一般字符串比较长串m短串为n,那么用暴力方法复杂度为O(m*n) 但是kmp却可以达到O(m+n)!!!!!! 对于这个神奇的算法,我也是似懂非懂, 下面介绍一个简单的方法求kmp 1.求next数组 这个数组时kmp的灵魂!next数组时对于短串n求的 步骤: 1)next[0]=-1 2)  next[i]=前面的字符串中最大公共子串长度 例子: 设m串为:a b a b c, 串长为5,那么next数组长度为5,下面是对应的next数组    可以看到,b下面有一个1,这个1是怎么得来的呢…

https://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/7041827#comments 链接讲得很详细,画几个重点方便以后忘了捡 next[]数组从第i位递推算出第i+1位,所以遍历s[0,len-2]即可 next[i]计算的是s[0,i-1]的最长公共前后缀长度,失配时,模式串向右移动的位数为:已匹配字符数 - 失配字符的上一位字符所对应的最大长度值,即j-nt[j] 关于计算next[],假如s[k]==s[j],next[j+1]=next[j]+…

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题目简述: 给你两个字符串p和s,求出p在s中出现的次数. 思路简述: 在介绍看BF算法时,终于了解到了大名鼎鼎的KMP算法,结果属于KMP从入门到放弃系列,后来看了几位大神的博客,似乎有点懂了.此题为KMP算法的简单应用. KMP简述: BF算法为穷举法,而此法通过next数组的指引,巧妙的跳过了模式串即短的那串中几个不需要去比较的字符,实现效率的提高.next数组为模式串前后完全重复的最大子串,前串以第一个字母开 头,后串以所求数值的前一位为结束,重复最大子串中字母数量即next数组相应位置…

▎前言 这次要讲的HMP算法KMP算法很简单,是用于处理字符串的,之前一直以为很难,其实也不过如此(说白了就是优化一下暴力). ▎处理的问题 通常处理的问题是这样的:给定两个字符串s1和s2,其中s1是文本串,s2是匹配串,求s2在s1中出现的位置. 举个例子:(方便起见,下标从1开始)比如说s1是AABAAC,s2是BA,那么s2在s1的第3个位置处出现. ▎暴力求解 如何使用暴力求解这道题呢?我们只要分别暴力遍历两个字符串,然后分别比对当前字符,如果相等就继续比下去,如果不相等,那么s1回溯…

串的应用与kmp算法讲解 1. 写作目的 平时学习总结的学习笔记,方便自己理解加深印象.同时希望可以帮到正在学习这方面知识的同学,可以相互学习.新手上路请多关照,如果问题还请不吝赐教. 2. 串的逻辑存储        串指的是字符串,是一种特殊的线性表,特殊性在于只能存储字符,即可以使用顺序存储也可以使用链式存储,简单的谈一下两种存储结构的优缺点. 顺序存储        顺序存储使用的是数组,既然是数组就是申请固定空间,当串需要拼接,替换时,可能会对数组进行扩容,这种操作就比较耗时,而且有时…

以前看过kmp算法,当时接触后总感觉好深奥啊,抱着数据结构的数啃了一中午,最终才大致看懂,后来提起kmp也只剩下“奥,它是做模式匹配的”这点干货.最近有空,翻出来算法导论看看,原来就是这么简单(先不说程序实现,思想很简单). 模式匹配的经典应用:从一个字符串中找到模式字串的位置.如“abcdef”中“cde”出现在原串第三个位置.从基础看起 朴素的模式匹配算法 A:abcdefg  B:cde 首先B从A的第一位开始比较,B++==A++,如果全部成立,返回即可:如果不成立,跳出,从A的第二位开…

前几天写好了字典,又刚好重温了KMP算法,恰逢遇到朋友吐槽最近被和谐的词越来越多了,于是突发奇想,想要自己实现一下敏感词屏蔽. 基本敏感词的屏蔽说起来很简单,只要把字符串中的敏感词替换成"***"就可以了.对于子串的查找,就KMP算法就可以了.但是敏感词这么多,总不能一个一个地遍历看看里面有没有相应的词吧! 于是我想到了前几天写的字典树.如果把它改造一下,并KMP算法结合,似乎可以节约不少时间. 首先说明一下思路: 对于KMP算法,这里不过多阐述.对于敏感词库,如果把它存进字典树,并在…

机器学习&数据挖掘笔记_16(常见面试之机器学习算法思想简单梳理) 作者:tornadomeet 出处:http://www.cnblogs.com/tornadomeet 前言: 找工作时(IT行业),除了常见的软件开发以外,机器学习岗位也可以当作是一个选择,不少计算机方向的研究生都会接触这个,如果你的研究方向是 机器学习/数据挖掘之类,且又对其非常感兴趣的话,可以考虑考虑该岗位,毕竟在机器智能没达到人类水平之前,机器学习可以作为一种重要手段,而随着科技的 不断发展,相信这方面的人才需求也会越…

机器学习&数据挖掘笔记_16(常见面试之机器学习算法思想简单梳理) 转自http://www.cnblogs.com/tornadomeet/p/3395593.html 前言: 找工作时(IT行业),除了常见的软件开发以外,机器学习岗位也可以当作是一个选择,不少计算机方向的研究生都会接触这个,如果你的研究方向是机器学习/数据挖掘之类,且又对其非常感兴趣的话,可以考虑考虑该岗位,毕竟在机器智能没达到人类水平之前,机器学习可以作为一种重要手段,而随着科技的不断发展,相信这方面的人才需求也会越来越大…