intget_nextval(SStringT,int&nextval[ ]){
//求模式串T的next函数修正值并存入数组nextval。
i=1; nextval[1]=0; j=0;
while(i if(j==0||T[i]==T[j]){ ++i;++j; if (T[i]!=T[j]) nextval[i]=j; else nextval[i]=nextval[j]; } else j=nextval[j]; } }//get_nextval 根据这段程序来求nextval的值是可以方便计算出来，但如果是应付考研试题或者期末考试就有点麻烦了。而如果记住我推荐的方法，那么任何时候都可以很方便地求解nextval了。 首先看看next数组值的求解方法。 0，第二位的next值为1，后面求解每一位的next值时，根据前一位进行比较。首先将前一位与其next值对应的内容进行比较，如果相等，则该位的next值就是前一位的next值加上1；如果不等，向前继续寻找next值对应的内容来与前一位进行比较，直到找到某个位上内容的next值对应的内容与前一位相等为止，则这个位对应的值加上1即为需求的next值；如果找到第一位都没有找到与前一位相等的内容，那么需求的位上的next值即为1。 看起来很令人费解，利用上面的例子具体运算一遍。 1.前两位必定为0和1。 2.计算第三位的时候，看第二位b的next值，为1，则把b和1对应的a进行比较，不同，则第三位a的next的值为1，因为一直比到最前一位，都没有发生比较相同的现象。 3.计算第四位的时候，看第三位a的next值，为1，则把a和1对应的a进行比较，相同，则第四位a的next的值为第三位a的next值加上1。为2。因为是在第三位实现了其next值对应的值与第三位的值相同。 4.计算第五位的时候，看第四位a的next值，为2，则把a和2对应的b进行比较，不同，则再将b对应的next值1对应的a与第四位的a进行比较，相同，则第五位的next值为第二位b的next值加上1，为2。因为是在第二位实现了其next值对应的值与第四位的值相同。 5.计算第六位的时候，看第五位b的next值，为2，则把b和2对应的b进行比较，相同，则第六位c的next值为第五位b的next值加上1，为3，因为是在第五位实现了其next值对应的值与第五位相同。 6.计算第七位的时候，看第六位c的next值，为3，则把c和3对应的a进行 比较，不同，则再把第3位a的next值1对应的a与第六位c比较，仍然不同，则第七位的next值为1。 7.计算第八位的时候，看第七位a的next值，为1，则把a和1对应的a进行比较，相同，则第八位c的next值为第七位a的next值加上1，为2，因为是在第七位和实现了其next值对应的值与第七位相同。 在计算nextval之前要先弄明白，nextval是为了弥补next函数在某些情况下的缺陷而产生的，例如主串为“aaabaaaab”、模式串为“aaaab”那么，比较的时候就会发生一些浪费的情况：比较到主串以及模式串的第四位时，发现其值并不相等，据我们观察，我们可以直接从主串的第五位开始与模式串进行比较，而事实上，却进行了几次多余的比较。使用nextval可以去除那些不必要的比较次数。 求nextval数组值有两种方法，一种是不依赖next数组值直接用观察法求得，一种方法是根据next数组值进行推理，两种方法均可使用，视更喜欢哪种方法而定。 我们使用例子“aaaab”来考查第一种方法。 1.试想，在进行模式匹配的过程中，将模式串“aaaab”与主串进行匹配的时候，如果第一位就没有吻合，即第一位就不是a，那么不用比较了，赶快挪到主串的下一位继续与模式串的第一位进行比较吧，这时，模式串并没有发生偏移，那么，模式串第一位a的nextval值为0。 2.如果在匹配过程中，到第二位才发生不匹配现象，那么主串的第一位必定是a，而第二位必定不为a，既然知道第二位一定不为a，那么主串的第一、二两位就没有再进行比较的必要，直接跳到第三位来与模式串的第一位进行比较吧，同样，模式串也没有发生偏移，第二位的nextval值仍然为0。 3.第三位、第四位类似2的过程，均为0。 4.如果在匹配过程中，直到第五位才发生不匹配现象，那么主串的第一位到第四位必定为a，并且第五位必定不为b，可是第五位仍然有可能等于a。