当前位置：网站首页 » 教程 » 内容详情

kmp算法前沿信息_kmp算法匹配过程(2024年12月实时热点)

内容来源：方新你好影院所属栏目：教程更新日期：2024-11-30

kmp算法

串操作与KMP算法详解 𐟓Œ 串的基本概念串（String）是由零个或多个字符组成的有限序列，记作 S = a1a2...an（n ≥ 0）。子串是串中任意多个连续字符组成的子序列，而主串是包含子串的串。 𐟓Œ 串的存储结构顺序存储：定长顺序存储和堆分配存储。定长顺序存储预定义最大串长，每个分量存一个字符。堆分配存储则根据串长分配存储区。块链存储：每个结点存多个字符，存储密度低，但操作更灵活。 𐟓Œ 串的基本操作求子串：从主串中提取出指定位置的子串。串的比较：比较两个串的大小。串在主串中的位置：查找子串在主串中的位置。 𐟓Œ 朴素模式匹配算法简单匹配：逐个字符比较，时间复杂度为 O(mn)。 KMP算法：利用next数组进行匹配，时间复杂度为 O(m + n)。 𐟓Œ KMP算法详解求next数组：根据模式串T，求出next数组。匹配过程：利用next数组进行匹配，主串指针不回溯。第一个字符不匹配时，只能匹配下一个子串。 next[0] = 0，next[1] = -1。 𐟓Œ 代码实现求子串：检查子串范围是否越界，然后逐个复制字符到新串中。串的比较：逐个字符比较，若所有字符相同则比较长度。串在主串中的位置：利用next数组进行匹配，返回子串位置或0。 𐟓Œ 时间复杂度求next数组：时间复杂度为 O(m)。模式匹配过程：时间复杂度为 O(n)。 KMP最坏时间复杂度：O(m + n)。

程序员必备的40种算法详解 𐟓š 为什么这本书值得一读？这本书由经验丰富的技术专家精心编写，旨在为程序员提供一个全面的算法参考手册。无论你是新手程序员还是资深工程师，通过这本书都可以在算法领域得到全面的提升。它不仅仅是理论的堆砌，更是实践的结晶，书中的算法都有详尽的示例和应用场景介绍。 𐟓– 书中都包含了哪些内容？这本书分为几个主要章节，每一章都覆盖了特定类别的算法：排序和搜索算法：如快速排序、归并排序、二分搜索等，这些是每个程序员都得了解的基础。图算法：如深度优先搜索、广度优先搜索、Dijkstra算法，用于解决各类图论问题。字符串处理：KMP算法、正则表达式和字符串匹配算法，让文本处理更加高效。加密算法：从基本的Caesar密码到复杂的公钥加密，保护数据安全不容忽视。数据压缩算法：了解如何通过Huffman编码以及LZ压缩算法来减小数据体积。动态规划：学会设计解决复杂问题的算法，比如背包问题和最长公共子序列。机器学习算法：涵盖决策树、K-近邻算法、神经网络等，打开人工智能的大门。数论和其他算法：包括素数算法和四则运算，这些算法在很多计算领域都有广泛应用。每种算法都配有清晰的算法描述、伪代码、复杂度分析和使用场景，使得读者不仅了解算法的工作方式，还能领悟其背后的思想。 𐟓ˆ 这本书的特色是什么？实用性强：解决实际问题的方法和技巧，直接应用到工作中；理论与实践相结合：包含丰富的示例和练习，便于加深理解和记忆；系统性学习：内容编排符合逻辑，适用于自学和作为教材参考；广泛适用性：无论是做前端、后端还是数据科学，都能找到有用的算法。 𐟓 结语在现代编程实践中，算法越来越成为衡量一个程序员专业技能的重要标准。《程序员必会的40种算法》就像是程序员的“算法宝典”，助你在编码世界中更加从容不迫。无论是参加技术面试还是解决复杂的工程问题，通过这本书提供的知识，你都将更加自信。

