C语言中的通配符匹配算法（wildchar.c）-ITADN社区

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本段代码实现了一个C程序，用于解决字符串中通配符模式匹配的问题。该程序名为wildchar.c，能够处理星号(*)和问号(?)这两种基本的通配符。文件名通配符包括*.txt 和 ?.txt等形式。编写一个匹配这些模式的算法，并实现为ANSI C语言中的函数即可。

C语言中的字符串匹配算法实现

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本文探讨了在C语言环境中实现多种字符串匹配算法的方法与技巧，包括KMP、BM和Sunday等经典算法。以下提供几种字符串匹配算法的C语言代码实现供参考：平凡算法(SimpleSM)；KMP算法(KMPSM)；BM算法(bmSM)；RK算法(rkSM)。

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++中的字符串/通配符匹配

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本文章主要介绍在C++中如何实现字符串与通配符的匹配，包括基础概念、常见算法以及实际代码示例。 C++实现字符串匹配函数，可以支持通配符的匹配功能。

C语言版本的文件字符串匹配算法

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本文章介绍了一种在C语言中实现的高效文件字符串匹配算法，适用于处理大规模文本数据中的模式搜索问题。编写一个程序来加载名为input.txt的文件，并从中查找用户提供的字符串（例如abc）。该程序需要输出匹配项的存在与否，并提供相应的行号和列号。最后将结果保存到output.txt中显示。

C语言中的括号匹配

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C语言中的括号匹配介绍如何在编程时正确使用和管理括号，确保代码结构清晰、功能正常运行。探讨常用技巧与工具辅助调试。 1. 掌握栈的结构及操作特点。 2. 实现栈的顺序存储结构及其基本操作。 3. 利用栈的操作实现括号匹配检验。括号匹配算法思想： - 出现“左括号”时，将其进栈； - 遇到“右括号”，先检查栈是否为空。若空，则表明该“右括号”多余；如果不空，则与栈顶元素比较：如果相匹配，则将栈顶的“左括号”出栈；否则说明不匹配。 - 表达式检验结束后，如果栈为空，则表示表达式的括号匹配正确；如果非空，则表示有未被匹配的“左括号”。

C语言：使用BF算法实现字符串匹配问题

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本文介绍了如何利用BF（Brute Force）算法在C语言中实现简单的字符串匹配问题，帮助读者理解BF算法的基本原理及其在实际编程中的应用。给定一个文本，在该文本中使用BF算法查找并定位任意给定字符串；实现BF算法的改进版本KMP算法和BM算法；对这三个算法进行时间复杂性分析，并设计实验程序验证这些分析结果。

C++中暴力算法实现字符串匹配

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本文介绍了在C++中使用暴力算法实现字符串匹配的方法，详细解析了其工作原理和应用场景。通过代码示例帮助读者理解并实践该算法。本段落介绍的是C++实现字符串匹配的暴力算法（蛮力法），该方法通过逐字符比较来寻找文本串中的特定短字符串，在处理量不大的情况下仍然具有实用性；因此，虽然效率较低，但依然在实际生活中得到广泛应用。适用于大学生实验报告的内容包括：问题描述、原理说明、代码展示、思路解析及总结。 **实验名称**：字符串匹配的蛮力实现 **实验目的**： 1. 掌握和理解字符串匹配的基本概念。 2. 学习并实践暴力算法，解决字符串匹配的问题。 3. 通过实际操作体验不同算法效率与适用场景的区别。 **实验内容与步骤**：本实验旨在介绍一种基本的文本处理技术——字符串匹配。该方法用于查找一个长序列（称为文本串）中是否存在特定较短序列（称作模式或匹配串）。蛮力法是最基础的方法，它通过检查每个可能的位置来实现这一目标。 **代码实现**： ```cpp #include #include using namespace std; int f(string text, string pattern) { int m = text.size(); int n = pattern.size(); for (int i = 0; i <= m - n; ++i) { int j = 0; while (j < n && text[i + j] == pattern[j]) { j++; } if (j == n) { cout << 匹配位置： << i << endl; } } return 0; } int main() { string text, pattern; cin >> text; cin >> pattern; f(text, pattern); return 0; } ``` **运行结果**：输入两个字符串后，程序将输出模式串在文本中出现的所有位置。 **实验总结体会**：本实验通过使用蛮力算法进行字符串匹配展示了其基本思路和实现过程。需要注意的是，在比较过程中正确处理边界条件至关重要；一旦发现不一致，则需要回溯到下一个可能的位置继续尝试匹配操作。尽管暴力方法易于理解，但它的效率较低（时间复杂度为O(m * n)，其中m是文本串长度，n是模式串长度）。因此对于大规模数据集来说不太适用。在实际应用中如文件搜索、文本编辑器等领域，通常会采用更高效的算法替代蛮力法，例如KMP算法或Boyer-Moore算法等。通过这次实验学习到的基础知识和实践操作加深了对字符串匹配技术的理解，并且认识到选择合适的数据处理方法对于提高效率的重要性。

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。

基于C语言的SIFT图像匹配算法实现

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本项目采用C语言实现了SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）算法，用于图像特征检测与描述，并在此基础上完成了高效稳定的图像匹配功能。用C语言实现的SIFT特征匹配算法，无需配置GSL库，适合熟悉C语言的人阅读理解。每个步骤都使用C语言重新实现了，并且每一步都有图像输出演示，非常实用！

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C语言中的通配符匹配算法（wildchar.c）

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