如果万一第五位为a，那么既然前面四位均为a，所以，只要第六位为b，第一个字符串就匹配成功了。所以，现在的情况下，就是看第五位究竟是不是a了。所以发生 b的那个位是否为a，即可以进行如下的比较：如果为a，则继续比较主串后面一位是否为b；如果不为a，则此次比较结束，继续将模式串的第一位去与主串的下一位进行比较。由此看来，在模式串的第五位上，进行的比较偏移了4位（不进行偏移，直接比较下一位为0），故第五位b的nextval值为4。 我们可以利用第一个例子“abaabcac”对这种方法进行验证。 a的nextval值为0，因为如果主串的第一位不是a，那么没有再比较下去的必要，直接比较主串的第二位是否为a。如果比较到主串的第二位才发生错误，则主串第一位肯定为a，第二位肯定不为b，此时不能直接跳到第三位进行比较，因为第二位还可能是a，所以对主串的第二位再进行一次比较，偏移了1位，故模式 串第二位的nextval值为1。以此类推，nextval值分别为：01021302。其中第六位的nextval之所以为3，是因为，如果主串比较到第六位才发生不匹配现象，那么主串的前五位必定为“abaab”且第六位必定不是“c”，但第六位如果为“a”的 因为前两位a和b已经确定了，所以不需要再进行比较了。所以模式串第六位的nextval值为这次比较的偏移量3。 1.第一位的nextval值必定为0，第二位如果于第一位相同则为0，如果不同则为1。 2.第三位的next值为1，那么将第三位和第一位进行比较，均为a，相同，则，第三位的nextval值为0。 3.第四位的next值为2，那么将第四位和第二位进行比较，不同，则第四位的nextval值为其next值，为2。 4.第五位的next值为2，那么将第五位和第二位进行比较，相同，第二位的next 值为1，则继续将第二位与第一位进行比较，不同，则第五位的nextval值为第二位的next值，为1。 5.第六位的next值为3，那么将第六位和第三位进行比较，不同，则第六位的nextval值为其next值，为3。 6.第七位的next值为1，那么将第七位和第一位进行比较，相同，则第七位的nextval值为0。 7.第八位的next值为2，那么将第八位和第二位进行比较，不同，则第八位的nextval值为其next值，为2。 模式匹配的KMP算法详解 模式匹配的KMP算法详解 这种由D.E.Knuth,J.H.Morris和V.R.Pratt同时发现的改进的模式匹配算法简称为KMP算法。大概学过信息学的都知道，是个比较难理解的算法，今天特把它搞个彻彻底底明明白白。 注意到这是一个改进的算法，所以有必要把原来的模式匹配算法拿出来，其实理解的关键就在这里，一般的匹配算法： int Index(String S,String T,int pos)//参考《数据结构》中的程序 { i=pos;j=1;//这里的串的第1个元素下标是1 while(i<=S.Length && j<=T.Length) { if(S[i]==T[j]){++i;++j;} else{i=i-j+2;j=1;}//**************(1) } if(j>T.Length) return i-T.Length;//匹配成功 else return 0; } 匹配的过程非常清晰，关键是当‘失配’的时候程序是如何处理的？回溯，没错，注意到(1)句，为什么要回溯，看下面的例子： S:aaaaabababcaaa T:ababc aaaaabababcaaa ababc.(.表示前一个已经失配) 回溯的结果就是 aaaaabababcaaa a.(babc) 如果不回溯就是 aaaaabababcaaa aba.bc 这样就漏了一个可能匹配成功的情况 aaaaabababcaaa ababc 为什么会发生这样的情况？这是由T串本身的性质决定的，是因为T串本身有前后'部分匹配'的性质。如果T为abcdef这样的，大没有回溯的必要。 C语言9种常用排序法 1.冒泡排序 2.选择排序 3.插入排序 4.快速排序 5.希尔排序 6.归并排序 7.堆排序 8.带哨兵的直接插入排序 9.基数排序 例子：乱序输入n个数，输出从小到大排序后的结果1.冒泡排序 #include for(i=0;i int i, j, n, a[100], t, temp; while(scanf("%d",&n)!