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代码实现
KMP字符串匹配算法详解与代码实现 2024-10-25 09:31:01

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KMP字符串匹配算法是一种高效的字符串搜索算法,主要用于处理文本数据中的模式匹配问题。该算法通过使用前缀表来减少重复的比较步骤,从而提高了字符串搜索的效率。KMP算法的核心思想是在模式串中查找一个子串,使得在原字符串中从这个子串开始的位置开始进行匹配时,不会导致任何重复的比较步骤。 在KMP算法中,我们首先创建一个前缀表,用于存储模式串中每个字符的出现位置。然后,我们从第一个字符开始,逐个检查模式串中的每个字符是否出现在前缀表中。如果某个字符不在前缀表中,我们就跳过它,继续检查下一个字符。如果某个字符在前缀表中,我们就将前缀表的相应部分向右移动一位。这样,我们就可以在不增加比较次数的情况下,找到模式串在原字符串中的位置。 KMP算法的主要优点是它可以在O(n+m)的时间复杂度内完成字符串匹配,其中n是模式串的长度,m是原字符串的长度。相比于朴素的字符串匹配算法(如暴力匹配),KMP算法具有更高的效率。

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代码实现
二分搜索的工作原理与代码实现 2024-10-24 15:31:06

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二分搜索是一种在有序数组中查找特定元素的高效算法。它通过将待搜索的区间一分为二,然后根据中间元素与目标值的比较结果决定下一步搜索的方向(是继续在左半部分还是右半部分进行)。这种方法的时间复杂度为O(logn),其中n是数组的长度。 以下是一个使用Python实现的简单二分搜索算法: ```python defbinary_search(arr,target): left,right=0,len(arr)-1 whileleft<=right: mid=(left+right)//2 ifarr[mid]==target: returnmid elifarr[mid]

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代码实现
深度优先搜索(DFS)与图遍历代码实现 2024-10-23 15:31:36

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深度优先搜索(DFS)是一种用于遍历或搜索树或图的算法。它从一个节点开始,尽可能深地搜索图的分支。当节点v的邻接点都已被访问后,回溯到发现节点v的那条边的起始点。这一过程一直进行到已发现从源节点可达的所有节点为止。 在编程实现中,我们通常使用递归和栈来实现深度优先搜索。递归函数会检查每个可能的路径,直到找到目标节点或者没有其他路径可以走为止。每次调用递归函数时,都会将当前节点压入栈中,以便稍后使用。这样,我们可以确保在回溯时能够准确地回到之前访问过的节点。

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