CSP-S的算法其实没那么难！𐟒ꊥ‡†备CSP-S的小伙伴们，别被那些复杂的算法吓到啦！其实只要掌握了这些基础算法，考试题目根本不在话下。下面我来给大家分享一些必备的算法，保证你轻松应对各种题型！排序题：快速、归并、堆排序排序题是CSP-S中的常客，快速排序、归并排序和堆排序是你必须掌握的三大法宝。掌握了这些，排序问题轻松搞定！字符串处理：KMP、Trie、Manacher 字符串匹配、前缀查询和回文子串，这些题目其实并不难。只要你会KMP算法、Trie树和Manacher算法，这些问题根本不在话下。图论问题：DFS、BFS、IDS 图的遍历和搜索是图论问题的核心。深度优先搜索（DFS）、广度优先搜索（BFS）和迭代加深搜索（IDS），这些算法你一定要熟练掌握。路径问题也能轻松解决！优化搜索：剪枝、记忆化、启发式搜索问题有时候很复杂，但有了剪枝优化、记忆化搜索和启发式搜索，事情就变得简单多了。这些方法能让你的搜索更高效，解决复杂问题游刃有余！二分查找：有序数组中的元素查找二分查找法在有序数组中找元素简直不要太快！掌握了二分法，你就能事半功倍地解决这类问题。数据范围处理：离散化面对大数据范围，离散化是个好帮手。它能让你轻松映射到小范围，节省空间又高效！分治策略：分治算法分治算法是解决复杂问题的利器。将大问题分解为小问题，逐个击破，最后合并结果。掌握了这个策略，很多难题都能迎刃而解！每种题目类型都有对应的经典算法，只要你掌握了它们，CSP-S备考路上你将如虎添翼！加油吧，小伙伴们！𐟒ꀀ

斯坦福新库！简化字符串比在自然语言处理的应用中，字符串比较是一个常见的任务。无论是计算语言相关性、人名去重，还是生物信息学中的基因序列比较，都可以归结为字符串比较的问题。最近，斯坦福NLP推出了一个名为string2string的Python库，该库集成了各种常见的字符串比较方法。这些方法包括传统的Jaccard相似度、编辑距离和KMP算法，以及一些先进的方法，如BERTScore和BARTScore。此外，该库还提供了一些可视化的工具，方便用户使用。通过使用这个库，可以大大减少重复造轮子的工作量，提高开发效率。

数据结构笔记：线性结构总结 𐟓Š 线性结构主要包括线性表、栈、队列、串和数组。以下是一些基本知识点的总结：线性表 𐟓‹ 线性表是一种基本的线性结构，包括顺序表和链表。顺序表的特点是元素在内存中连续存储，支持随机存取。链表则通过指针连接元素，支持按序号访问元素。栈 𐟓抦 ˆ是一种后进先出（LIFO）的数据结构，用静态数组实现，并需要记录栈顶指针。基本操作包括入栈（push）、出栈（pop）和取栈顶元素（top）。队列 𐟚ꊩ˜Ÿ列是一种先进先出（FIFO）的数据结构，用静态数组实现，并需要记录队头和队尾指针。基本操作包括入队（enqueue）、出队（dequeue）和取队头元素（front）。串 𐟓œ 串是由零个或多个字符组成的有限序列。主要操作包括模式匹配和子串查找。模式匹配算法有暴力匹配和KMP算法等。数组 𐟓ˆ 数组是一种特殊的线性结构，支持随机存取元素。基本操作包括插入、删除和查找元素。压缩存储 𐟓‰ 对于一些特殊矩阵（如上三角矩阵、下三角矩阵和对角矩阵），可以采用压缩存储的方式，节省存储空间。这些数据结构在实际应用中有着广泛的应用，掌握它们的基本原理和实现方法对于提高编程能力非常有帮助。