=EOF) { for(i=0;i 一、设计思想 插入排序：首先，我们定义我们需要排序的数组，得到数组的长度。如果数组只有一个数字，那么我们直接认为它已经是排好序的，就不需要再进行调整，直接就得到了我们的结果。否则，我们从数组中的第二个元素开始遍历。然后，启动主索引，我们用curr当做我们遍历的主索引，每次主索引的开始，我们都使得要插入的位置（insertIndex）等于-1，即我们认为主索引之前的元素没有比主索引指向的元素值大的元素，那么自然主索引位置的元素不需要挪动位置。然后，开始副索引，副索引遍历所有主索引之前的排好的元素，当发现主索引之前的某个元素比主索引指向的元素的值大时，我们就将要插入的位置（insertIndex）记为第一个比主索引指向元素的位置，跳出副索引；否则，等待副索引自然完成。副索引遍历结束后，我们判断当前要插入的位置（insertIndex）是否等于-1，如果等于-1，说明主索引之前元素的值没有一个比主索引指向的元素的值大，那么主索引位置的元素不要挪动位置，回到主索引，主索引向后走一位，进行下一次主索引的遍历；否则，说明主索引之前insertIndex位置元素的值比主索引指向的元素的值大，那么，我们记录当前主索引指向的元素的值，然后将主索引之前从insertIndex位置开始的所有元素依次向后挪一位，这里注意，要从后向前一位一位挪，否则，会使得数组成为一串相同的数字。最后，将记录下的当前索引指向的元素的值放在要插入的位置（insertIndex）处，进行下一次主索引的遍历。继续上面的工作，最终我们就可以得到我们的排序结果。插入排序的特点在于，我们每次遍历，主索引之前的元素都是已经排好序的，我们找到比主索引指向元素的值大的第一个元素的位置，然后将主索引指向位置的元素插入到该位置，将该位置之后一直到主索引位置的元素依次向后挪动。这样的方法，使得挪动的次数相对较多，如果对于排序数据量较大，挪动成本较高的情况时，这种排序算法显然成本较高，时间复杂度相对较差，是初等通用排序算法中的一种。 选择排序：选择排序相对插入排序，是插入排序的一个优化，优化的前提是我们认为数据是比较大的，挪动数据的代价比数据比较的代价大很多，所以我们选择排序是追求少挪动，以比较次数换取挪动次数。首先，我们定义我们需要排序的数组，得到数组的长度，定义一个结果数组，用来存放排好序的数组，定义一个最小值，定义一个最小值的位置。然后，进入我们的遍历，每次进入遍历的时候我们都使得当前的最小值为9999，即认为每次最小值都是最大的数，用来进行和其他元素比较得到最小值，每次认为最小值的位置都是0，用来重新记录最小值的位置。然后，进入第二层循环，进行数值的比较，如果数组中的某个元素的值比最小值小，那么将当前的最小值设为元素的值，然后记录下来元素的位置，这样，当跳出循环体的时候，我们会得到要排序数组中的最小值，然后将最小值位置的数值设置为9999，即我们得到了最小值之后，就让数组中的这个数成为最大值，然后将结果数组result[]第主索引值位置上的元素赋值为最小值，进行下一次外层循环重复上面的工作。最终我们就得到了排好序的结果数组result[]。选择排序的优势在于，我们挪动元素的次数很少，只是每次对要排序的数组进行整体遍历，找到其中的最小的元素，然后将改元素的值放到一个新的结果数组中去，这样大大减少了挪动的次序，即我们要排序的数组有多少元素，我们就挪动多少次，而因为每次都要对数组的所有元素进行遍历，那么比较的次数就比较多，达到了n2次，所以，我们使用选择排序的前提是，认为挪动元素要比比较元素的成本高出很多的时候。他相对与插入排序，他的比较次数大于插入排序的次数，而挪动次数就很少，元素有多少个，挪动次数就是多少个。 希尔排序：首先，我们定义一个要排序的数组，然后定义一个步长的数组，该步长数组是由一组特定的数字组成的，步长数组具体得到过程我们不去考虑，是由科学家经过很长时间计算得到的，已经根据时间复杂度的要求，得到了最适合希尔排序的一组步长值以及计算 一．插入：C语言数组怎么插入一个元素#include for(i=0;i 数组常用算法： 查找： /*线性查找*/ int find(int num,int x[],int key) { int i,m=-1; for(i=0;i k++; return -1; } 分词： /*方法一*/ void fen(char s[][10],char str) { int i,j,k; for(i=0,j=0,k=0;str[i]!