kmp算法匹配过程示例 kmp算法什么意思？
kmp算法什么意思？
KMP算法之所以被称为KMP算法，是因为这个算法是由三个人提出的，取三个人名字的首字母作为算法的名字。实际上，KMP算法与BF算法的区别在于，KMP算法巧妙地消除了指针I的回溯问题，只需确定下一个匹配J的位置，将问题的复杂度从O（MN）降低到O（MN）。在KMP算法中，为了在匹配失败时确定J在下一次匹配中的位置，引入了next[]数组。next[J]的值表示P[0]中最长后缀的长度。。。J-1]等于相同字符序列的前缀。next[]数组的定义如下：1）next[J]=-1，J=0.2）next[J]=max（k）：0<K<J P[0。。。K-1]=P[J-K，J-1]3）next[J]=0，例如：P a B a J 0.12.34 next-1.001 2，即next[J]=K>0时，表示P[0。。。K-1]=P[J-K，J-1]。因此，KMP算法的思想是：在匹配过程中，如果存在不匹配，如果next[J]>=0，则目标字符串的指针I不变，模式字符串的指针J移到next[J]的位置继续匹配；如果next[J]=-1，则I移到右边，将j设置为0以继续比较。
kmp算法？
KMP算法是由d.e.knuth、j.h.morris和v.r.pratt提出的一种改进的字符串匹配算法，称为Knut-morris-pratt操作。其核心是利用匹配失败后的信息，减少模式串与主串的匹配次数，达到快速匹配的目的。具体实现由next（）函数实现，该函数包含模式字符串的局部匹配信息。KMP算法的时间复杂度为O（m，n）。
作为一名程序员，需要精通高深的算法吗？为什么？
太深的算法可以适当学习一些，但是比较常用的算法一定能做到。不仅算法岗需要学习这么多算法，开发岗也需要学习很多常用算法，这样才能在开发过程中编写出高性能的代码。我举个例子。以前，我用MR处理一段数据。在reduce阶段，我需要根据某个值保持顶部，但是如果不能使用其他算法，可以调用quick sort。最坏的时间复杂度是O（n^2）。当数据很大时，你不能用完。如果能够维护大顶堆或bfprt算法，时间复杂度会大大降低。所以算法是非常重要的。
那么，我们需要学习哪些算法？我将列出以下方向
常见的图论算法，如并集搜索、最短路径算法、二部图匹配、网络流、拓扑排序等
例如常见的二分搜索、三分搜索，特别是二分搜索、访谈常问、深度优先搜索和广度优先搜索，经典的八道数字题等等。还有一些启发式搜索算法，如模拟退火算法、遗传算法、粒子群算法、蚁群算法等。
Dijkstra算法用于寻找最短路径、最大子段和、数字DP等
这一类比较大，特别是在机器学习、人工智能、密码学等领域。比如数论中的大数分解，大素数的判定，扩展欧几里德算法，中国剩余定理，卢卡斯定理等等，组合数学中的博弈问题，卡特兰数公式，包含排除原理，波利亚计数等等，计算几何中的极性排序、凸包问题、旋转卡盘问题、多边形核问题、平面最近点对问题等。另外，还有一些矩阵的构造计算，如矩阵的快幂等。
如果要做算法作业，除了上面的一些应用算法外，主要是机器学习、深度学习算法。
有哪些让你恍然大悟的算法？
网络问题太多了，比如典型的爬楼梯问题（斐波那契数列，递归关系）、动态规划（原来可以这样做）、生成函数（不学组合学就不知道她有多好）、KMP算法（俗称毛切片算法）。
能让你突然明白算法是一种很强的技巧，同时也能解决实际问题，而且解决得很好。互联网真是博大精深。
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