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KMP算法手动推导详解

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简介:
本文详细解析了KMP字符串匹配算法的手动推导过程,帮助读者深入理解其工作原理,并掌握高效实现方法。适合编程和算法学习者参考。 理解KMP算法的关键在于了解next数组的作用。那么,什么是next数组呢?举个例子,假设有一个字符串abcabdabc,我们需要找到它的最长的相同前缀后缀。 所谓前缀是指包含首字母在内的子串;而所谓的后缀则是指包含末尾字母在内的子串。因此,在这个例子中,“abcabdabc”的最长相同前缀和后缀显然是“abc”,长度为3。 那么,字符串的next数组又是什么意思呢?具体来说: - next[0] 表示求字符a的最长相同前缀后缀,并将该长度存储在next数组里; - next[1] 表示求子串ab的最长相同前缀后缀,并将其长度存入next数组中; - 同理,next[2] 就是求子串“abc”的最长相同前缀和后缀,并将该长度存储在相应的next数组位置上。

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客服
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  • KMP
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    本文详细解析了KMP字符串匹配算法的手动推导过程,帮助读者深入理解其工作原理,并掌握高效实现方法。适合编程和算法学习者参考。 理解KMP算法的关键在于了解next数组的作用。那么,什么是next数组呢?举个例子,假设有一个字符串abcabdabc,我们需要找到它的最长的相同前缀后缀。 所谓前缀是指包含首字母在内的子串;而所谓的后缀则是指包含末尾字母在内的子串。因此,在这个例子中,“abcabdabc”的最长相同前缀和后缀显然是“abc”,长度为3。 那么,字符串的next数组又是什么意思呢?具体来说: - next[0] 表示求字符a的最长相同前缀后缀,并将该长度存储在next数组里; - next[1] 表示求子串ab的最长相同前缀后缀,并将其长度存入next数组中; - 同理,next[2] 就是求子串“abc”的最长相同前缀和后缀,并将该长度存储在相应的next数组位置上。
  • KMPFlash演示
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    本视频采用Flash动画形式详细解析KMP(Knuth-Morris-Pratt)字符串匹配算法的工作原理和实现过程,帮助学习者轻松掌握这一经典算法。 自己做的项目里包含了一个朴素模式匹配的Flash演示。
  • KMP模式匹配
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    KMP模式匹配算法是一种高效的字符串搜索算法,通过预处理模式串构建部分匹配表,避免不必要的字符比较,显著提升了搜索效率。 在了解到KMP算法之前,我一直使用暴力for循环进行字符串匹配。效率非常低下,在最坏情况下时间复杂度极高。 KMP模式匹配算法是一种高效的字符串搜索方法,由Knuth、Morris 和 Pratt 在1970年提出。它的核心在于利用部分匹配表(Next数组)避免了不必要的字符比较,从而提高了整体的运行效率。在最糟糕的情况下,KMP算法的时间复杂度为O(n),其中n是主串T字符串的长度。 以下是关于KMP模式匹配的关键点: 1. **部分匹配表(Next数组)**:这是整个算法的核心所在,它记录了模式串P中每个字符之前的最长公共前后缀的长度。例如对于模式abab,它的Next数组为[-1, 0, 0, 1, 2]。 2. **算法流程**: - 构建部分匹配表:从左到右遍历模式串,计算出每个位置的最大前缀后缀公共子串长度。 - 主串与模式串的比较:在主字符串中逐个字符地尝试和模式进行匹配。如果某个地方不匹配,则根据Next数组直接跳过不需要重新开始的部分。 3. **部分匹配表(Next数组)计算步骤**: - 初始化一个全为-1的数组,表示没有公共前后缀。 - 遍历整个字符串来填充这个数组:当当前字符与前缀末尾字符相同时,则更新当前元素值;否则则根据前一位置的信息进行调整。 4. **Java实现细节**: - `getNext`方法用于计算Next数组。通过两个指针i(后缀指针)和j(前缀指针),比较主串与模式的匹配情况。 - `index_KMP`函数负责执行实际的字符串查找过程:当字符不匹配时,根据Next[j]值来更新模式串的位置。 5. **应用实例**: 在提供的Java代码示例中,“main”方法展示了如何使用KMP算法计算出部分匹配表,并进行有效的文本搜索。比如在给定的“goodgoogle”和“google”的例子中,可以快速定位到目标字符串的起始位置而无需回溯。 总之,掌握并应用KMP算法对于处理含有重复子串的问题以及提高整体效率来说是非常有价值的技能,在实际编程工作中有着广泛的应用前景。
  • KMP(字符串匹配)
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    本文详细解析了KMP算法的工作原理和实现方法,旨在帮助读者理解如何高效地进行字符串匹配。 在程序开发过程中有许多字符串匹配算法可供选择。这里提供了一些算法的源代码,包括C#、C++ 和 Delphi 语言版本。大家可以下载后直接复制到自己的项目中使用。
  • EM实例过程
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    本文详细解析了EM(期望最大化)算法的工作原理及其在实际问题中的应用,并提供了具体的推导过程和实例分析。适合初学者深入理解EM算法的核心概念与操作步骤。 这段文字描述了我对EM算法的推导过程,并提供了一个详细的实例进行解释。
  • 卡尔曼滤波
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    本文章详细解析卡尔曼滤波算法的核心原理与数学推导过程,帮助读者深入理解其在状态估计中的应用价值。 卡尔曼滤波算法是一种用于估计系统状态的数学方法,并且包含了详细的推导过程。这种方法在处理动态系统的预测与校正问题上非常有效。通过递归地利用前一时刻的信息,它能够以最小方差的方式对当前时刻的状态进行最优估计,适用于各种工程应用领域。
  • SVPWM原理、与控制
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    本文章详细解析空间矢量脉宽调制(SVPWM)的工作原理及其背后的数学法则,并深入探讨相关控制算法的应用。 本段落介绍了空间电压矢量调制(SVPWM)技术的原理及实现方法。作为一种相对较新的控制策略,SVPWM通过特定开关模式产生脉宽调制波形,使输出电流尽可能接近理想的正弦形式。与传统的正弦PWM不同,SVPWM从三相输出电压的整体效果出发,注重如何让输出电流更贴近于正弦曲线。文中详细阐述了SVPWM的工作原理、法则推导及控制算法,旨在帮助读者更好地理解和应用这一技术。
  • SVPWM原理、与控制
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    本资料深入剖析空间矢量脉宽调制(SVPWM)技术的核心理论,包括其工作原理及数学法则推导,并详细介绍相关控制算法的应用。适合电机驱动和电力电子领域的工程师和技术人员阅读学习。 一直以来我对SVPWM(空间矢量脉宽调制)的原理和实现方法感到困惑,无奈现有的资料要么模糊不清,要么存在错误。经过查阅大量书籍和论文,并长期积累总结、去伪存真之后,总算对它有了初步的理解。
  • SVM.pptx
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    本PPT深入浅出地介绍了支持向量机(SVM)这一机器学习经典算法的数学原理和推导过程,适合对SVM感兴趣或需要深入了解其理论背景的学习者参考。 本段落档包含了SVM的详细推导过程以及一些其他资料未曾记载的理解内容,非常适合初学者及希望深入理解细节的同学参考。