=0;i++) if(isalpha(a[i])) s[j][k++]=str[i]; else { s[j][k]=0; k=0; j++; } } } /*方法二*/ #include 实验四：KMP算法实验报告 一、问题描述 模式匹配两个串。 二、设计思想 这种由D.E.Knuth,J.H.Morris和V.R.Pratt同时发现的改进的模式匹配算法简称为KM P算法。 注意到这是一个改进的算法，所以有必要把原来的模式匹配算法拿出来，其实理解的关键就在这里，一般的匹配算法： int Index(String S,String T,int pos)//参考《数据结构》中的程序 { i=pos;j=1;//这里的串的第1个元素下标是1 while(i<=S.Length && j<=T.Length) { if(S[i]==T[j]){++i;++j;} else{i=i-j+2;j=1;}//**************(1) } if(j>T.Length) return i-T.Length;//匹配成功 else return 0; } 匹配的过程非常清晰，关键是当‘失配’的时候程序是如何处理的？为什么要回溯，看下面的例子： S:aaaaabababcaaa T:ababc aaaaabababcaaa ababc.(.表示前一个已经失配) 回溯的结果就是 aaaaabababcaaa a.(babc) 如果不回溯就是 aaaaabababcaaa aba.bc 这样就漏了一个可能匹配成功的情况 aaaaabababcaaa ababc 这是由T串本身的性质决定的，是因为T串本身有前后'部分匹配'的性质。如果T为a bcdef这样的，大没有回溯的必要。 改进的地方也就是这里，我们从T串本身出发，事先就找准了T自身前后部分匹配的位置，那就可以改进算法。 如果不用回溯，那T串下一个位置从哪里开始呢？ 还是上面那个例子，T为ababc，如果c失配，那就可以往前移到aba最后一个a的位置，像这样： C语言中数组排序算法及函数调用 一、冒泡法（起泡法） 算法要求：用起泡法对10个整数按升序排序。 算法分析：如果有n个数，则要进行n-1趟比较。在第1趟比较中要进行n-1次相邻元素的两两比较，在第j趟比较中要进行n-j次两两比较。比较的顺序从前往后，经过一趟比较后，将最值沉底（换到最后一个元素位置），最大值沉底为升序，最小值沉底为降序。 算法源代码： # include 数据排序的几种方法(c语言实现) /* 功能：用以下几种方法实现c语言中的常用排序 选择排序 冒泡排序 插入排序 快速排序 堆排序 归并排序 基数排序 希尔排序 */ #include <stdio.h> void select_Sort1(int a[],int n); void select_Sort2(int a[],int n); void bubble_Sort(int a[],int n); void insert_Sort(int a[],int n); void quick_Sort(int a[],int low,int high); int findpos(int a[],int low,int high); int main() { int a[10]; int i; printf("please enter ten int number:\n"); for(i=0;i<10;i++) { scanf("%d",&a[i]); } //select_Sort2(a,10); //bubble_Sort(a,10); //insert_Sort(a,10); quick_Sort(a,0,9); printf("after sorted:\n"); for(i=0;i<10;i++) { printf("%5d",a[i]); } return 0; } //===========================第一种方法：选择排序法======================================= //用一种较为容易理解的方法实现选择排序 void select_Sort1(int a[],int n) { int