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C语言实现的BM算法.docx

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简介:
本文档详细介绍了如何使用C语言编程实现高效的字符串匹配算法——Boyer-Moore算法(简称BM算法),包括其原理、具体步骤及代码实践。 BM算法是Boyer-Moore算法的简称,它是一种用于在文本串中查找模式串的高效字符串搜索算法。以下是关于BM算法C语言实现的相关内容: 相关概念: - 字符串搜索算法:BM算法属于此类别,旨在快速定位文本中的特定子序列(即模式)。 - Boyer-Moore算法:一种高效的字符串匹配方法,通过预处理步骤优化了搜索效率。 在C语言中实现BM算法主要包括两个核心函数:MakeSkip和MakeShift。 **MakeSkip 函数** 该函数用于根据坏字符规则进行预处理,并生成一个坏字符表。其定义如下: - **原型**: `int* MakeSkip(char *ptrn, int pLen)` - **目的**: 创建一张映射每个可能的查询字符到模式串中最后一个匹配位置的表格。 - **参数**: - `ptrn`: 需要在文本中搜索的目标字符串(即模式); - `pLen`: 模式串的长度。 实现步骤包括: 1. 分配足够的内存来存储每个可能输入字符的位置信息,通常为256个整数。 2. 初始化所有位置值为模式串的最大长度,以处理未在模式中出现的情况。 3. 遍历模式字符串,并更新与之匹配的字符对应于坏字符表中的偏移量。 **MakeShift 函数** 此函数依照好后缀规则预处理数据并建立一个相应的表格。定义如下: - **原型**: `int* MakeShift(char* ptrn, int pLen)` - **目的**: 构建一张映射模式串中每种可能的结尾片段到其在字符串内最右匹配位置偏移量的表。 - **参数**: - 同上。 实现步骤涉及: 1. 分配内存用于存储好后缀表,大小等于模式长度加一; 2. 遍历模式字符,并设置每个单元格值对应于该片段在字符串内的最右匹配位置偏移量; 3. 使用do-while循环检查边界内是否已经完成所有可能的子串匹配。 BM算法C语言实现的优点包括: - 能够快速定位大规模文本中的特定短语或单词。 - 适用于需要高效处理大量数据的应用场景,如搜索引擎、数据分析和信息检索系统等。

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    本文档详细介绍了如何使用C语言编程实现高效的字符串匹配算法——Boyer-Moore算法(简称BM算法),包括其原理、具体步骤及代码实践。 BM算法是Boyer-Moore算法的简称,它是一种用于在文本串中查找模式串的高效字符串搜索算法。以下是关于BM算法C语言实现的相关内容: 相关概念: - 字符串搜索算法:BM算法属于此类别,旨在快速定位文本中的特定子序列(即模式)。 - Boyer-Moore算法:一种高效的字符串匹配方法,通过预处理步骤优化了搜索效率。 在C语言中实现BM算法主要包括两个核心函数:MakeSkip和MakeShift。 **MakeSkip 函数** 该函数用于根据坏字符规则进行预处理,并生成一个坏字符表。其定义如下: - **原型**: `int* MakeSkip(char *ptrn, int pLen)` - **目的**: 创建一张映射每个可能的查询字符到模式串中最后一个匹配位置的表格。 - **参数**: - `ptrn`: 需要在文本中搜索的目标字符串(即模式); - `pLen`: 模式串的长度。 实现步骤包括: 1. 分配足够的内存来存储每个可能输入字符的位置信息,通常为256个整数。 2. 初始化所有位置值为模式串的最大长度,以处理未在模式中出现的情况。 3. 遍历模式字符串,并更新与之匹配的字符对应于坏字符表中的偏移量。 **MakeShift 函数** 此函数依照好后缀规则预处理数据并建立一个相应的表格。定义如下: - **原型**: `int* MakeShift(char* ptrn, int pLen)` - **目的**: 构建一张映射模式串中每种可能的结尾片段到其在字符串内最右匹配位置偏移量的表。 - **参数**: - 同上。 实现步骤涉及: 1. 分配内存用于存储好后缀表,大小等于模式长度加一; 2. 遍历模式字符,并设置每个单元格值对应于该片段在字符串内的最右匹配位置偏移量; 3. 使用do-while循环检查边界内是否已经完成所有可能的子串匹配。 BM算法C语言实现的优点包括: - 能够快速定位大规模文本中的特定短语或单词。 - 适用于需要高效处理大量数据的应用场景,如搜索引擎、数据分析和信息检索系统等。