算法工程师必备的数据结构与算法指南大家好！今天为大家整理了一些算法工程师在求职过程中需要掌握的数据结构与算法知识。掌握了这些内容，笔试和面试都能轻松应对！ ✅基础篇基础知识：时间复杂度、空间复杂度等。线性表：顺序表、单链表、双链表、循环链表。队列和栈。递归算法。树与二叉树：递归和非递归遍历。二叉搜索树（BST）。二分查找。二叉平衡树（AVL）。 ✅提高篇散列表（哈希表）。堆。哈夫曼树与哈夫曼编码。并查集。串（KMP算法）。分治算法。贪心算法。回溯算法。动态规划：常见问题如LCS、LIS等。 ✅图论必会算法 DFS深度优先搜索。广度优先搜索。 Dijkstra单源最短路径算法。 Floyd多源最短路径算法。 Prim和Kruskal最小生成树算法。拓扑排序和关键路径。 ✅排序必知算法交换类：冒泡排序、快速排序。插入类：直接插入排序、希尔排序。选择类：简单选择排序、堆排序。归并排序、桶排序、计数排序、基数排序。 ✅高级数据结构红黑树。树。跳跃表。字典树（Trie）。树状数组。后缀数组和后缀树。线段树。 ✴️笔试面试常遇问题快速幂。大数加减乘除。位运算。欧几里得算法（GCD）求最大公约数和最小公倍数。滑动窗口、双指针。约瑟夫环问题。求素数（素数筛）。回文串（马拉车算法）。希望这些内容能帮助大家更好地准备算法工程师的求职，祝大家面试顺利！𐟓𓀀

人大高瓴学硕夏令营全攻略𐟓š 和上一条笔记截然相反，高瓴就是强com的典型代表，如果不能通过学院考核，提前联系导师完全没有用。 𐟓… 夏令营流程：四天时间安排得满满当当：9号下午笔试，10号开营仪式+学术市集+游校园，11号直博面试，12号学硕面试。 𐟓 笔试内容：笔试主要考察数据结构、数学和算法/数学二选一。数据结构部分都是填空题，记得复习kmp算法，人大特别喜欢这个。数学部分是选择题，最后有三四道填空题，稍微有点难度，但用特殊方法也能解答。算法/数学二选一是大题，有三个小问，难度递增，第三问比较难，需要用并查集解决。整体来说，笔试难度不算特别大，我考前完全没看过专业课（除了kmp），数学只看了线代。 𐟏력𜀨夻ꥼ+学术市集+游校园：主要是提供一个熟悉老师以及和老师交流的机会。高瓴的师资真的很厉害，小而精，无坑导，在国内实属难得。游校园只去了图书馆，听说其他地方没去，太热了。 𐟒젩⨯•环节：面试形式和笔试类似。先是1分钟自我介绍，然后是2个英文问题+项目介绍，接着就是抽信封！里面会有两道题，一道数学一道算法。我抽到的是高数的一个概念题，要知道高数我自从大一结束就再没看过了。而且概念题不知道就是不知道啊。 𐟓ž 联系导师：之前听说高瓴超强com，但不是说提前联系老师不重要。我是出结果后去联系的老师，结果她告知我在夏令营的时候就和一个同学定下了名额，不确定硕士名额还够不够。超后悔，不过后续和老师meeting聊了很久，感觉和她超级match，老师也给了我相当高的评价。 𐟏 参营体验：其实参营体验很差，宿舍很陈旧，啥也没有，还是大澡堂子。也不包饮食，不过人大里面的餐厅真的多！我狂吃吃。行政老师也凶凶的，笔试和面试的时候都无意义等待了很久，可以想象之后要是入学gl，至少生活质量上，应该蛮差的。这也是我最后拒掉这边offer一个重要原因。 𐟓ˆ 其他注意事项：我报名的是学硕，不得不说gl学硕优营真的很难，最后只有20个名额。至少有150人入营。直博会简单一些，因为考核基本是一样的，但是有40个名额。不过我只是说直博拿到优营会更简单，要是想选到牛导其实竞争会更激烈，其他学校的项目同理。