i,j,k; //外部循环从小到大，依次找出各位置上的值（最后一个位置上的值除外，因为在循环的过程中各个位置上的值逐渐确定下来，最后一个值自然就确定了） for(i=0;i<n-1;i++) { //内部循环从外部循环指针的下一个位置开始，将后续位置上取到的值逐渐与外部循环所对应的指针上的值进行比较 for(j=i+1;j<n;j++) { if(a[j]<a[i]) { // 找到比该位置上的值小的值就进行一次交换 k=a[i]; a[i]=a[j]; a[j]=k; } } } } //以下方法实现起来效率更高，之所以效率高是因为找到一个比外循环指针所对应值更小的值时没有马上交换而是把位置先记录下来，内循环结束后再交换 void select_Sort2(int a[],int n) { int i,j,k,t; //外部循环从小到大，依次找出各位置上的值（最后一个位置上的值除外，因为在循环的过程中各个位置上的值逐渐确定下来，最后一个值自然就确定了） for(i=0;i<n-1;i++) { //内部循环从外部循环指针的下一个位置开始，将后续位置上取到的值逐渐与外部循环所对应的指针上的值进行比较 k=i;//k的作用是记录内部指针一趟比较下来，哪个位置所对应的值比外指针所对应的值小，将该位置存放到k中，默认情况下k的值是外指针对应位置 for(j=i+1;j<n;j++) { /* ===================================================================== ======== 相关知识介绍（所有定义只为帮助读者理解相关概念，并非严格定义）： 1、稳定排序和非稳定排序 简单地说就是所有相等的数经过某种排序方法后，仍能保持它们在排序之前的相对次序，我们就 说这种排序方法是稳定的。反之，就是非稳定的。 比如：一组数排序前是a1,a2,a3,a4,a5，其中a2=a4，经过某种排序后为 a1,a2,a4,a3,a5， 则我们说这种排序是稳定的，因为a2排序前在a4的前面，排序后它还是在a4的前面。假如变成a1,a4, a2,a3,a5就不是稳定的了。 2、内排序和外排序 在排序过程中，所有需要排序的数都在内存，并在内存中调整它们的存储顺序，称为内排序； 在排序过程中，只有部分数被调入内存，并借助内存调整数在外存中的存放顺序排序方法称为外排序。 3、算法的时间复杂度和空间复杂度 所谓算法的时间复杂度，是指执行算法所需要的计算工作量。 一个算法的空间复杂度，一般是指执行这个算法所需要的内存空间。 ===================================================================== =========== */ /* ================================================ 功能：选择排序 输入：数组名称（也就是数组首地址）、数组中元素个数 ================================================ */ /* ==================================================== 算法思想简单描述： 92.下列程序的功能是:将一正整数序列{K1,K2,…,K9}重新排成一个新的序列。新序列中,比K1小的数都在K1的左面(后续的再向左存放),比K1大的数都在K1的右面(后续的再向右存放),从K1向右扫描。要求编写函数jsValue()实现此功能,最后调用函数writeDat()把新序列输出到文件OUT.DAT中。 说明在程序中已给出了10个序列,每个序列中有9个正整数,并存入数组a[10][9]中,分别求出这10个新序列。 例如:序列排序前{6,8,9,1,2,5,4,7,3} 序列排序后{3,4,5,2,1,6,8,9,7} 注意：部分源程序存放在PROG1.C中。请勿改动主函数main()和写函数writeDat()的内容。 【试题程序】 #include for(j=0;j<9;j++) { printf("%d",a[i][j]); if(j<=7) printf(","); } printf(" ) \n" } writeDat(a); } void writeDat(int a[10][9]) { FILE *fp; int i,j; fp=fopen("OUT.DA T","w"); for(i=0;i<10;i++) { for(j=0;j<9;j++) { fprintf(fp,"%d",a[i][j]); if(j<=7) fprintf(fp,","); } fprintf(fp,"\n")； } fclose(fp); } 【解题思路】此题属于排序问题。