Advertisement

进行字符串匹配的检索，包括实验报告。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
该程序能够接收用户输入的关键词和一段文本。若输入的文本中未包含所指定的关键词，则程序将输出“No match！”。然而，如果文本中存在该关键词，程序将显示“Match”，并以十六进制数值指示该关键词在文本中所处的具体位置。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 字符串匹配模式实验报告
    优质
    本实验报告探讨了多种字符串匹配算法的有效性和效率，包括KMP、BM和Sunday算法，并通过实际测试分析其在不同场景下的性能表现。 C语言版本的字符串模式匹配算法主要用于学习数据结构的学生。这种实现可以作为数据结构实验报告的一部分内容。
     
  • 搜索匹配的字符串
    优质
    搜索匹配的字符串是一篇介绍如何在文本中查找特定字符序列的技术文章。它涵盖了多种编程语言中的实现方法和技巧，帮助开发者高效解决问题。 程序接收用户键入的一个关键字以及一个句子。如果句子中不包含关键字，则显示“no match”；如果句子中包含关键字，则显示“match”，并把该字在句子中的位置用十六进制数表示出来，要求程序的执行过程如下： 输入关键词：ab 输入句子：we are studying abc 输出结果：match at location :11H of the sentence 继续输入句子：xyz 输出结果:no match 终止程序: ^c 四、方法说明： 该程序可由三部分组成： (1) 输入关键字和一个句子，分别存入相应的缓冲区中。 (2) 在句子中查找关键字。在进行比较时可以使用串比较指令，为此必须定义附加段（注意：附加段与数据段可以定义为同一段），以便于串指令的使用。这样，相关的寄存器内容就有了确定的意义： - SI 寄存器用于指向关键字 - DI 寄存器用于指向句子中当前正在比较字段的位置 - CX 寄存器存放关键字的长度 整个句子和关键字进行比较的过程可以通过一个循环结构来完成。 循环次数为：(句子长度 - 关键字长度) + 1。在计算循环次数时，如果遇到句子长度小于关键字的情况，则应直接显示“no match”。此外，在这个过程中还需要用到BX寄存器，它用来保存当前正在被比较字段的首地址。 (3) 输出信息： 使用功能调用09h来分别处理找到和未找到两种情况，并输出相应信息。 如果找到了匹配项，需要进一步显示出该字符串在句子中的位置。此时，BX寄存器的内容为匹配字符序列的开始地址；将这个值减去句子首地址再加1即得到匹配字符串的位置，并将其转换成十六进制数显示出来。
     
  • 查找匹配字符串的汇编方法（附实验报告）
    优质
    本简介探讨了在汇编语言中实现字符串匹配算法的方法，并附有详细的实验报告。通过理论分析与实践操作相结合的方式，深入研究不同算法的效率和适用场景。 程序接收用户输入的一个关键字以及一个句子。如果句子中不包含该关键字，则显示“No match！”；如果句子中包含该关键字，则显示“Match”，并把该字在句子中的位置用十六进制数表示出来。
     
  • 微机字符匹配实验详尽报告.docx
    优质
    本报告详细记录了微机字符匹配实验的过程、结果及分析。通过系统的研究方法，探讨了字符识别技术在计算机科学中的应用与优化方案。 已知一任意长度字符串str,以00h结束，长度小于200h，编写汇编程序实现在该字符串中搜索匹配子串substr(以00h结束，长度小于80)。若找到，则将found单元置为ffh，并将匹配位置（以字符串str首地址为0参考点）存放在pos单元中；否则，将found单元置为00h。要求编写完整程序，并上机调试能运行。（禁止使用串操作指令）。
     
  • 使用Python检测字符串中的括号{}[]()是否匹配
    优质
    本文章介绍了一种利用Python编程语言来检查字符串中不同类型的括号（如大括号{}、方括号[]和圆括号()）是否正确配对的方法。通过解析字符串，确保每个打开的括号都有一个对应的闭合括号，并且它们以正确的顺序出现，这对编写有效的代码至关重要。 前言 经典面试题是判断一个字符串中的括号是否闭合，例如{{()}}就是一个闭合的字符串。 而像{{()}]}这种不匹配的情况中([)]括号不对称，则被认为是不闭合的。 使用Python来解决这个问题的基本思路是：先将左括号添加到列表里面，遇到右括号就弹出列表中的最后一个元素。接着对比弹出的左括号与当前的右括号是否对齐，如果匹配则继续进行这样的操作；最后检查列表中是否有未被移除的左括号残留，若为空，则说明所有括号都已闭合。 此外还需考虑处理左右括号数量不一致的情况。以下是解决该问题的具体代码实现： ```python def is_str_close(a): ``` 这段代码用于判断给定字符串中的括号是否成对出现且正确排列。
     
  • 字符串模糊匹配初步探索
    优质
    本文对字符串模糊匹配算法进行了初步探讨，分析了几种常见的模糊匹配方法及其应用场景，为后续深入研究提供了基础。 字符串模糊匹配初探 — Excel+VBA实现
     
  • 编译原理实验报告与源码：LR(1)活前缀字符串匹配
    优质
    本实验报告深入探讨了编译原理中的LR(1)解析技术，并通过具体实例展示了如何利用该算法进行活前缀字符串匹配。报告不仅包含理论分析，还提供了详细的代码实现和测试案例，旨在帮助读者理解并实践这一重要概念。 编译原理实验报告及源码涵盖了LR1活前缀字符串匹配的内容。
     
  • KMP字符串匹配的并行算法
    优质
    本文探讨了KMP(Knuth-Morris-Pratt)算法在多核处理器上的并行实现方法，旨在提高字符串匹配效率。通过优化数据分布和任务调度策略，提出了一种高效、可扩展性强的并行方案。 KMP串匹配的并行算法及其在并行开发技术中的应用。
     
  • C++中的字符串/通配符匹配
    优质
    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。
     
  • 对Sunday字符串匹配算法的改进
    优质
    本文提出了一种针对Sunday字符串匹配算法的优化方法，通过改善模式表的构建规则，显著提升了大文本数据下的搜索效率和准确度。 字符串的模式匹配在信息搜索查询等领域具有重要作用，研究串匹配算法的效率具有重要的理论价值与实际意义。本段落基于对几种经典模式匹配算法的研究分析，提出了改进版Sunday算法——Zhusunday算法。 该改进主要体现在以下方面：当文本字符中出现不匹配模式字符串且该字符不是坏字符时，在从右向左进行字符串匹配的过程中，算法会进一步查找当前文本字符在模式串中的位置；找到后继续再向左匹配一次模式串的字符。若仍然不匹配，则相比原Sunday算法，改进后的Zhusunday算法会使模式窗口多移动一个单位。 该改进显著提高了模式匹配的执行效率，并通过大量对比实验验证了其有效性。结论表明，在实际应用中当坏字符数量较多时，改进后算法的最佳时间复杂度可达O(n/m)，在相同的时间复杂度下相比Sunday算法可提高25%到50%的运行效率。