算法小白：最近一直在研究算法，刷了很多算法题，正好活动活动大脑，来来来，赶快出题！
所谓字符串匹配算法，简单地说就是在一个目标字符串中查找是否存在另一个模式字符串。如在字符串 "ABCDEFG" 中查找是否存在 “EF” 字符串。
【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 )
算法题目链接 : https://www.lintcode.com/problem/13/
kmp算法又称“看毛片”算法，是一个效率非常高的字符串匹配算法。不过由于其难以理解，所以在很长的一段时间内一直没有搞懂。虽然网上有很多资料，但是鲜见好的博客能简单明了地将其讲清楚。在此，综合网上比较好的几个博客（参见最后），尽自己的努力争取将kmp算法思想和实现讲清楚。 kmp算法完成的任务是：给定两个字符串O和f，长度分别为n和m，判断f是否在O中出现，如果出现则返回出现的位置。常规方法是遍历a的每一个位置，然后从该位置开始和b进行匹配，但是这种方法的复杂度是O(nm)。kmp算法通过一个O(m)的预处理
本文作者戴卓嘉，拥有 10 年开发经验的数据科学家，以下是他对 Julia、R、Python 分别在字符串排序速度上的示例与对比，Python 为何会被碾压？废话不多说，马上开讲。
在示例代码中，str是一个字符串的变量名称，hello world则是该字符串的值，字符串的长度为11，该字符串的表示如下图所示：
在信息安全领域中，密码验证是非常重要的一部分。一个好的密码应该有足够的复杂度，以防止被破解。而回文密码由于正读和反读都一样这样特殊的性质，具有很高的安全性，可以发挥很大的作用。在实际的密码策略中，我们可能会使用到回文判断算法的isPalindrome方法来判断用户输入的密码是否为回文字符串。如果用户输入的密码是回文字符串，那么就可以认为该密码是符合复杂性的要求的，可以将其保存到数据库中。如果用户输入的密码不是回文字符串，那么就可以提示用户重新输入符合要求的密码。
python字符串str是在Python编写程序过程中，最常见的一种基本数据类型。字符串是许多单个子串组成的序列，其主要是用来表示文本。字符串是不可变数据类型，也就是说你要改变原字符串内的元素，只能是新建另一个字符串。字符串匹配就是基于最简单的字符比较，其中的模式串就是普通字符串，所做匹配是在目标串里查找等于模式串的子串。也就是说，比较的一方是表示模式的字符串，另一方是目标字符串的所有可能子串。我们常用的就是朴素的串匹配算法和无回溯串匹配算法（KMP算法）。
2023-04-13：给定一个字符串数组strs，其中每个字符串都是小写字母组成的，
在《实例对比 Julia, R, Python，谁是狼语言？》我们简单介绍了 Julia 的背景，以及通过优化一个似然函数的参数 μ 和 σ，来对比 Julia、R、Python 三门语言，谁更快，谁的输出更舒适。
字符串加密是一个非常传统的代码保护方案，在android的逆向过程中会涉及到java代码和C\C++代码，通常在对APP做逆向过程中第一步一般就是反编译后查看代码中是否有包含一些可以作为突破口分析的字符串信息。
对于一个字符串来说，定义一次循环移位操作为：将字符串的第一个字符移动到末尾形成新的字符串。
JS对象到原始值转换的复杂性 主要由于某些对象类型存在不止一种原始值的表示 对象到原始值转换的三种基本算法 在解释三种算法前需要了解toString valueOf这两个方法 toString 返回对象的字符串表示 Array类的toString方法会将每个元素转换为字符串，再使用逗号作为分隔符拼接起来 Function类的toString方法将定义的函数转换为JS源代码的字符串 Date类型的toString方法返回一个人类友好(且JS可解析)的日期和时间字符串 RegExp类定义的toStrin
| 导语 字符串匹配算法通常分为两个步骤：预处理（Preprocessing）和匹配（Matching）。所以算法的总运行时间为预处理和匹配的时间的总和。 1.明确你的目标是算法选择最重要的事 文本匹配算法有很多，按照匹配模式串的个数，通常分为单模匹配和多模匹配，根据匹配的精确程度，可以分为精确匹配和模糊匹配。 无论是单模还是多模，精确抑或模糊，都是由最简单的暴力匹配算法作为基础，通过一点点微小进步，缓慢的优化拓展出来的，一系列基于特定数据结构的算法集合。除了作为字符串匹配算法之源头的暴力匹配算法外，其余