通过对问题的分析,得出解本题的思路为:利用嵌套的循环实现对二维数组每个元素的访问,对于每一行,将第1个数取出依次同后面的数进行比较,后面的数如果更小,则将后面的数取出,将这个数据左侧的数依次向右移动,然后将这个数放在最左侧。这样,扫描完一行后,比第1个数小的数就在第1个数的左侧,而比它大的数则在其右侧。 【参考答案】 void jsValue(int a[10][9]) { int i,j,k; /*循环控制变量*/ int num,temp; /*定义暂存变量*/ for(i=0;i<10;i++) /*逐行取数进行处理*/ { num=a[i][0]; /*暂存一行的第一个元素*/ 对KMP算法的理解 整理者——戴红伟 字符匹配算法的现实意义：随着互联网的日渐庞大，信息也是越来越多，如何在海量的信息中快速查找自己所要的信息是网络搜索研究的热点所在，在这其中，字符串匹配算法起着非常重要的作用，一个高效的字符串匹配算法，可以极大的提高搜索的效率和质量。 （请同时参照课本P53～54相关内容） 1.要理解next[j]=k 中，k的含意； （1）BF算法 假设有字符串 S=S1S2......S N P=P1P2......P M 其中（M （2）KMP算法 为了解决上述的问题，KMP算法被发现。 KMP算法的思想如下。匹配过程中，出现不匹配时，S的指针不进行回朔（原地不动），将P尽可能地向后移动一定的距离，再进行匹配。 如图： （该图引用自互联网） 从上图中我们看到，当S移动到i，P到j的时候失配。这时候i不回朔，而只是将P 向前移动尽可能的距离，继续比较。 假设，P向右移动一定距离后，第k个字符P[k]和S[i]进行比较。 此时如上图，当P[j]和S[i]失配后，i不动，将P前移到K，让P[k]和S[i]继续匹配。现在的关键是K的值是多少？ 通过上图，我们发现，因为黄色部分表示已经匹配了的结果（因为是到了S[i]和P[j]的时候才失配，所以S i-j+1S i-j+2…S i-1 = P1P2…P j-1，见黄色的部分）。所以有： 1、S i-k+1S i-k+2…S i-1 = P j-k+1P j-k+2…P j-1。 所以当P前移到K时，有： 2、S i-k+1S i-k+2…S i-1 = P1P2…P k-1。 通过1，2有 P j-k+1P j-k+2…P j-1 = P1P2…P k-1。 呵呵，此时我们的任务就是求这个k值了。。。 参考：https://www.doczj.com/doc/f72739203.html,/2008-09/122068902261358.html 2.求出k 值 按照课本的求法就可以处理。 课本是已知前j个元素的“前缀函数值”，如何求的j+1个元素的前缀函数值。这里有一个思路要发生转变的地方，把一个模式串分成两个部分，因为我们要找k使得P j-k+1P j-k+2…P j-1= P1P2…P k-1，而这本身就是一个模式匹配问题，所以把模式串的前边部分的子串当作“新的模式串”，这样就很容易理解为什么当t k!=t j时，t1…t next[k]-1 = t j-（next[k]-1）…t j-1了。因为这时候t k匹配失败，需要进一步移动模式子串，所以移动的位置就是next[k]。 #include 一、问题描述 模式匹配两个串。 二、设计思想 这种由D.E.Knuth,J.H.Morris和V.R.Pratt同时发现的改进的模式匹配算法简称为KM P算法。 注意到这是一个改进的算法，所以有必要把原来的模式匹配算法拿出来，其实理解的关键就在这里，一般的匹配算法： int Index(String S,String T,int pos)//参考《数据结构》中的程序 { i=pos;j=1;//这里的串的第1个元素下标是1 while(i<=S.Length && j<=T.Length) { if(S[i]==T[j]){++i;++j;} else{i=i-j+2;j=1;}//**************(1) } if(j>T.Length) return i-T.Length;//匹配成功 else return 0; } 匹配的过程非常清晰，关键是当‘失配’的时候程序是如何处理的？