# Java KMP算法代码实现教程
## 1. 整体流程
首先，让我们来看一下实现KMP算法的整体流程。我们可以将这个过程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 构建部分匹配表（next数组） |
| 2 | 在主串和模式串中进行匹配比较 |
| 3 | 根据部分匹配表的值进行移动 |
下面，让我们逐步来实现这些步骤。
## 2. 构建部
原创
2024-02-23 04:50:33
16阅读
一、KMP算法KMP算法的理解请参考上一篇博客： 这里说一下具体如何来用代码实现KMP算法二、部分匹配表接下来说一下部分匹配表是如何生成的。首先，要了解两个概念：”前缀”和”后缀”。 “前缀”指除了最后一个字符以外，一个字符串的全部头部组合；”后缀”指除了第一个字符以外，一个字符串的全部尾部组合。 例如：单词level的前缀有{l,le,lev,leve}四个，后缀有{evel,vel,el,
转载
2023-09-21 16:36:31
58阅读
KMP算法详解及Java实现KMP算法描述部分匹配算法原理部分匹配算法实现（Java）KMP匹配算法Java实现 以前在学习计算机数据结构时，涉及到基础算法KMP算法，学习了好几次，在网上找了很多资料，说得也不是很清楚，后来在看了阮一峰老师的博客后，终于理解了。KMP算法描述说起KMP算法，就不得不说字符串匹配，最初的字符串匹配效率并不高，但是为了解决提高字符串匹配效率，Knuth-Morris
转载
2023-08-12 17:34:14
80阅读
文章目录1.前言2.简介3.原理3.0.示例3.1.概念介绍3.2.Apriori原理3.3.优点3.4.缺点3.5.算法步骤4.代码实现4.1懒人必备，开箱速食4.2.代码详解5.总结6.参考资料 1.前言⭐️ 开箱即食，直接复制，懒人传送门：4.1懒人必备，开箱速食⭐️ 本文主要从原理、代码实现理论和实战两个角度来剖析Apriori算法⭐️ 理论部分主要是关于 什么是 频繁项集、支持度、置信
转载
2023-08-14 18:10:35
121阅读
本篇分为三个部分：一、算法背景啤酒与尿布故事：某超市为增加销售量，提取出了他们超市所有的销售记录进行分析。在对这些小票数据进行分析时，发现男性顾客在购买婴儿尿片时，通常会顺便搭配带打啤酒来犒劳自己，于是超市就想如果把这两种平时看不出有关联的商品摆在一起，是不是能方便顾客同时提升商品的销量。于是尝试将啤酒和尿布摆在一起的上柜策略，最后果然两样商品的销量双双提升。聪明的现代店家（甩饼）故事：甩饼是20
转载
2024-03-06 21:16:54
41阅读
A*算法学习 A*算法伪代码 步骤一： 创建地图。 解释：A*算法中的地图多以栅格图法构建，在代码中可以用数组或者说列表来实现，一般采用二维数组索引表示每个节点的坐标，索引内容 0代表地图可通过，1代表地图中的障碍物。 步骤二： 设定起始点，以及目标点即终点。将起始点添加进开放列表中（openlist），此过程可以视为初始化。 解释： openlist是一个存放待检测节点的列表，列表中是
转载
2024-04-19 17:15:15
43阅读
[问题描述]在图像处理和计算机图形学中，我们经常需要在屏幕上画直线操作．考虑给定平面上两个点Ａ(x1,y1)以及B(x2,y2)，我们的任务是实现在屏幕上画通过AB两点的直线，并找出这条直线通过的所有中间点的坐标．需要注意的是这里每个像素的坐标均为整数．示例： 为了使算法尽可能简单，我们做以下假设：我们画直线从左往右画x1<x2 并且 y1<y2直线的斜率在[0,1]之间，我们从左下往
转载
2024-04-02 12:25:40
75阅读
package com.yang;
import java.util.*;
public class Apriori {
private double minsup = 0.2;// 最小支持度
private double minconf = 0.2;// 最小置信度
// 注意使用IdentityHashMap，否则由于关联规则产生存在键值相同的会出现覆盖
转载
2023-10-04 11:15:46
56阅读
纸上得来终觉浅，仅仅懂了原理还不够，要用代码实践才是王道，今天小编就附上小编自己在学习中实践的KNN算法。KNN算法伪代码：对未知类别属性的数据集中的每个点一次执行以下操作：（1）计算已知类别数据集中的点与当前点之间的距离；（2）按照距离递增次序排序；（3）选取与当前点距离最小的k个点；（4）确定前k个点所在类别出现的频率（5）返回前k个点出现频率最高的类别作为当前点的预测分类；Python代码如
转载
2023-09-18 18:58:57
0阅读
KMP算法的思路请参考：kmp思想能理解KMP的思想和能理解KMP代码是两回事，很多时候我们理解了思想，却看不懂代码实现，本篇博客主要是记录代码实现KMP的思路。 KMP算法的代码实现中，最重要也是最难理解的，就是next数组，下面直接上图： 首先，先假设我们已知了next数组的next[j]=k，意思就是j位置之前，由k-1个相同前后缀 接下来，在已知的前提下，推导j+1的情况，如果j向前一位变
