首先来对比一下通用的查找算法和字符串查找算法： 各种字符串查找算法的性能特点 算法（数据结构） 优点 二叉查找树（BST） 适用于随机排列的键 2-3树查找（红黑树） 有性能保证 线性探测法（并行数组） 内置类型，缓存散列值 R向单词查找树 适用于较短键和较小的字母表 三向单词查找树 适用于非随机的键 如果空间足够，R向单词查找树的速度是最快的，能够在常数次次数比较内完成查找。对于大型字母表，R向单词查找树所需空间可能无法满足时，三向单词查找树是最佳选择，因为它对字符比较次数是对数级别的，而二叉查找树中键
优点： 暴力查找算法：实现简单且在一般情况下工作良好（Java的String类型的indexOf()方法就是采用暴力子字符串查找算法）； Knuth-Morris-Pratt算法能够保证线性级别的性能且不需要在正文中回退； Boyer-Moore算法的性能一般情况下都是亚线性级别； Rabin-Karp算法是线性级别； 缺点： 暴力查找算法所需时间可能和NM成正比； Knuth-Morris-Pratt算法和Boyer-Moore算法需要额外的内存空间； Rabin-Karp算法内循环很长（若干次算术运算，
KMP子字符串查找算法 概述 算法的基本思想是：当出现不匹配时，就能知晓一部分文本的内容，可以利用这些信息避免将指针回退到所有这些已知的字符串之前。 DFA（确定有限状态机）模拟 提前判断如何重新查找，而这种判断只取决于模式本身，所以可以对模式的字符序列做一个确定有限状态机。 DFA的数据结构表示为二维数组dfa[R][M]，其中R为指定字典中的字符集的个数（比如ASCII为256），M为匹配字符串pat的长度，状态的意思是文本中某个位置i匹配pat的程度，0状态为未匹配状态，M状态为终止状态，找到了完整匹
本专栏旨在快速了解常见的数据结构和算法。在需要使用到相应算法时，能够帮助你回忆出常用的实现方案并且知晓其优缺点和适用环境。
Kunth-Morris-Pratt算法的基本思想是：当出现不匹配时，就能知晓一部分内容（因为匹配失败之前的字符已经和模式相匹配）。可以利用这些信息避免指针回退。令人惊讶的是，KMP算法在匹配失败时，总能将j设置为一个值以使i不回退。 在KMP算法中，不会回退文本指针i，而是用一个数组dfa[][]来记录匹配失败时指针j应该回退多远。对于每一个字符c，在比较了c和pat.charAt(j)后，dfa[c][j]表示的是应该和下一个文本字符比较的模式字符的位置。在匹配时会继续比较下一个字符，因此dfa[pat
老大总结的代码级提高代码执行效率需要注意的点，很值得和大家分享一下，在这儿也由衷地感谢下老大的总结和工作中的指导。大多数的点都在项目中验证过，比如对配置文件的遍历操作可以通过偏移量查找的方式优化，也有一些是常识，但可能并未引起大家注意，比如函数返回值不能是对象，必须是引用等。
KMP算法 内部涉及到的数学原理与知识太多，本文只会对 KMP算法 的运行过程、 部分匹配表 、next数组 进行介绍，如果理解了这三点再去阅读其它有关 KMP算法 的文章肯定能有个清晰的认识。
Knuth-Morris-Pratt 字符串查找算法，简称为 KMP算法，常用于在一个文本串 S 内查找一个模式串 P 的出现位置。
Kunth-Morris-Pratt字符串查找算法。在一个字符串中查找一个词出现的位置。
相对于那些要对树、图进行操作的算法，这个算法要处理的是一维线性的字符序列。看起来似乎简单不少，那么算法难度会更低吗？让我们来看看。
Rabin-Karp算法是一种基于散列的子字符串查找算法--先计算模式字符串的散列值，然后用相同的散列函数计算文本中所有可能的M个字符的子字符串的山裂纸并与模式字符串的散列值比较。如果两者相同，再继续验证两者是否匹配。 基本思想：长度为M的对应着一个R进制的M位数， 举例说明Rabin-Karp算法： 例如要在文本3141592653589793中找到模式26535，首先选择散列表大小Q（这里设置为997），采用除留余数法，散列值为26535%997 = 613，然后计算文本中所有长度为5的字符串的散列值并
【问题描述】 对于字符串S和T，若T是S的子串，返回T在S中的位置（T的首字符在S中对应的下标），否则返回-1.
