一.前言 暴力匹配(Brute-Force-Match)是字符串匹配算法里最基础的算法,虽然效率比较低,但胜在方便理解,在小规模数据或对时间无严格要求的情况下可以考虑. 二.代码 #include <stdio.h> #include <string.h> int bf(char *l,char *s); int main(void) { char s1[201],s2[201]; //根据需要设定数组大小 printf("母串:"); scanf("

穷举算法(Exhaustive Attack method)是最简单的一种算法,其依赖于计算机的强大计算能力来穷尽每一种可能性,从而达到求解问题的目的.穷举算法效率不高,但是适应于一些没有规律可循的场合. 穷举算法基本思想 琼剧算法的基本思想就是从所有可能的情况中搜索正确的答案,其执行步骤如下: (1)对于一种可能的情况,计算其结果. (2)判断结果是否符合要求,如果不满足则执行第(1)步来搜索下一个可能的情况:如果符合要求,则表示寻找到一个正确答案. 在使用穷举法时,需要明确问题的答案的范围,

条件语句 开关控制语句(SWITCH语句) 象坐电梯一样,break是按的楼层,不加break则会一直执行下去. 上面程序有细节BUG,边界测试输入-5,105时由于整除会得到错误的结果. 解决方法: 循环 当型循环与直到型循环的差别在于第一次执行时条件是否为真 关于逗号运算符   递推  又分正向递推和反向递推 #include<stdio.h> int main() { int x,n; n=; x=; )//需要递推9次 { x=*(x+); n++; } printf("x=

一.前言   在计算机科学中,Knuth-Morris-Pratt字符串查找算法(简称为KMP算法)可在一个主文本字符串S内查找一个词W的出现位置.此算法通过运用对这个词在不匹配时本身就包含足够的信息来确定下一个匹配将在哪里开始的发现,从而避免重新检查先前匹配的字符.这个算法是由高德纳和沃恩·普拉特在1974年构思,同年詹姆斯·H·莫里斯也独立地设计出该算法,最终由三人于1977年联合发表.(from:wikipedia)   KMP搜索(Knuth–Morris–Pratt string-se

字符串的匹配的算法一直都是比较基础的算法,我们本科数据结构就学过了严蔚敏的KMP算法.KMP算法应该是最高效的一种算法,但是确实稍微有点难理解.所以打算,开这个博客,一步步的介绍4种匹配的算法.也是<算法导论>上提到的.我会把提到的四种算法全部用c/c++语言实现.提供参考学习.下图的表格,介绍了各个算法的处理时间和匹配时间.希望我写的比较清楚.如果不理解的,或者不对的,欢迎留言. 字符串匹配算法及其处理时间和匹配时间 算法 预处理时间 匹配时间 朴素算法 0 O((n-m+1)m) Rabi

上一篇中讲到暴力法字符串匹配算法,但是暴力法明显存在这样一个问题:一次只移动一个字符.但实际上,针对不同的匹配情况,每次移动的间隔可以更大,没有必要每次只是移动一位: 关于KMP算法的描述,推荐一篇博客:https://blog.csdn.net/weixin_36604953/article/details/78576637 该博客详细的描述了KMP算法原理.下面的代码实现了KMP算法: //使用暴力穷举法, KMP算法完成字符串匹配算法 # include "iostream" #

1. 字符串匹配算法 所谓字符串匹配算法,简单地说就是在一个目标字符串中查找是否存在另一个模式字符串.如在字符串 "ABCDEFG" 中查找是否存在 "EF" 字符串. 可以把字符串 "ABCDEFG" 称为原始(目标)字符串,"EF" 称为子字符串或模式字符串. 本文试图通过几种字符串匹配算法的算法差异性来探究字符串匹配算法的本质. 常见的字符串匹配算法: BF(Brute Force,暴力检索算法) RK (Robin-K

字符串匹配问题的形式定义: 文本(Text)是一个长度为 n 的数组 T[1..n]: 模式(Pattern)是一个长度为 m 且 m≤n 的数组 P[1..m]: T 和 P 中的元素都属于有限的字母表 Σ 表: 如果 0≤s≤n-m,并且 T[s+1..s+m] = P[1..m],即对 1≤j≤m,有 T[s+j] = P[j],则说模式 P 在文本 T 中出现且位移为 s,且称 s 是一个有效位移(Valid Shift). 比如上图中,目标是找出所有在文本 T = abcabaabca

KMP算法是由Knuth,Morris,Pratt共同提出的算法,专门用来解决模式串的匹配,无论目标序列和模式串是什么样子的,都可以在线性时间内完成,而且也不会发生退化,是一个非常优秀的算法,时间复杂度的上界是O(n+m). 那么我们现在就来研究一下KMP算法究竟是个什么东西,我这里就尽量说的简洁一点,注重应用,原理的话还是需要通过练习来巩固,或者通过本文的参考链接继续深入地看.本文的很多思路都来自于参考. 1.为什么普通的字符串匹配算法会那么慢? 这个问题很好理解,暴力的字符串匹配算法,其实就

小晴天老师系列——竖式乘法 Time Limit: 4000/2000MS (Java/Others)    Memory Limit: 128000/64000KB (Java/Others)   Problem Description 小晴天是ACdream团队中最牛的老师之一,他最擅长数学运算~这天他翻开一本<AC is not a dream>杂志,发现最后一页有一道很经典的思维题,题目很简单,每个框填写一个数字,构成一个竖式,每个数的最高位不能为0,但是有一些数字被隐藏掉了,然后让你

http://acm.sdut.edu.cn/sdutoj/problem.php?action=showproblem&problemid=2723 题意:给出一些字符串u,v,代表u->v,问有几条边是多余的,也就是说去掉那些边后,u仍能到达v. 思路:穷举每条边,试着去掉该边,bfs搜索两个点是否仍然可达. #include<stdio.h> #include<iostream> #include<string.h> #include<map&