为什么要回溯，看下面的例子： S:aaaaabababcaaa T:ababc aaaaabababcaaa ababc.(.表示前一个已经失配) 回溯的结果就是 aaaaabababcaaa a.(babc) 如果不回溯就是 aaaaabababcaaa aba.bc 这样就漏了一个可能匹配成功的情况 aaaaabababcaaa ababc 这是由T串本身的性质决定的，是因为T串本身有前后'部分匹配'的性质。如果T为a bcdef这样的，大没有回溯的必要。 改进的地方也就是这里，我们从T串本身出发，事先就找准了T自身前后部分匹配的位置，那就可以改进算法。 如果不用回溯，那T串下一个位置从哪里开始呢？ 还是上面那个例子，T为ababc，如果c失配，那就可以往前移到aba最后一个a的位置，像这样： ...ababd... ababc ->ababc 这样i不用回溯，j跳到前2个位置，继续匹配的过程，这就是KMP算法所在。这个当T[j]失配后，j应该往前跳的值就是j的next值，它是由T串本身固有决定的，与S串无关。 《数据结构》上给了next值的定义： 0 如果j=1 next[j]={Max{k|1 入 侵 检 测 试 验 实验名称:_ KMP算法实验专业班级: _ 网络工程13-01 学号:_ 姓名: 一、问题描述 模式匹配两个串。 二、设计思想 这种由D.E.Knuth,J.H.Morris和V.R.Pratt同时发现的改进的模式匹配算法简称为KM P算法。 注意到这是一个改进的算法，所以有必要把原来的模式匹配算法拿出来，其实理解的关键就在这里，一般的匹配算法： int Index(String S,String T,int pos)//参考《数据结构》中的程序 { i=pos;j=1;//这里的串的第1个元素下标是1 while(i<=S.Length && j<=T.Length) { if(S[i]==T[j]){++i;++j;} else{i=i-j+2;j=1;}//**************(1) } if(j>T.Length) return i-T.Length;//匹配成功 else return 0; } 匹配的过程非常清晰，关键是当‘失配’的时候程序是如何处理的？为什么要回溯，看下面的例子： S:aaaaabababcaaa T:ababc aaaaabababcaaa ababc.(.表示前一个已经失配) 回溯的结果就是 aaaaabababcaaa a.(babc) 如果不回溯就是 aaaaabababcaaa aba.bc 这样就漏了一个可能匹配成功的情况 aaaaabababcaaa ababc 这是由T串本身的性质决定的，是因为T串本身有前后'部分匹配'的性质。如果T为a bcdef这样的，大没有回溯的必要。 改进的地方也就是这里，我们从T串本身出发，事先就找准了T自身前后部分匹配的位置，那就可以改进算法。 如果不用回溯，那T串下一个位置从哪里开始呢？ 还是上面那个例子，T为ababc，如果c失配，那就可以往前移到aba最后一个a的位置，像这样： ...ababd... ababc ->ababc 这样i不用回溯，j跳到前2个位置，继续匹配的过程，这就是KMP算法所在。这个当T[j]失配后，j应该往前跳的值就是j的next值，它是由T串本身固有决定的，与S串无关。 《数据结构》上给了next值的定义： 0 如果j=1 next[j]={Max{k|1 字符串匹配是计算机的基本任务之一。 举例来说，有一个字符串"BBC ABCDAB ABCDABCDABDE"，我想知道，里面是否包含另一个字符串"ABCDABD"？ 许多算法可以完成这个任务，Knuth-Morris-Pratt算法（简称KMP）是最常用的之一。它以三个发明者命名，起头的那个K就是著名科学家Donald Knuth。 我用自己的语言，试图写一篇比较好懂的KMP算法解释。 1. 首先，字符串"BBC ABCDAB ABCDABCDABDE"的第一个字符与搜索词"ABCDABD"的第一个字符，进行比较。因为B与A不匹配，所以搜索词后移一位。 2. 因为B与A不匹配，搜索词再往后移。 3. 就这样，直到字符串有一个字符，与搜索词的第一个字符相同为止。 