语言实践该算法不仅可以加深对其的理解，还能提升编程技能，并为以后解决更复杂的字符串相关问题奠定坚实的基础。
     
  • C++中KMP算法的实现代码
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    本篇文章提供了一种使用C++语言实现经典字符串匹配算法——KMP(Knuth Morris Pratt)的具体代码。文中详细解释了算法原理，并附有实际示例，帮助读者理解与应用该算法。 KMP算法实现的C++代码，KMP算法实现的C++代码，KMP算法实现的C++代码。
     
  • C语言中的KMP算法
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    本文章介绍在C语言环境下实现KMP（Knuth-Morris-Pratt）字符串匹配算法的过程和原理。探讨了模式匹配中如何避免不必要的字符比较以提高效率。 KMP算法用C语言实现。
     
  • PID算法与C语言实现的源代码.rar_C语言_PID算法_实现代码
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    本资源包含PID控制算法在C语言中的详细实现代码，适用于嵌入式系统及自动化控制系统开发。提供理论介绍、参数整定方法和实际应用案例。 PID算法的C语言实现提供了详细的文档说明。
     
  • C语言中字符串匹配的KMP算法实现
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    本篇文章详细介绍了在C语言环境中如何高效地实现KMP（Knuth-Morris-Pratt）算法进行字符串模式匹配。通过优化搜索过程，避免了不必要的字符比较，从而提高了算法效率。文中不仅解释了KMP算法的基本原理，还提供了具体的代码实例和详细的注释说明，帮助读者轻松掌握该算法的实现方法。 字符串匹配是计算机的基本任务之一。例如，对于一个字符串“BBC ABCDAB ABCDABCDABDE”，我们想确定它是否包含另一个字符串“ABCDABD”。下面介绍KMP算法的解释步骤： 1. 首先将主串中的第一个字符与模式串的第一个字符进行比较。“BBC ABCDAB ABCDABCDABDE”的首字母B和“ABCDABD”的首字母A不匹配，因此需要移动模式串的位置。 2. 由于前一次比较的结果是不匹配的，继续尝试模式串向后移一位，并再次与主串的第一个字符进行对比。依旧发现B与A不符，所以模式串仍需进一步右移。 3. 不断重复上述步骤直至找到一个位置，在该位置上主串和模式串首个字符相同为止。 4. 当首次定位到匹配的起始点后，则继续比较后续对应位上的字符是否相等。如果连续几位都一致的话，会进入下一步骤描述的情况。 5. 一旦在某一步发现不匹配的情况发生时（即某个位置上主串与模式串对应的字符不同），那么算法就需从步骤1重新开始进行新一轮的查找操作。
     
  • C++实现的KMP算法
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    本文章介绍如何用C++编程语言实现经典的字符串匹配算法——KMP算法。通过分析和代码演示，展示了该算法高效的模式匹配过程。 KMP算法的思想是在匹配过程中，如果发生不匹配的情况，则根据next数组的值来调整模式串的位置以继续进行匹配： - 如果`next[j] >= 0`，则目标字符串的指针i保持不变，将模式串的指针j移动到`next[j]`位置继续比较。 - 若`next[j]=-1`，表示没有更短的有效前缀可以利用，则需要将目标串的指针i右移一位，并且把模式串的指针j置为0开始新的匹配。 关于next数组的具体定义如下： - `next[0]=-1` - 对于其余位置j：如果存在一个最大值k，使得`src[0...k-1]=src[j-k,j-1]`, 则`next[j]=k`; - 否则, `next[j]=0`.
     
  • C语言实现的LM算法源代码
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    本源代码实现了C语言版本的Levenberg-Marquardt(LM)算法，适用于非线性最小二乘问题求解。代码结构清晰，易于理解和二次开发。 非线性优化中的经典算法用C语言实现，并附有Matlab源代码及相应的参考文献。
     
  • C语言实现的SMO算法源代码
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    这段代码实现了SMO（序列最小优化）算法，并采用C语言编写。该算法主要用于解决支持向量机中的二次规划问题，提高机器学习模型训练效率。 根据提供的文件信息，我们可以深入探讨SMO（Sequential Minimal Optimization）算法在C语言中的实现细节以及相关的机器学习背景知识。此段代码主要展示了SMO算法在支持向量机(SVM)训练过程中的应用。 ### SMO算法简介 SMO算法是由John Platt提出的一种用于训练支持向量机的有效算法。传统SVM训练过程中需要求解一个二次规划问题，该问题的规模随着数据集大小的增长而增长，导致计算复杂度非常高。SMO算法通过将原始的二次规划问题分解为一系列最小优化问题来解决这一难题，每次只选择两个变量进行优化，这大大降低了计算复杂度，使得大规模数据集上的SVM训练成为可能。 ### C语言实现分析 #### 类定义及初始化 代码中定义了一个名为`SMO`的类，该类包含了一系列成员变量和方法。初始化函数设置了算法的默认参数： - `N`: 数据集大小。 - `d`: 特征维度。 - `C`: 惩罚系数。 - `tolerance`: 容忍度阈值。 - `two_sigma_squared`: 核函数中的参数。 - `is_test_only`: 测试模式标志位。 - `first_test_i`: 测试数据起始索引。 - `end_support_i`: 支持向量结束索引。 - `eps`: 浮点数比较精度。 初始化函数还设置了几个文件名，用于读取和保存模型等信息。 #### 学习函数 `learned_func_nonlinear(int k)`函数用于计算非线性核函数下的学习函数值。这个函数遍历所有支持向量，并利用它们的拉格朗日乘子、目标值和核函数计算预测值。 #### 核函数 `kernel_func(int i, int k)`实现了高斯核函数。该函数计算两个样本之间的距离，并基于此距离计算核函数的值。这里的核函数是高斯核函数，其形式为(K(x_i, x_k) = expleft(-frac{|x_i - x_k|^2}{2sigma^2}right)，其中(sigma)是标准差。 #### 内积函数 `dot_product_func(int i, int k)`计算两个样本之间的内积，这是核函数计算的基础。 #### 预先计算内积 `precomputed_self_dot_product()`函数预先计算每个样本自身的内积，以提高后续计算效率。 #### 数据读取 `read_data(istream& is)`函数从输入流中读取数据。它首先获取每一行数据，然后分离出目标值和特征值，最后将这些信息存储在相应的容器中。 #### SVM模型写入 `write_svm(ostream& os)`函数用于将训练好的SVM模型写入输出流。该函数首先输出特征维度、偏置项(b)、核函数参数(sigma^2)、支持向量数量以及支持向量的信息。 #### 输出拉格朗日乘子 `write_alph(ostream& os)`函数用于输出拉格朗日乘子的信息，即每条支持向量对应的乘子值。 ### 总结 以上代码示例展示了SMO算法在C语言中的实现方式，包括初始化设置、学习函数计算、核函数定义、数据读取以及模型保存等功能。通过对这段代码的分析，可以了解到SMO算法如何应用于支持向量机训练过程中的具体细节。此外，代码还提供了对模型结果的输出功能，便于进一步的分析和应用。