上一篇：低位优先的字符串排序 高位优先字符串排序是一种递归算法，它从左到右遍历字符串的字符进行排序。和快速排序一样，高位优先字符串排序算法会将数组切分为能够独立进行排序的子数组进行排序，但它的切分会为每个首字母得到一个子数组，而非像快排那样产生固定的两个或三个数组。 本算法也是基于键索引记数法来实现的。该算法的核心思想是先使用键索引记数法根据首字符划分成不同的子数组，然后递归地处理子数组，用下一个字符作为键索引记数法的键处理子数组。 因为是不同长度的字符串，所以要关注字符串末尾的处理情况。合理的做法是将所有
Python字符串str是在Python编写程序过程中，最常见的一种基本数据类型。字符串是许多单个子串组成的序列，其主要是用来表示文本。字符串是不可变数据类型，也就是说你要改变原字符串内的元素，只能是新建另一个字符串。字符串匹配就是基于最简单的字符比较，其中的模式串就是普通字符串，所做匹配是在目标串里查找等于模式串的子串。也就是说，比较的一方是表示模式的字符串，另一方是目标字符串的所有可能子串。我们常用的就是朴素的串匹配算法和无回溯串匹配算法（KMP算法）。
给你两个字符串 haystack 和 needle ，请你在 haystack 字符串中找出 needle 字符串的第一个匹配项的下标（下标从 0 开始）。如果 needle 不是 haystack 的一部分，则返回 -1 。
" 回文串 ( Palindrome ) " 是 正反都一样的字符串 , abccba , 001100 等字符串 ;
也就是说，KMP算法是用来解决字符串匹配问题的，从一个主字符串text中寻找一个子字符串(模式字符串)pattern，看这个子串是否在主串中，比如对于text='abaacababcac'和pattern='ababc'，子串是包含在主串中的，同时它在主串中的索引是5。
通过一位一位的移动，来计算和相比较的目标字符串的hash值，这个减少比较的次数，但是也会出现需要移动一次，比较整个字符串的内容，跟暴力算法一样了
字符串匹配是我们在编程中常见的问题，其中从一个字符串(主串)中检测出另一个字符串(模式串)是一个非常经典的问题，当提及到这个问题时我们首先想到的算法可能就是暴力匹配，下面的动图就展示了暴力匹配的流程。
Garbled Bloom Filters（GBF） 算法是Bloom Filters （BF）算法的变形，并且结合了Shamir的信息分享算法，更好的解决了hash冲突的问题其形式上是将Bloom Filters算法中的BitSet数组转换成了字符串数组，数组中的每一个字符串长度为安全参数\lambda，可以通过调节这个参数来获得想要的安全性。该算法同Bloom Filters 一样，是一种有一定容错率的hash算法，对于存在于集合中的元素查询返回的值总是true，而对于不在集合中的元素查询的返回值大多为假，这里判断失误的概率是关于安全参数\lambda的可忽略函数。
马拉车算法（ Manacher‘s Algorithm ）是小吴最喜欢的算法之一，因为，它真的很牛逼！
在JavaScript编程中，字符串搜索是一个常见而基础的操作。无论是查找特定字符、子字符串还是模式匹配，掌握有效的字符串搜索方法对于编程效率和性能优化至关重要。本文将揭示三种常用的JavaScript字符串搜索技术：indexOf、includes和KMP算法，并通过实际代码示例展示如何在数据采集的情况下实现这些技术。
KMP算法是一种字符串匹配算法，可以在 O(n+m) 的时间复杂度内实现两个字符串的匹配。本文将引导您学习KMP算法。
我们在平时的软件开发，尤其是嵌入式开发，字符串匹配是非常重要的一个算法。而目前常用的字符串匹配算法有很多，下面就来介绍几个。
字符串模式匹配是常见的算法之一，在实际生活中有较高的使用频率，特别是在当下的互联网服务中，经常用于游戏角色名检查、论坛发帖、直播弹幕、分类打标签、入侵检测等场景。字符串模式匹配又分为单模匹配和多模匹配，区别在于单模匹配是搜索一个模式串，多模式匹配是搜索多个模式串。由于无数大佬前赴后继的投入到模式匹配算法的研究中，时至今日，又有大量成熟的匹配算法，这里姜维大家简要介绍一些，可以根据自身业务需要选用。
