宁波seoesball提款:所以左右相同的最大字符串为010

发布时间:2018-09-22 18:49

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  检索词字符树表
  检索词字符树表的生成吸收了Aho和Corasick的思想,将所有检索词构造成有限自动机状态表,该表是一个由字符(英文字母、数字及其他符号)和状态层次组成的二维表,其结构如表4.11所示。
  字符树表内窖根据状态转移函数填写,一个检索词结束就调用函数output(工)填写地址表指针。例如,检索词簇{he,she,his,hers,shot,history},它们在檢索词地址表中的位置如表4.12所示,由表4.12生成的检索词字符树表见表4.13。
  检索词地址表
  检索词地址表中的位置检索词地址表中的位置
  he5,25hers20
  she8shot7
  his9history15
  构造表4.13的总体思路为:对每一个检索词总是从0状态出发,在0状态遇有该检索词首字母字符位置已登记过时,即#0,x)匹配成功,就顺其走下去。不论在何种状态下,凡是匹配失败,就构造一个新的状态。随着检索词的增多,该字符树表就会变得密起来,这就表明,虽然捡索词成倍增加,但字符树表的扩充是缓慢的。
  为了更清晰地展示出该检索词族的字符树结构,图4-1给出了表4.I3的树形结构。图中凡是粗斜体字的元素为检索词的终极节点。
  在实际的检索系统中,可以根据不同的检索词类型分别构造逻辑树状态表,如作者、主题词、分类代号等。
  逻辑树法检索
  逻辑提问式最终转换为逻辑树的3个表:主逻辑树表、检索词地址表、检索词字符树表。这3个表构成了用户检索提问档,整个检索主要依赖这3个表。
  实际检索过程为:从文档中读取一条记录,用记录中的标引项(主题词、责任者、可供检索的其他著录项)去匹配相关的检索词字符树,匹配成功者,根据检索词地址指针去判断检索词地址表对应的检索登录区,若为“1”,表明该词已命中过,不需再处理;若为“0”,则将该项置为“1”,同时根据本行的“主表位置”字段去修改主逻辑树表。
  主逻辑树表的检索处理较为复杂,因为它不只是处理指针指向的检索词项,而且要爬行到它的父项进行相关的处理和判断。具体处理过程为:在主逻辑树表中该词的“处理标志”栏中填上“1”,然后根据父项地址的指针找到父项行,对“检索处理”栏作加“1”运算,再査看“处理标志”栏。若为“1”,表示该子项已做过向上爬行处理,可返回进行下一词的处理;若为“0”,则根据“运算种类”做相应处理。
  若为“+”运算,在完成标志栏置“1”,再向父项移动。
  若为“*”运算,对“检索处理”与“子项个数”的值进行比较:相等,则在完成标志栏置“1”,再向父项移动;不等,就返回进行下一词的处理。
  若为“一”运算,则顺着父项进行注销处理。
  随着父项指针移动到顶行时,若该行的处理标志为“1”,则表示谪记录对于这一提问为命中文档,并将提问号和记录号写入命中文档。为了减少重复查询,实际应用时対于命中提问应采取屏蔽手段,确保该提问不再被这一记录访问处理。
  与其他顺排检索算法比较,该算法虽然在分解逻辑提问式方面扫描次数可能多于其他算法(如表展开法),但由于判断次数的减少,其处理速度反而加快了;虽然该法对提问式的处理需要产生3个表,但它的处理是一次性的,不像展开表法分前、后处理两步;更为重要的一点是,顺排文档检索对提问式的处理是一次性的,而且是后台处理的,即使在加工提问式的过程中耗费一点机时,但为检索带来了极大的便利。

所以左右相同的最大字符串为010的图片291

  BF算法
  第一个字符和模式T的第1个字符比较,若相等,继续逐个比较后续字符;若不等,从主串S的下一字符起,重新与T第一个字符比较。直到主串S的一个连续子串字符序列与模式T相等。返回值为S中与T匹配的子序列第一个字符的序号,即匹配成功。否则,匹配失败,返回值一1。
  例如主串S=“abcdefg”,模式串T=“cde”,则模式匹配的过程如图4-2所示。
  BF(Brute-FOrce)算法是一种串的模式匹配的算法。BF算法的设计思想是将主串S的第一次匹配abcdefgcdez=0,7=1
  第二次匹配a$cdefgi=\,7=0cde
  第三次匹配abfdefgi=2,j=2ide四配成功图4-2串的匹配过程
  对应于不同的串的存储结构,串的模式匹配的具体实现也不一样。
  下面给出Brute-Force算法的实现。typedefstruct{charstr[MaxSize];intlength;
  ,}String;
  intBFIndex(StringS,intstart,StringT){inti=start,j=0

所以左右相同的最大字符串为010的图片296

  while(i  {if(S.str[i]==T.str[j]){i++;j++;}else{i=i-j+l;j=O;}
  }
  if(j==T.length)v=i-T.length;elsev=-1;returnv;
  }
  KMP算法
  KMP(Knuth-Morris-Pratt)匹配算法是由D.E.Knuth、J.H.Morris和V.R.Pratt同时发现并改进的一种快速的模式匹配算法。