KMP算法是Knuth-Morris-Pratt字符串查找算法，以创作者们的名字首个大写字母命名，用于处理字符串查找问题。
算法题目链接 : https://www.lintcode.com/problem/13/
对于一个给定的 source 字符串和一个 target 字符串，你应该在 source 字符串中找出 target 字符串出现的第一个位置(从0开始)。如果不存在，则返回 -1。
作为程序员，算法是我们编程生涯中不可或缺的一部分。它们是解决问题和优化代码的关键。无论是在开发Web应用、移动应用，还是进行数据分析和人工智能研究，算法都是必备的工具。掌握算法可以帮助我们设计更优雅、更高效的解决方案，同时提升我们的编程技能。
网络信息中充满大量的字符串，对信息的搜寻至关重要，因此子字符串查找（即字符串匹配）是使用频率非常高的操作：给定一段长度为N的文本和长度为M的模式字符串（N≥M），在文本中找到一个和模式串相匹配的子串。由这个问题可以延伸至统计模式串在文本中出现的次数、找出上下文（和该模式串相符的子字符串周围的文字）等更复杂的问题。
有效数字（按顺序）可以分成以下几个部分： 一个 小数 或者 整数 （可选）一个 'e' 或 'E' ，后面跟着一个 整数 小数（按顺序）可以分成以下几个部分：
C语言中，提供的字符为 char，通常情况下，char 为 unsigned char，即无符号字符，表示单个字符，对于多个字符（字符串），C没有提供相应的类型进行处理，但可以采用字符数组或字符指针进行处理。
首先从最简单的字符串匹配算法 —— BF 算法说起，BF 是 Brute Force 的缩写，中文译作暴力匹配算法，也叫朴素匹配算法。
string 类 find 函数查找字符串 : string 类的 find 函数除了可以查找单个字符外 , 还可以查找子字符串 , 如果没有查到就返回 -1 ;
假设现在我们面临这样一个问题：有一个文本串S，和一个模式串P，现在要查找P在S中的位置，怎么查找呢？
KMP 算法可以说是字符串匹配算法中最知名的算法了，KMP 算法是根据三位作者（D.E.Knuth，J.H.Morris 和 V.R.Pratt）的名字来命名的，算法的全称是 Knuth Morris Pratt 算法，简称为 KMP 算法。
两个字符串比较相等是不能使用 == 的 ， 应该使用strcmp 库函数比较 strcmp 返回0 表示2个字符串相等 strcmp 返回>0 的数字 ， 表示第一个字符串大于第二个字符串。 strcmp 返回<0 的数字 ， 表示第一个字符串小于第二个字符串。
#include <assert.h> //设定插入点 #include <ctype.h> //字符处理 #include <errno.h> //定义错误码 #include <float.h> //浮点数处理 #include <iso646.h> //对应各种运算符的宏 #include <limits.h> //定义各种数据类型最值的常量 #include <locale.h> //定义本地化C函数 #include <math.h> //定义数学函数 #include <setjmp.h> //异常处理支持 #include <signal.h> //信号机制支持 #include <stdarg.h> //不定参数列表支持 #include <stddef.h> //常用常量 #include <stdio.h> //定义输入／输出函数 #include <stdlib.h> //定义杂项函数及内存分配函数 #include <string.h> //字符串处理 #include <time.h> //定义关于时间的函数 #include <wchar.h> //宽字符处理及输入／输出 #include <wctype.h> //宽字符分类
Everything是voidtools（中文主页）开发的一款文件搜索工具，官网描述为“基于名称实时定位文件和目录（Locate files and folders by name instantly）”。它体积小巧，界面简洁易用，快速建立索引，快速搜索，同时占用极低的系统资源，实时跟踪文件变化，并且还可以通过http或ftp形式分享搜索。
