Sunday算法是Daniel M.Sunday于1990年提出的字符串模式匹配算法.相对比较KMP和BM算法而言,简单了许多. Sunday算法的思想类似于BM算法中的坏字符思想,有点像其删减版.差别在于Sunday算法在失配之后,是取目标串中当前和模式串匹配的部分后面一个位置的字符来做坏字符匹配.其时间复杂度和BM算法差不多,平均性能的时间复杂度也为O(n).Sunday算法的位移比BM算法更大,所以Sunday算法的效率比BM算法更高,在匹配随机字符串时效率比其他匹配算法快.最差情况的时间…

文字部分转自:http://www.cnblogs.com/mr-ghostaqi/p/4285868.html 代码是我自己写的 今天在做LeetCode的时候,碰到一个写字符串匹配的题目: https://oj.leetcode.com/problems/implement-strstr/ 我一看就懵了,字符串模式匹配我记得当时在上数据结构的时候,书上只写了BF和KMP算法,老师说考试“只可能会考BF”,KMP不要求掌握. 然后出于一颗探求的心,我还是看了一下KMP,这算法好难理解,于是就没…

概述 提起字符串匹配可能更多人会想到KMP算法,该算法时间复杂度为O(m+n),而且也是我们在学习数据结构过程中最早接触到的比较好的算法.但KMP算法需要在模式字符串有关联的情况下,也即模式字符串前后缀字符相似度较高的情况下匹配效率比较高.但是在实际应用场景中模式字符串更多情况下是无规律的,因此在工程应用中字符串匹配问题的解决更多的使用的是sunday算法. 解题思路 sunday算法较之于BM算法最大的不同点在于sunday算法在匹配的过程中主串中参加匹配的最末位字符的下一位字符. 如果末尾的…

在我的Linux刀耕开荒阶段,就想开始重拾C,利用C实现常用的基本数据结构和算法,而数据结构和算法的掌握的熟练程度正是程序的初学者与职业程序员的分水岭. 那么怎么开启这一段历程呢? 按照软件工程的思想,先从需求分析开始,用准确的共同的语言去表达需求,作出规格,到后面的设计,实现,维护. 基本数据结构和算法需求比较明朗,但提高沟通能力要用我们的语言表达出来,然后进行建模,画图分析,设计,最后到实现,优化维护. 对于画图工具,我选择Graphviz.刚开始使用Linux下的PhotoShop--GI…

摘要 本文以MySQL数据库为研究对象,讨论与数据库索引相关的一些话题.特别需要说明的是,MySQL支持诸多存储引擎,而各种存储引擎对索引的支持也各不相同,因此MySQL数据库支持多种索引类型,如BTree索引,哈希索引,全文索引等等.为了避免混乱,本文将只关注于BTree索引,因为这是平常使用MySQL时主要打交道的索引,至于哈希索引和全文索引本文暂不讨论. 文章主要内容分为三个部分. 第一部分主要从数据结构及算法理论层面讨论MySQL数据库索引的数理基础. 第二部分结合MySQL数据库中My…

摘要 本文以MySQL数据库为研究对象,讨论与数据库索引相关的一些话题.特别需要说明的是,MySQL支持诸多存储引擎,而各种存储引擎对索引的支持也各不相同,因此MySQL数据库支持多种索引类型,如BTree索引,哈希索引,全文索引等等.为了避免混乱,本文将只关注于BTree索引,因为这是平常使用MySQL时主要打交道的索引,至于哈希索引和全文索引本文暂不讨论. 文章主要内容分为三个部分. 第一部分主要从数据结构及算法理论层面讨论MySQL数据库索引的数理基础. 第二部分结合MySQL数据库中My…

本文来自:张洋的MySQL索引背后的数据结构及算法原理 摘要 本文以MySQL数据库为研究对象,讨论与数据库索引相关的一些话题.特别需要说明的是,MySQL支持诸多存储引擎,而各种存储引擎对索引的支持也各不相同,因此MySQL数据库支持多种索引类型,如BTree索引,哈希索引,全文索引等等.为了避免混乱,本文将只关注于BTree索引,因为这是平常使用MySQL时主要打交道的索引,至于哈希索引和全文索引本文暂不讨论. 文章主要内容分为三个部分. 第一部分主要从数据结构及算法理论层面讨论MySQL数…

序 数据结构与算法JavaScript这本书算是讲解得比较浅显的,优点就是用javascript语言把常用的数据结构给描述了下,书中很多例子来源于常见的一些面试题目,算是与时俱进,业余看了下就顺便记录下来吧 git代码下载:https://github.com/JsAaron/data_structure.git   栈结构 特殊的列表,栈内的元素只能通过列表的一端访问,栈顶 后入先出(LIFO,last-in-first-out)的数据结构   javascript提供可操作的方法, 入栈 p…

不论今天的计算机技术变化,新技术的出现,所有都是来自数据结构与算法基础.我们需要温故而知新.        算法.架构.策略.机器学习之间的关系.在过往和技术人员交流时,很多人对算法和架构之间的关系感到不可理解,算法是软的,架构是硬的,难道算法和架构还有什么关系不成?其实不然,算法和架构的关系非常紧密.在互联网时代,我们需要用算法处理的数据规模越来越大,要求的处理时间越来越短,单一计算机的处理能力是不可能满足需求的.而架构技术的发展,带来了很多不同特点的分布式计算平台.算法为了能够应用到这些分布…

大学时并不是读计算机专业的, 之前并没有看过数据结构和算法,这是我第一次看.         从数据结构方面来说:                数组:最简单,遍历.查找很快:但是大小固定,不利于扩展,同时插入.删除比较麻烦.                链表:插入.删除很容易实现,没有限定大小,容易扩展:遍历.查找比较麻烦.                哈希表:它可以提供快速的插入操作和查找操作.哈希表也有一些缺点它是基于数组的,数组创建后难于扩展某些哈希表被基本填满时,性能下降得非常严重…