信奥赛到底有啥用？一篇搞懂含金量！最近有不少家长问我，信奥赛到底有啥用？含金量到底有多高？今天我就来给大家科普一下这个备受瞩目的比赛。首先，信息学奥赛（CSP）是中国计算机学科最具含金量的赛事之一，由中国计算机学会主办。这个比赛的题目设计非常严谨，难度也不小，涵盖了算法设计与分析、数据结构、图论、动态规划等多个领域。可以说，参加信奥赛不仅能提升孩子的编程能力，还能培养他们的逻辑思维和解决问题的能力。那么，信奥赛主要学啥呢？其实它主要包含三个部分：数学部分：涉及高中及少量大学数学知识，比如快速幂、矩阵乘法、组合数学、博弈论等。数据结构：包括树、图论等基础数据结构。经典算法：如动态规划、DFS、BFS、哈希和哈希表、KMP算法、AC自动机、欧拉回路等。参加信奥赛有啥好处呢？小初阶段：CSP的成绩可以和原NOIP的成绩相提并论，有助于S学加分。优秀选手：CSP-S成绩优异者有机会获得NOIP的参赛资格，进而有机会参加全国青少年信息学奥林匹克竞赛（NOI）。未来趋势：随着编程的普及，计算机技能或许会成为一项必备技能。无论是学术研究还是工作，早接触编程可以培养良好的编程思维。总之，信奥赛不仅是一个展示孩子编程能力的舞台，更是一个培养他们综合能力的机会。希望这篇文章能帮你更好地了解信奥赛的含金量！

𐟔妎Œ握这些技巧，轻松进入互联网大厂！ 1⃣️基础篇编程语言：掌握基本语法和语言特性。基础知识：了解时间复杂度和空间复杂度等概念。问题抽象能力：能够用数学语言描述问题。数组：熟悉数组的基本操作。链表：掌握单链表、双向链表和循环链表。队列：了解队列的基本原理。栈：熟悉栈的基本操作。堆：掌握堆的排序和堆的优先级队列。递归算法：熟悉递归算法的应用。二叉树：掌握二叉树的遍历方式。二分查找：了解二分查找的原理。 2⃣️提高篇散列表：掌握哈希表的基本原理。大根堆、小根堆、优先队列：熟悉堆的应用场景。哈夫曼树：掌握哈夫曼编码的基本原理。并查集：了解并查集的应用场景。字符串：掌握KMP算法。分治算法：熟悉分治算法的应用。暴力枚举：掌握暴力枚举的基本原理。贪心算法：了解贪心算法的应用场景。回溯算法：熟悉回溯算法的基本原理。位运算：掌握位运算的基本操作。欧几里得算法：了解最大公约数和最小公倍数的计算方法。滑动窗口、双指针：熟悉滑动窗口和双指针的应用场景。经典动态规划：掌握背包问题、LCS和LIS问题的基本原理。 3⃣️排序篇冒泡排序：熟悉冒泡排序的基本操作。快速排序：掌握快速排序的原理。直接插入排序：了解直接插入排序的基本原理。希尔排序：熟悉希尔排序的应用场景。选择排序：掌握选择排序的基本操作。堆排序：了解堆排序的原理。归并排序：熟悉归并排序的基本操作。桶排序：掌握桶排序的原理。计数排序：了解计数排序的应用场景。基数排序：熟悉基数排序的基本原理。 4⃣️图论篇有向图：掌握有向无环图的基本原理。无向图：了解无向图的基本操作。图的存储：熟悉图的存储方式。图的遍历：掌握DFS深度优先搜索和BFS广度优先搜索的原理。单源最短路径算法：了解Dijkstra、Bellman-Ford和SPFA算法的应用场景。多源最短路径算法：熟悉Floyd算法的基本原理。最小生成树：掌握Prim和Kruskal算法的应用场景。拓扑排序：了解拓扑排序的原理。 5⃣️进阶篇红黑树：熟悉红黑树的基本操作（现在很少考）。 B树、B+树：了解B树和B+树的应用场景。动态规划：掌握树形dp、区间dp、状态压缩dp和数位dp的基本原理。字典树：熟悉Trie树的基本操作。树状数组：了解树状数组的应用场景。后缀数组和后缀树：掌握后缀数组和后缀树的基本原理。线段树：熟悉线段树的基本操作。快速幂、矩阵快速幂：了解快速幂和矩阵快速幂的原理。三分法：掌握三分法的基本原理（很少考）。网络流：熟悉最小费用最大流的应用场景。