C/C++头文件一览 C #include <assert.h> //设定插入点 #include <ctype.h> //字符处理 #include <errno.h> //定义错误码 #include <float.h> //浮点数处理 #include <iso646.h> //对应各种运算符的宏 #include <limits.h> //定义各种数据类型最值的常量 #include <locale.h> //定义本地化C函数 #include
【字符串】最长回文子串 ( 蛮力算法 ) 【字符串】最长回文子串 ( 中心线枚举算法 ) 【字符串】最长回文子串 ( 动态规划算法 ) ★ 【字符串】字符串查找 ( 蛮力算法 ) 【字符串】字符串查找 ( Rabin-Karp 算法 )
字符串的模式匹配是NLP领域的基础任务，可以帮助我们在大量的文本内容中快速找到需要的文本信息，比如在文章中搜索关键词的位置和数量。
N-Gram（有时也称为N元模型）是自然语言处理中一个非常重要的概念，通常在NLP中，人们基于一定的语料库，可以利用N-Gram来预计或者评估一个句子是否合理。另外一方面，N-Gram的另外一个作用是用来评估两个字符串之间的差异程度。这是模糊匹配中常用的一种手段。本文将从此开始，进而向读者展示N-Gram在自然语言处理中的各种powerful的应用。
KMP算法的核心思想是在匹配过程中利用已经匹配的部分信息来避免重复匹配。其主要步骤如下：
Knuth-Morris-Pratt字符串查找算法（简称为KMP算法）可在一个字符串S内查找一个词W的出现位置。一个词在不匹配时本身就包含足够的信息来确定下一个匹配可能的开始位置，此算法利用这一特性以避免重新检查先前配对的字符。——引自维基 在模式匹配问题中，KMP算法比Manacher算法更具普适性，Manacher算法只适用于 回文串 问题，较为局限。
memchr在指定内存里定位给定字符strchr在指定字符串里定位给定字符strcspn返回在字符串str1里找到字符串str2里的任意一个字符之前已查找的字符数量strrchr在字符串里定位给定字符最后一次出现的位置strpbrk在字符串str1里定位字符串str2里任意一个首次出现的字符strspn返回字符串str1从开始字符到第一个不在str2中的字符个数strstr在字符串str1中定位字符串str2首次出现的位置
经常有读者留言，请我讲讲那些比较经典的算法，我觉得有这个必要，主要有以下原因： 1、经典算法之所以经典，一定是因为有独特新颖的设计思想，那当然要带大家学习一波。 2、我会尽量从最简单、最基本的算法切入，带你亲手推导出来这些经典算法的设计思想，自然流畅地写出最终解法。一方面消除大多数人对算法的恐惧，另一方面可以避免很多人对算法死记硬背的错误习惯。 我之前用状态机的思路讲解了 KMP 算法，说实话 KMP 算法确实不太好理解。不过今天我来讲一讲字符串匹配的另一种经典算法：Rabin-Karp 算法，这是一个很简单优雅的算法。 本文会由浅入深地讲明白这个算法的核心思路，先从最简单的字符串转数字讲起，然后研究一道力扣题目，到最后你就会发现 Rabin-Karp 算法使用的就是滑动窗口技巧，直接套前文讲的 滑动窗口算法框架 就出来了，根本不用死记硬背。 废话不多说了，直接上干货。 首先，我问你一个很基础的问题，给你输入一个字符串形式的正整数，如何把它转化成数字的形式？很简单，下面这段代码就可以做到： string s = "8264"; int number = ; for (int i = ; i < s.size(); i++) { // 将字符转化成数字 number = * number + (s[i] - '0'); print(number); } // 打印输出： // 8 // 82 // 826 // 8264 可以看到这个算法的核心思路就是不断向最低位（个位）添加数字，同时把前面的数字整体左移一位（乘以 10）。 为什么是乘以 10？因为我们默认探讨的是十进制数。这和我们操作二进制数的时候是一个道理，左移一位就是把二进制数乘以 2，右移一位就是除以 2。 上面这个场景是不断给数字添加最低位，那如果我想删除数字的最高位，怎么做呢？比如说我想把 8264 变成 264，应该如何运算？