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。
哈喽，我是子牙。十余年技术生涯，一路披荆斩棘从技术小白到技术总监到JVM专家到创业。技术栈如汇编、C语言、C++、Windows内核、Linux内核。特别喜欢研究虚拟机底层实现，对JVM有深入研究。分享的文章偏硬核，很硬的那种。 手撸过JVM、内存池、垃圾回收算法、synchronized、线程池、NIO、三色标记算法…
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。
KMP(Knuth-Morris-Pratt) 算法是一种常见的字符串匹配算法，在主字符串 S 中查找字符串 M 出现的起始位置，通过 M 的自身信息来减少无效的查询次数。
有效回文串 : https://www.lintcode.com/problem/415/
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：
软件算法中，最基础的算法要数排序和查找了，而字符串模式匹配算法可谓是基础中的基础，而最有名又最具代表性的字符串匹配算法要数 KMP 算法了，本文我们就来详细介绍一下 KMP 算法
对字符串的排序可以使用前面的通用排序算法，但有些专用的字符串排序算法将比通用排序算法效率更高，它们突破了NlogN的时间下界。 算法 是否稳定 原地排序 运行时间 额外空间 优势领域 低位优先的字符串排序 是 否 NW N 较短的定长字符串 高位优先的字符串排序 是 否 N到Nw之间 N+WR 随机字符串 三向字符串快速排序 否 是 N到Nw之间 W+logN 通用排序算法，特别适用于 含有较长公共前缀的字符串 字母表的长度为R，字符串的长度为N，字符串平均长度为w，最大长度为W。
在文本处理和字符串比较的任务中，有时我们需要查找两个字符串之间的差异位置，即找到它们在哪些位置上不同或不匹配。这种差异位置的查找在文本比较、版本控制、数据分析等场景中非常有用。本文将详细介绍如何在 Python 中实现这一功能，以便帮助你处理字符串差异分析的需求。
给你两个 长度相等 的字符串 s1 和 s2，判断 s 2 是否是 s1 的扰乱字符串。如果是，返回 true ；否则，返回 false 。
今天是小浩算法“365刷题计划”第84天 。前几天的内容大家可能会觉得比较散。这是因为我目前正在筹划背包系列和贪心系列两个主题的内容，所以时间比较紧张，就拿出了之前写的一些题解凑凑数。不过呢，今天我将为大家开启一个新的篇章 - 字符串匹配系列篇，文章写得很用心，相信大家定有所获。
其实我们已经学习了十天的字符串了，从字符串的定义到库函数的使用原则，从各种反转到KMP算法，相信大家应该对字符串有比较深刻的认识了。
字符串匹配算法用于在一个文本串中查找一个模式串的出现位置。字符串匹配问题在文本处理、搜索引擎、数据分析等领域都有广泛的应用。
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。
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
Manacher算法的应用范围比较狭窄，但是它的思想和拓展kmp算法有很多共通之处，所以在这里介绍一下。Manacher算法是查找一个字符串的最长回文子串的线性算法。
kmp算法用于字符串的模式匹配，也就是找到模式字符串在目标字符串的第一次出现的位置 比如 abababc 那么bab在其位置1处，bc在其位置5处 我们首先想到的最简单的办法就是蛮力的一个字符一个字符的匹配，但那样的时间复杂度会是O(m*n) kmp算法保证了时间复杂度为O(m+n)
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。
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