kmp算法是由d.e.knuth、j.h.morris和v.r.pratt提出的一种改进的字符串匹配算法,称为knut-morris-pratt操作。其核心是利用匹配失败后的信息,减少模式串与主串的匹配次数,达到快速匹配的目的。具体实现由next()函数实现,该函数包含模式字符串的局部匹配信息。kmp算法的时间复杂度为o(m,n)。
kmp算法?
kmp是一种基本的字符串匹配算法。总之,这是一个快速匹配。例如,如果你想找出b字符串是否出现在a字符串中,你不需要双重枚举a和b的字符。
kmp是什么意思?
太深的算法可以适当学习一些,但更常用的算法必须能够做到。不仅算法岗需要学习这么多算法,开发岗也需要学习很多常用算法,这样才能在开发过程中编写出高性能的代码。我举个例子。以前,我用mr处理一段数据。在reduce阶段,我需要根据某个值保持顶部,但是如果不能使用其他算法,可以调用quicksort。最坏的时间复杂度是o(n^2)。当数据很大时,你不能用完。如果能够维护大顶堆或bfprt算法,时间复杂度会大大降低。所以算法是非常重要的。
那么,我们需要学习哪些算法?我将列出以下方向
常见的图论算法,如并集搜索、最短路径算法、二部图匹配、网络流、拓扑排序等
例如常见的二分搜索、三分搜索,特别是二分搜索、访谈常问、深度优先搜索和广度优先搜索,经典的八道数字题等等。还有一些启发式搜索算法,如模拟退火算法、遗传算法、粒子群算法、蚁群算法等。
dijkstra算法用于寻找最短路径、最大子段和、数字dp等
这一类比较大,特别是在机器学习、人工智能、密码学等领域。比如数论中的大数分解,大素数的判定,扩展欧几里德算法,中国剩余定理,卢卡斯定理等等,组合数学中的博弈问题,卡特兰数公式,包含排除原理,波利亚计数等等,计算几何中的极性排序、凸包问题、旋转卡盘问题、多边形核问题、平面最近点对问题等。另外,还有一些矩阵的构造计算,如矩阵的快幂等。
如果要做算法作业,除了上面的一些应用算法外,主要是机器学习、深度学习算法。
作为一名程序员,需要精通高深的算法吗?为什么?
数据结构书提供了几种匹配方法。
模式匹配、kmp算法等
kmp算法的时间复杂度为o(m,n)。
有关详细信息,请参阅数据结构手册。
kmp算法是knut-morris-platt算法
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