  • CBM
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    本文介绍了在C语言环境下实现BM(Boyer-Moore)字符串搜索算法的过程和技术细节,包括坏字符和好_suffix_两种核心偏移计算方法。 基础算法BM算法在密码学领域非常重要。在整个工程应用中都占据着关键地位。
  • CBM
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    本文章介绍了如何在C语言环境中实现高效的字符串匹配算法——BM(Boyer-Moore)算法,并探讨了其具体应用与优化技巧。 BM算法的实现代码可以在支持GCC编译的环境中使用。
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    本项目提供了一种全面且高效的C语言版本BM(Boyer-Moore)字符串搜索算法实现,适用于快速查找大规模文本中的模式匹配。 **BM算法完整实现C代码** BM(Boyer-Moore)算法是一种在大文本中高效查找子串的字符串搜索算法,由Robert S. Boyer和J. Strothoff于1977年提出。相比于简单的线性查找,BM算法在处理大量数据时能显著提高查找效率。该算法的核心思想是利用坏字符规则和好后缀规则来减少不必要的字符比较,从而更快地定位到目标子串。 **坏字符规则**:当匹配过程中出现不匹配的字符时,可以根据这个“坏字符”在模式串中的位置和在主串中的当前位置,通过预计算的坏字符表来决定下一个比较的字符位置。坏字符表记录了模式串中每个字符最后一次出现在模式串的位置,这样可以跳过尽可能多的不相关字符。 **好后缀规则**:好后缀规则用于处理模式串中已匹配的字符序列。如果在某个位置匹配失败,我们可以检查模式串的后缀是否与模式串的前缀相同,如果相同,那么我们可以跳过与这个后缀长度相等的字符。这种规则可以利用已匹配的部分,避免重复比较。 在C语言中实现BM算法通常包括以下步骤: 1. 初始化坏字符表:根据模式串构建坏字符表,记录每个字符在模式串中的最后出现位置。 2. 主循环:从主串的起始位置开始,逐个字符与模式串进行比较,直到找到匹配或到达主串末尾。 3. 处理不匹配:当出现不匹配时,根据坏字符规则和好后缀规则确定下一个比较的字符位置。 4. 继续比较:更新主串和模式串的比较位置,继续进行下一轮比较,直至找到匹配子串或遍历完主串。 `BMSearch.cpp`文件很可能是实现BM算法的C代码,其中包含了算法的主要逻辑。在实际使用中,将此文件解压并添加到C/C++的控制台项目中,可以通过读取输入的主串和子串进行测试。通过调试和运行可以直观地看到BM算法如何在不同情况下提高查找效率。 在C语言中实现时需要注意内存管理、指针操作以及错误处理等问题。例如,确保输入字符串的有效性,避免越界访问,并且在必要时释放动态分配的内存。同时为了提高代码可读性和可维护性,可以将算法的各个部分分解为单独的函数,如构建坏字符表和执行匹配过程等。 总之,BM算法是字符串搜索领域的一个重要工具。通过巧妙地利用模式串的信息,在大规模文本中快速定位目标子串的能力使得它在优化文本处理和数据分析任务上具有重要意义。理解和掌握BM算法的实现原理对于提高相关应用性能至关重要。
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    本文档详细介绍了如何使用C语言编写和实现经典的RSA公钥加密算法。包括密钥生成、加密解密等过程的具体代码示例,适合编程爱好者和技术人员学习参考。 RSA加密算法是一种非对称加密方法,在1977年由Ron Rivest、Adi Shamir和Leonard Adleman提出,并以他们的名字首字母命名。该算法基于大数因子分解这一数学难题,使得没有私钥的一方几乎无法破解其加密内容。 在C语言中实现RSA算法需要掌握以下几个核心概念: 1. **密钥生成**: - 选择两个接近512位的大素数p和q。 - 计算n=p*q,并计算欧拉函数φ(n)=(p-1)*(q-1)。φ(n)表示小于n且与n互质的正整数的数量。 - 选取一个满足条件1 < e < φ(n),并且e与φ(n)互素的整数作为公钥e。 - 使用扩展欧几里得算法找到私钥d,使得d * e ≡ 1 (mod φ(n))。 2. **加密过程**: - 将明文转换为特定编码形式,比如使用英文字母表顺序进行编码。 - 按照一定规则将上述编码后的字符串分组处理,确保每个分组的值小于n。例如,若n=2537,则每两个字符构成一个分组的最大值应为2525。 - 应用加密公式ci ≡ mi^e (mod n),其中mi是第i个分组,ci则是对应的密文分组。 为了提高效率和安全性,在实现上述过程时需要使用快速幂取模算法。该算法通过二进制展开指数e来减少中间运算中的大数操作次数,从而优化计算性能。 在C语言中实际编写RSA加密程序时,还需要考虑如何有效地处理和存储大整数以确保算法的正确性和高效性。这包括利用数值计算库或实现自定义的大数运算功能,并且要关注安全性和效率问题如防止溢出等。 综上所述,在C语言环境中实现RSA加密需要对数学理论(尤其是数论)有深入的理解,同时也要具备良好的编程技巧来处理大整数操作和模幂运算。