其实也很简单，让 8264 减去 8000 就得到 264 了。 这个 8000 是怎么来的？是 8 x 10^3 算出来的。8 是最高位的数字，10 是因为我们这里是十进制数，3 是因为 8264 去掉最高位后还剩三位数。 上述内容主要探讨了如何在数字的最低位添加数字以及如何删除数字的最高位，用R表示数字的进制数，用L表示数字的位数，就可以总结出如下公式： /* 在最低位添加一个数字 */ int number = ; // number 的进制 int R = ; // 想在 number 的最低位添加的数字 int appendVal = ; // 运算，在最低位添加一位 number = R * number + appendVal; // 此时 number = 82643 /* 在最高位删除一个数字 */ int number = ; // number 的进制 int R = ; // number 最高位的数字 int removeVal = ; // 此时 number 的位数 int L = ; // 运算，删除最高位数字 number = number - removeVal * R^(L-); // 此时 number = 264 如果你能理解这两个公式，那么 Rabin-Karp 算法就没有任何难度，算法就是这样，再高大上的技巧，都是在最简单最基本的原理之上构建的。不过在讲 Rabin-Karp 算法之前，我们先来看一道简单的力扣题目。 高效寻找重复子序列 看下力扣第 187 题「重复的 DNA 序列」，我简单描述下题目： DNA 序列由四种碱基A, G, C, T组成，现在给你输入一个只包含A, G, C, T四种字符的字符串s代表一个 DNA 序列，请你在s中找出所有重复出现的长度为 10 的子字符串。 比如下面的测试用例： 输入：s = "AAAAACCCCCAAAAACCCCCCAAAAAGGGTTT" 输出：["AAAAACCCCC","CCCCCAAAAA"] 解释：子串 "AAAAACCCCC" 和 "CCCCCAAAAA" 都重复出现了两次。 输入：s = "AAAAAAAAAAAAA" 输出：["AAAAAAAAAA"] 函数签名如下： List<String> findRepeatedDnaSequences(String s); 这道题的拍脑袋解法比较简单粗暴，我直接穷举所有长度为 10 的子串，然后借助哈希集合寻找那些重复的子串就行了，代码如下： // 暴力解法 List<String> findRepeatedDnaSequences(String s) { int n = s.length(); // 记录出现过的子串 HashSet<String> seen = new HashSet(); // 记录那些重复出现多次的子串 // 注
IM项目需要对上边传输的消息进行必要的过滤。如果总是对着某人输入f**k就显得不太文明了。
但是就在刚才给一位网友发qt源码包时，突然又聊到了这个嵌入式学习路线的问题，所以这篇文章我会分享一些免费的资源学习以及学习路线：
作者：July 时间：最初写于2011年12月，2014年7月21日晚10点 全部删除重写成此文，随后的半个多月不断反复改进。
原文链接：https://note.noxussj.top/?source=cloudtencent String 字符串对象 字符串转换 toString var age = 20 var age
数据结构是计算机科学中的一个重要概念，它描述了数据之间的组织方式和关系，以及对这些数据的访问和操作。常见的数据结构有：数组、链表、栈、队列、哈希表、树、堆和图。
在空间索引类问题当中，一个最普遍而又最重要的问题是：”给定你某个点的坐标，你如何能够在海量的数据点中找到他所在的区域以及最靠近他的点”？
字符串查找strstr（查找目标字符串，查找关键词），stristr（查找目标字符串，查找关键词）
「单调栈」首先是一种基于栈的数据结构，只不过通过栈来维护的是单调递增或单调递减的数据。入栈和出栈都是操作栈顶。对于每一个元素都只有一次入栈和出栈的操作，因此时间复杂度为O(N)。
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