总体思路 : 数独九行九列,一个list装一行,也就需要一个嵌套两层的list 初始会有很多数字,我可不想一个一个赋值 那就要想办法偷懒啦 然后再是穷举,如何科学的穷举 第一部分:录入 某在线数独网站的截图 要想办法,把它方便的变成嵌套的list 我的解决办法: 手打到Excel里面 然后另存为csv文件 然后就当做txt读取 l = None with open('数独.csv','r',encoding = 'utf-8') as f: l = f.readlines() print(l)

1,没别的,像这种没有规则的转化,我们首先需要一个字典文件,字典文件的完整度,决定了转化的成功率与精确度 2,笔者收集了较为完整的字典文件,已上传到博客园,欢迎补充  =>  https://blog-static.cnblogs.com/files/lovling/pinyin.dict.js 这个地址可以直接用 script 标签引入,但是博客园经常抽风,是不是的访问不到,推荐使用时还是在浏览器打开,拷贝到本地在引入使用 3,借助字典,编写程序进行匹配转化,代码如下,注释写的不是很详细,不过

字符串匹配算法之 kmp算法 (python版) 1.什么是KMP算法 KMP是三位大牛:D.E.Knuth.J.H.MorriT和V.R.Pratt同时发现的.其中第一位就是<计算机程序设计艺术>的作者!! KMP算法要解决的问题就是在字符串(也叫主串)中的模式(pattern)定位问题.说简单点就是我们平时常说的关键字搜索. KMP算法是用来求一个较长字符串是否包含另一个较短字符串的算法. 模式串就是关键字(接下来称它为P),如果它在一个主串(接下来称为T)中出现,就返回它的具体位置,否则

转自:http://janfan.cn/chinese/2015/01/21/dynamic-programming.html 动态规划(Dynamic Programming,以下简称dp)是算法设计学习中的一道槛,适用范围广,但不易掌握. 笔者也是一直不能很好地掌握dp的法门,于是这个寒假我系统地按着LRJ的<算法竞赛入门经典>来学习算法,对dp有了一个比过往都更系统＼更深入的理解,并在这里写出来与大家分享. 笔者着重描述的是从穷举到dp的算法演进,并从中获取dp解法的思路,并给出多种思考

背景 我们第一次接触字符串匹配,想到的肯定是直接用2个循环来遍历,这样代码虽然简单,但时间复杂度却是\(Ω(m*n)\),也就是达到了字符串匹配效率的下限.于是后来人经过研究,构造出了著名的KMP算法(Knuth-Morris-Pratt算法),让我们的时间复杂度降低到了\(O(m+n)\),但现代文字处理器中,却很少使用KMP算法来做字符串匹配,因为还是太慢了.现在主流的算法是BM算法(Boyer-Moore算法),成功让平均时间复杂度降低到了\(O(m/n)\),而Sunday算法,则是对B

背景 我们第一次接触字符串匹配,想到的肯定是直接用2个循环来遍历,这样代码虽然简单,但时间复杂度却是\(Ω(m*n)\),也就是达到了字符串匹配效率的下限.于是后来人经过研究,构造出了著名的KMP算法(Knuth-Morris-Pratt算法),让我们的时间复杂度降低到了\(O(m+n)\),但现代文字处理器中,却很少使用KMP算法来做字符串匹配,因为还是太慢了.现在主流的算法是BM算法(Boyer-Moore算法),成功让平均时间复杂度降低到了\(O(m/n)\),而Sunday算法,则是对B

字符串匹配算法之Sunday算法 背景 我们第一次接触字符串匹配,想到的肯定是直接用2个循环来遍历,这样代码虽然简单,但时间复杂度却是Ω(m*n),也就是达到了字符串匹配效率的下限.于是后来人经过研究,构造出了著名的KMP算法(Knuth-Morris-Pratt算法),让我们的时间复杂度降低到了O(m+n),但现代文字处理器中,却很少使用KMP算法来做字符串匹配,因为还是太慢了.现在主流的算法是BM算法(Boyer-Moore算法),成功让平均时间复杂度降低到了O(m/n),而Sunday算法

1.打开文件 2.工具 --- 宏 ---- 录制新宏 --- 输入名字如 :aa 3.停止录制 ( 这样得到一个空宏 ) 4.工具 --- 宏 ---- 宏 , 选 aa, 点编辑按钮 5.删除窗口中的所有字符 ( 只有几个 ), 替换为下面的内容 :( 复制吧 ) 6.关闭编辑窗口 7.工具 --- 宏 ----- 宏 , 选 AllInternalPasswords, 8.运行 , 确定两次 , 等 2 分钟 , 然后再确定 ,瞬间没有密码了 内容如下: Public Sub AllInt

简介 本篇文章主要分为两个大的部分,第一部分通过图解的方式讲解BM算法,第二部分则代码实现一个简易的BM算法. 基本概念 bm是一个字符串匹配算法,有实验统计,该算法是著名kmp算法性能的3-4倍,其中有两个关键概念,坏字符和好后缀. 首先举一个例子 需要进行匹配的主串:a b c a g f a c j k a c k e a c 匹配的模式串:a c k e a c 坏字符 如下图所示,从模式串最后一个字符开始匹配,主串中第一个出现的不匹配的字符叫做坏字符. 好后缀 如下图所示,从模式串最后