  • C
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    本项目汇集了多种经典算法的C语言实现代码,旨在帮助编程学习者理解和掌握数据结构与算法的基础知识。 算法:用C语言实现算法:用C语言实现算法:用C语言实现算法:用C语言实现
  • C
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    本项目汇集了用C语言编写的经典算法和数据结构示例,旨在帮助学习者深入理解算法逻辑并提高编程技能。 《算法:C语言实现》是一本专为C语言爱好者及编程初学者设计的书籍,旨在通过实例演示与详细解释帮助读者掌握基础与高级算法的设计、分析方法,并提升其编程技能。 全书分为五个部分: 第一部分介绍了算法的基本概念及其评价标准。这部分内容包括了如何衡量一个算法的时间复杂度和空间复杂性以及这些指标在实际问题中的重要性,同时也讲解了一些基本的数据结构如数组、链表等的使用方式。 第二部分聚焦于排序与查找技术的学习。具体来说,该章节会详细介绍冒泡排序、选择排序等多种经典排序方法及线性搜索、二分搜索等常用查找策略,并对其工作原理进行了深入剖析和实现指导。 第三部分则转向了图论与树结构相关算法的探讨。例如讲解如何运用深度优先遍历(DFS)、广度优先遍历(BFS)来解决网络分析问题,以及最小生成树构造方法、最短路径求解方案等核心技术的应用场景及其优化策略。 第四章深入讨论了一些高级编程技巧如递归函数的设计思路与动态规划算法的实现技巧,并展示了回溯法在组合型难题(例如八皇后摆放位置)中的应用价值。 最后一部分则进一步扩展了读者的知识面,涵盖更多复杂的数据结构和算法类型。这部分内容可能包括堆、平衡二叉树等高级数据结构的学习以及字符串匹配技术、贪心策略与近似方法的应用实例分析。 通过阅读《算法:C语言实现》,无论是编程新手还是有一定经验的开发者都能从中获得宝贵资源来提高自己的问题解决能力,同时鼓励读者之间相互交流心得以共同进步。
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    本项目采用C语言实现快速傅里叶变换(FFT)算法,并兼容C++环境,适用于信号处理和频谱分析等应用场景。 使用方法指导: 1. 需要两个文件:fft_fp.c 和 fft_fp.h。 2. 根据需求修改 fft_fp.h 中的采样点数 FFT_N,采样点数以宏定义的方式进行定义。 3. 在外部声明两个全局变量。这些已经在 fft_fp.c 文件中进行了定义: - extern struct compx s[FFT_N]; // 用于存放从 S[0] 开始的输入和输出数据,请根据实际情况调整大小 - extern float SIN_TAB[FFT_N/4+1]; // 正弦信号表 4. 调用 create_sin_tab(float *sin_t) 函数生成正弦信号的数据表。例如,可以这样调用:create_sin_tab(SIN_TAB); 5. 采集样本数据,并将 ADC(模数转换器)采样的数据按照自然序列放置在 s 的实部中,同时把虚部设为0。 6. 调用 FFT(struct compx *xin) 函数开始计算。例如,可以这样调用:FFT(s),结果同样会存放在变量 s 中。 7. 计算每个频点的模值: - 通过以下方法求解变换后的复数结果,并将其保存在实部部分中: ``` for(i=1;i
  • CLDPC
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    本项目采用C语言编写,实现了高效的低密度奇偶校验(LDPC)编码与解码算法。通过优化数据传输中的错误纠正能力,为通信系统提供可靠的数据保护方案。 低密度奇偶校验码(LDPC码)是一种前向纠错编码技术,在20世纪60年代由Gallager在他的博士论文中首次提出。经过几十年的研究和发展,研究人员在多个领域取得了突破性的进展,使得LDPC码的技术日益成熟,并开始应用于商业产品之中。此外,它已经在无线通信等重要行业标准中得到了应用和认可。