转载
2024-01-03 07:51:37
42阅读
1、插入排序 #include<iostream>
#include<vector>
using namespace std;
void InsertSort(vector<int>& vec) {
for (int i = 0; i < vec.size()-1; i++) {
int end = i;//记
转载
2023-06-30 14:00:15
91阅读
说明：1、假设有只两种状态，就绪状态和结束状态。进程的初始状态都为就绪状态。2、每次运行所设计的处理器调度程序调度进程之前，为每个进程随机生成它的要求运行时间。3、模拟处理器调度，被选中的进程并不实际启动运行，而是执行已运行时间+1来模拟进程的一次运行，表示进程已经运行过一个单位时间主要算法的流程图。1、非抢占式（包括FCFS，SJF，Priority）：2、抢占式（包括SRTF）：3、轮转调度（
推荐算法实例代码：1.数据处理过程，主要涉及数据的读取，文件data_process.pyimport pandas as pd
import os
import csv
def get_item_info(input_file):
"""
得到Item的信息
input_file: Item的文件地址
return:
dict： {itemID
转载
2023-08-11 22:03:46
85阅读
前言社区发现(community detection)，或者社区切分，是一类图聚类算法，它主要作用是将图数据划分为不同的社区，社区内的节点都是连接紧密或者相似的，而社区与社区之间的节点连接则是稀疏的或者是社区与社区之间的节点并不相似。社区发现算法目前已经广泛运用在各个领域，例如在金融反欺诈的场景中，社区发现算法可以根据资金交易图谱划分出可疑的欺诈团伙或者洗钱团伙。再就是在营销场景中，社区发现算法可
目标2022/4/17-2022/5/10实现自适应的MCMC方法（Adaptive Metropolis Algorithm）本地目录：E:\Research\OptA\MCMC如有问题，欢迎交流探讨！ 邮箱：lujiabo@hhu.edu.cn 卢家波 来信请说明博客标题及链接，谢谢。MCMC简介MCMC方法是基于贝叶斯理论框架，通过建立平衡分布为的马尔可夫链，并对其平衡分布进行采样，通过不断
转载
2023-12-21 11:12:31
496阅读
支持向量机算法（SVM）实战支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种常用于分类和回归问题的经典机器学习算法。SVM基于间隔最大化的思想来进行分类，即找到一个分类边界，使得不同类别的数据点到该分类边界的距离最大化。这个分类边界被称为“决策边界”或“超平面”。在本文中，使用Python和sklearn库来训练一个SVM分类器，并对鸢尾花数据集进行分类。加载数据集首先需要
转载
2024-05-14 11:59:46
48阅读
一、概述K-means聚类采用类内距离和最小的方式对数据分类，MATLAB中自带K-means算法，最简单的调用如下：idx=kmeans(x,k)将n-by-p数据矩阵x中的数据划分为k个类簇。x的行对应数据条数，x的列对应数据的维度。注意：当x是向量时，kmeans将其视为n乘1数据矩阵，而不管其方向如何。kmeans返回一个n乘1向量idx，其中包含每个点的簇索引。默认情况下，kmeans使
转载
2024-04-15 13:32:25
70阅读
# 如何实现Java算法代码
## 一、流程概述
首先，我们来看一下整个实现Java算法代码的流程，如下表所示：
```mermaid
pie
title 实现Java算法代码流程
"理解问题" : 20
"设计算法" : 30
"编写代码" : 40
"测试调试" : 10
```
## 二、具体步骤
### 1. 理解问题
在这一步，你需要仔细阅读问题描述，确保理解清楚问题的要求和约
原创
2024-02-21 03:36:00
16阅读
一：关于Cordoval理论知识1:PhoneGap是手机平台上流行的一款中间件。它构建在各种手机平台所提供的WebView（浏览器内核）组件的基础之上，使用javascript语言对应用开发者提供统一的接口（如调用相机、调用其他本地组件），从而屏蔽了各手机平台上OS的异构。在无线小组的调研任务中，我的任务主要是负责iOS平台上的调研，本文简单描述了iOS平台上PhoneGap与平台本
文章目录浅析：从最大似然估计（MLE）、最大后验估计（MAP）到EM算法1. 最大似然估计算法（Maximum Likelihood Estimation, MLE）2. 最大后验估计（Maximum A Posteriori, MAP）3. 举例区分MLE和MAP4. 期望最大算法（Expectation Maximum, EM） 浅析：从最大似然估计（MLE）、最大后验估计（MAP）到EM算
转载
2024-07-15 17:08:28
35阅读
