이 문서의 예에서는 Python의 문자열에 대한 KMP 알고리즘 구현을 설명합니다. 참고하실 수 있도록 자세한 내용은 다음과 같습니다.
KMP 알고리즘 Python 구현
오늘 KMP 알고리즘을 공부했는데, 여러 언어로 작성된 버전이 많은 것 같은데, 읽을수록. , 그래서 더 헷갈리게 되더라구요. 결국 제가 직접 작성해보았습니다. 요약
먼저 KMP 알고리즘은 문자열 매칭에서 원래의 O(m*n)을 O로 줄이는 최적화 알고리즘입니다. (m+n)
이해를 돕기 위해 먼저 영상을 보시고 아주 명확하게 설명해 주셨네요. 누구나 이해할 수 있는 KMP 문자열 매칭 알고리즘
그렇다면 KMP 알고리즘을 더 잘 이해하고 익히는 방법을 살펴보는 것이 좋습니다. - Yuzi의 답변 - Zhihu Rong
마지막으로 코드에서 패턴 집합 찾기 | 레벨 2 (KMP 알고리즘)
다른 사람의 코드를 너무 많이 읽지 마세요. 많은 사람들이 자신의 코드에 문제가 있다고 생각합니다. 나 자신도 문제에 봉착했을 때 몇몇 동급생이 작성한 코드를 읽고 다른 구덩이로 끌려갔습니다. . . .
마지막으로 코드 re
''' 先求next数组 '''def next_list(pattern): next=[] pattern_list=list(pattern) j=0 i=1 for s in range(len(pattern)): #第一位一直是0 if s==0: next.append(0) #看第i个和第j个字母是否相同,如果相同,则累加 #同时i,j同时右移 elif(pattern_list[i]==pattern_list[j]): next.append(j+1) j+=1 i+=1 #如果不相同,则next为0,同时j也退回第一个位置,i继续前进一个位置 else: next.append(0) j=0 i=s+1 print(next) return next next_list('ABABCABAB') def kmp(text,pattern): #text的位置 i=0 #pattern的位置 j=0 next=next_list(pattern) if(not(text and pattern)): print('字符串为空,请输入字符串') elif(len(text)<len(pattern)): print('原字符串过小') elif(text==pattern): print('字符串一致') else: while( (i<len(text) )): print((text[i],pattern[j])) print(i,j) #如果相同,则进行下一个对比 if( text[i]==pattern[j]): i+=1 j+=1 #判断是不是匹配完了 if j==len(pattern): print('从第{0}个位置开始匹配'.format(i-j)) j=next[j-1] #如果不匹配,则j反回到前一个字母对应的next elif i<len(text) and text[i]!=pattern[j]: #我就是少了这个判断,一直有问题,就是在不匹配后的第二步,后面这个很关键 if j!=0: #这个就是精髓了,如果不匹配,就去找第一个和这个匹配的字符串,然后在这个前面的匹配字符串 #的后一个字母拿出来,再与长text比较的第i个字母比较 j=next[j-1] #如果j已经回到了0,则通过增加i,text移动到下一个字母 else: i+=1# text = "ABABDABACDABABCABAB"# pattern = "ABABCABAB" text='abxabcabcaby'pattern='abcaby'kmp(text,pattern)#output:next=[0, 0, 0, 1, 2, 0] ('a', 'a') 0 0 ('b', 'b') 1 1 ('x', 'a') 2 0 ('a', 'a') 3 0 ('b', 'b') 4 1 ('c', 'c') 5 2 ('a', 'a') 6 3 ('b', 'b') 7 4 ('c', 'c') 8 2 ('a', 'a') 9 3 ('b', 'b') 10 4 ('y', 'y') 11 5 从第6个位置开始匹配기록
관련 권장 사항:
위 내용은 Python은 문자열에 대한 KMP 알고리즘을 구현합니다.의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

다음 단계를 통해 Numpy를 사용하여 다차원 배열을 만들 수 있습니다. 1) Numpy.array () 함수를 사용하여 NP.Array ([[1,2,3], [4,5,6]]과 같은 배열을 생성하여 2D 배열을 만듭니다. 2) np.zeros (), np.ones (), np.random.random () 및 기타 함수를 사용하여 특정 값으로 채워진 배열을 만듭니다. 3) 서브 어레이의 길이가 일관되고 오류를 피하기 위해 배열의 모양과 크기 특성을 이해하십시오. 4) NP.Reshape () 함수를 사용하여 배열의 모양을 변경하십시오. 5) 코드가 명확하고 효율적인지 확인하기 위해 메모리 사용에주의를 기울이십시오.

BroadcastingInnumpyIsamethodtoperformoperationsonArraysoffferentShapesByAutomicallyAligningThem.itsimplifiesCode, enourseadability, andboostsperformance.here'showitworks : 1) smalraysarepaddedwithonestomatchdimenseare

forpythondatastorage, chooselistsforflexibilitywithmixeddatatypes, array.arrayformemory-effic homogeneousnumericaldata, andnumpyarraysforadvancednumericalcomputing.listsareversatilebutlessefficipforlargenumericaldatasets.arrayoffersamiddlegro

pythonlistsarebetterthanarraysformanagingDiversEdatatypes.1) 1) listscanholdementsofdifferentTypes, 2) thearedynamic, weantEasyAdditionSandremovals, 3) wefferintufiveOperationsLikEslicing, but 4) butiendess-effectorlowerggatesets.

toaccesselementsInapyThonArray : my_array [2] AccessHetHirdElement, returning3.pythonuseszero 기반 인덱싱 .1) 사용 positiveAndnegativeIndexing : my_list [0] forthefirstelement, my_list [-1] forstelast.2) audeeliciforarange : my_list

기사는 구문 모호성으로 인해 파이썬에서 튜플 이해의 불가능성에 대해 논의합니다. 튜플을 효율적으로 생성하기 위해 튜플 ()을 사용하는 것과 같은 대안이 제안됩니다. (159 자)

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