𐟓š上海海事大学考研攻略 𐟎“ 考研初试，你准备好了吗？上海海事大学计算机专业考研可是个热门选择哦！𐟔劊𐟓– 首先，拿到讲义和真题后，先浏览一下，了解真题的难度和题型，这样你就能更有针对性地进行复习啦！𐟓˜ 𐟒𛠃语言部分，不需要花太多时间看书，把讲义或课本上的知识点过一遍，再刷几遍真题上的C语言习题就OK啦！海事考过的C语言题一般都很基础，难度不大哦！𐟒ꊊ𐟓š 接下来，开始过王道书，跟着王道视频一起刷，刷一节视频做一节课后练习题。数据结构部分可以选择性放弃一些太难的点，比如kmp算法等，因为海事一般不考这些。𐟓– 𐟒ᠥ楤–，电子资料中的海事数据结构期末练习题可以作为补充练习，有选择地做一做。操作系统部分也是刷一节视频做一节课后选择题，再加上本校的OS ppt过一过。大题选做常考算法和PV操作等。𐟒ꊊ𐟎‰ 最后，希望大家都能稳稳上岸，加油哦！✨

专栏内容推荐

778 x 632 · png
KMP算法及优化 - 疯狂的爱因斯坦 - SegmentFault 思否
素材来自:segmentfault.com
928 x 902 · png
KMP算法及优化 - 疯狂的爱因斯坦 - SegmentFault 思否
素材来自:segmentfault.com

773 x 978 · png
KMP算法及优化 - 疯狂的爱因斯坦 - SegmentFault 思否
素材来自:segmentfault.com
837 x 829 · png
KMP算法及优化 - 疯狂的爱因斯坦 - SegmentFault 思否
素材来自:segmentfault.com

270 x 156 · jpeg
kmp算法_360百科
素材来自:baike.so.com
1080 x 503 · jpeg
字符串匹配之KMP算法与BF算法 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

1648 x 1544 · png
字符串匹配 - KMP 算法原理和实现 | 春水煎茶
素材来自:writings.sh
1002 x 935 · png
KMP算法及优化 - 疯狂的爱因斯坦 - SegmentFault 思否
素材来自:segmentfault.com

150 x 142 · jpeg
301 Moved Permanently
素材来自:baike.soso.com
1362 x 1260 · png
KMP 算法注解
素材来自:clownote.github.io

1278 x 914 · png
【算法】一篇文章弄清楚KMP算法的实现-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net
2712 x 1932 · png
KMP算法详解-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

860 x 846 · png
KMP算法 | 极客之音
素材来自:bmabk.com
1029 x 703 · png
KMP算法详解+动图演示-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

1442 x 802 · png
KMP算法教程
素材来自:ruanx.net

1824 x 1080 · jpeg
【图解算法】KMP算法及其应用 - 掘金
素材来自:juejin.cn
846 x 675 · jpeg
KMP算法 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

1202 x 956 · png
KMP算法 | 极客之音
素材来自:bmabk.com
3630 x 2054 · png
KMP 算法详细解析 | Sengxian's Blog
素材来自:blog.sengxian.com

720 x 423 · png
KMP算法原理和实现 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com
1280 x 1598 · jpeg
KMP模式匹配算法（包含求next、nextval数组的详解+源码）_kmp nextval-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

1466 x 1080 ·
【图解算法】KMP算法及其应用文章结构详解 KMP 算法 KMP变形题（2018年京东校招） KMP变形题（树的子树） - 掘金
素材来自:juejin.cn
1527 x 963 · png
KMP算法 - KingTom's Blog
素材来自:124.223.164.10