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时间复杂度
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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时间复杂度
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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时间复杂度
分治法与归并排序的实战代码 2024-10-23 11:39:28

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分治法是一种将问题分解为更小的子问题并递归解决这些子问题的算法。在归并排序中,我们将数组分成两半,分别对它们进行排序,然后将两个已经排序的子数组合并成一个有序数组。这种策略的时间复杂度是O(nlogn),因为它需要对整个数组进行两次遍历。为了优化这个时间复杂度,我们可以使用三路划分和四路划分来减少合并操作的次数。通过这种方式,我们只需要对数组进行一次遍历,就可以得到一个完全排序的数组,时间复杂度降低到O(nlogn)。

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