4. 接着比较字符串和搜索词的下一个字符，还是相同。 5. 直到字符串有一个字符，与搜索词对应的字符不相同为止。 6. 这时，最自然的反应是，将搜索词整个后移一位，再从头逐个比较。这样做虽然可行，但是效率很差，因为你要把"搜索位置"移到已经比较过的位置，重比一遍。 7. 一个基本事实是，当空格与D不匹配时，你其实知道前面六个字符是"ABCDAB"。KMP算法的想法是，设法利用这个已知信息，不要把"搜索位置"移回已经比较过的位置，继续把它向后移，这样就提高了效率。 8. 怎么做到这一点呢？可以针对搜索词，算出一张《部分匹配表》（Partial Match Table）。这张表是如何产生的，后面再介绍，这里只要会用就可以了。 9. 已知空格与D不匹配时，前面六个字符"ABCDAB"是匹配的。查表可知，最后一个匹配字符B对应的"部分匹配值"为2，因此按照下面的公式算出向后移动的位数： C语言数组排序小结 让我们先定义一个整型数组a[n],下面用五种方法对其从小到大排序。 （1）“冒泡法” 冒泡法大家都较熟悉。其原理为从a[0]开始，依次将其和后面的元素比较,若a[0]>a[i]，则交换它们，一直比较到a[n]。同理对a[1],a[2],...a[n-1]处理，即完成排序。下面列出其代码： void bubble(int *a,int n) /*定义两个参数：数组首地址与数组大小*/ { int i,j,temp; for(i=0;i KMP字符串模式匹配详解KMP字符串模式匹配通俗点说就是一种在一个字符串中定位另一个串的高效算法。简单匹配算法的时间复杂度为O(m*n);KMP匹配算法。可以证明它的时间复杂度为O(m+n).。 一.简单匹配算法 先来看一个简单匹配算法的函数： int Index_BF ( char S [ ], char T [ ], int pos ) { /* 若串S 中从第pos(S 的下标0≤pos 详解KMP算法中Next数组的求法 例如： 1 2 3 4 5 6 7 8 模式串 a b a a b c a c next值0 1 1 2 2 3 1 2 next数组的求解方法是：第一位的next值为0，第二位的next 值为1，后面求解每一位的next值时，根据前一位进行比较。首先将前一位与其next值对应的内容进行比较，如果相等，则该位的next 值就是前一位的next值加上1；如果不等，向前继续寻找next值对应的内容来与前一位进行比较，直到找到某个位上内容的next值对应的内容与前一位相等为止，则这个位对应的值加上1即为需求的next值；如果找到第一位都没有找到与前一位相等的内容，那么需求的位上的next值即为1。 看起来很令人费解，利用上面的例子具体运算一遍。 1.前两位必定为0和1。 2.计算第三位的时候，看第二位b的next值，为1，则把b和1对应的a进行比较，不同，则第三位a的next的值为1，因为一直比到最前一位，都没有发生比较相同的现象。 3.计算第四位的时候，看第三位a的next值，为1，则把a和1对应的a进行比较，相同，则第四位a的next的值为第三位a的next 值加上1。为2。因为是在第三位实现了其next值对应的值与第三位的值相同。 4.计算第五位的时候，看第四位a的next值，为2，则把a和2对应的b进行比较，不同，则再将b对应的next值1对应的a与第四位的a进行比较，相同，则第五位的next值为第二位b的next值加上1，为2。因为是在第二位实现了其next值对应的值与第四位的值相同。 5.计算第六位的时候，看第五位b的next值，为2，则把b和2对应的b进行比较，相同，则第六位c的next值为第五位b的next 值加上1，为3，因为是在第五位实现了其next值对应的值与第五位相同。 6.计算第七位的时候，看第六位c的next值，为3，则把c和3对应的a进行比较，不同，则再把第3位a的next值1对应的a与第六位c比较，仍然不同，则第七位的next值为1。 7.计算第八位的时候，看第七位a的next值，为1，则把a和1对应的a进行比较，相同，则第八位c的next值为第七位a的next 值加上1，为2，因为是在第七位和实现了其next值对应的值与第七位相同。模式匹配的KMP算法详解
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