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  待解决的问题
  假设P为给定的子串(也叫模式串),T是待査找的字符串(也叫目标串),要求从T中找出与P相同的所有子串,这称为模式匹配问题。下面先来看个例子。

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  T:ht2h……tn-\
  P:PoPlP2p??Pm——\
  从T的最左边开始比较,使得TK=PK,宁波seoesball提款则匹配成功。
  解决模式匹配问题的方案
  最简单和最直接的模式匹配算法是,用P中的字符依次与T中的字符进行比较,遇到不相等的字符,则可将P右移一个字符,重新进行比较,直到某次匹配成功或者到达P的最右字符移出T为止。
  若P=“aaaba”,T=“aaabbaaaba”,则匹配过程如图4-3所示。
  T:aaabbaaabaP:?aaaba
  aaaba

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  aaaba
  图4-3模式匹配的过程

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  从上面分析可以看出,最坏的情况是:每次比较都在最后一个字符出现不等,每趟最多比较M次,最多比较N-M+1趟,S的比较次数最多为M(N—M+1),时间复杂度为O(湖)。在P右移一位时,不管上一趟比较的中间结果是什么,因此回溯是不可避免的(如前3个aaa不需要一位一位的移)。
  KMP算法解决匹配的主要问题
  KMP算法需要解决匹配的主要问题是:当字符串比较出现不等时,确定下一趟比较前应该将P右稃多少个字符?P右移后,应孩从哪个字符开始和T中刚才比较时不等的那个字符继续开始比较?
  通过朴素模式匹配的例子来引出问题。在第一次比较过程中失败的是P的第5个字符a,这表明P的前4个字符是成功的。模式P的第4个字符b在它的前3个字符中并未出现。因此,在下一次比较时候,至少要将P向后移4个字符;再看P的第一个字符与最后一个字符是相同的,因此将P右移4个字符后,再从第一个字符比较,也是不等的。综上所述,应该将P右移5个字符,再从P的第0个字符和T的第5个字符开始比较。
  KMP算法的核心是:KMP算法借助于一个辅助数组next来确定当匹配过程中出现不等时,模式P右移的位置和开始比较的位置。next[/]的取值只与模式P本身的前/+1项有关,而与目标T无关。匹配过程中遇到A不等于。时,若next[/]>0,则应将P右移Z—nextU]位个字符,用P中的第next[G个字符与——进行比较;若next[i]=—1,P中的任何字符都不必再与——比较,而应将P右移/+1个字符,使扒和——+1从新开始下一轮比较。
  因此只要计算出与模式P相关的next数组,按上面的含义,就可以很容易地给出串的匹配算法。以P=“01001010100001”为例。
  Z:0123456
  P:0100101
  j(next[z]):-1001123
  修正(next[z]):-10--13

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  例子中的7(nex:t[d)为未修正前的next数组。
  例如,要算next[2]的值,P本身的前2个字符为01,在这个字符串01中,找到左右相同的最大字符串,此字符串所含字符的个数就为nextD]的值。将字符串“01”和“01”比较,左右相同的字符串不存在,所以next[z]-0o又如,要算next[6]的值,P本身前6个字符为010010,此字符串中前3个字符串和后3个字符串相等,所以左右相同的最大字符串为010,个数为3。因此next[/]=3。
  再如,要算next[5]的值,P本身前5个字符为01001,此字符串中前两个字符串和后两个字符串相等,所以左右相同的最大字符串为01,个数为2。因此next:/>2o下面给出实现KMP算法的C程序。
  Cmystring;:GenKMPNext(int*next,CMyString*s){inti=0;j=-1;
  next[0]=-1;while(ilength)
  {
  while(j〉=0&&s-〉str[i]!=s-〉str[j])j=next[j];i++;j++;
  if(s-〉str匸==s-〉str[j])next[i]=next[j];elsenextQi]=j;}

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  }
  //////////////串类的find()方法KMP匹配算法////////////intCMyStringI:find(constCMyString*S){
  inti,j,*next=newint[s-〉length];GenKMPNext(next,s);
  for(i=0,j=0;i  if(s->str[i]==str[j]){i++,j++;}elseif(next[i]〉=0)i=next[i];
  else
  
  }
  if(i>=s->length)returnj-s-〉length;else

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  return-1
  BM算法
  BM(BOyer-MOOre)算法是一个精确字符串匹配的算法,它可以实现髙效率的模式匹配。BM算法的关键和KMP类似,也是构造一个辅助数组,不过,不同于KMP算法的是,BM算法的辅助数组大小只和匹配串的字符集大小相关(一般情况下也就是ASCII字符集,256个字符),其内容和模式串相关,辅助数组的内容即是模式串的索引。
  给定一个特定的字串P(通常又称为模式),在一个大的文本T中进行査找,确定P是否在T中出现,出现则给出相应位置。BM算法的基本思想是先对模式P进行预处理,计算两个偏移函数:BadChar(坏字符)和Goodsuffix(好后缀),然后将文本和模式对齐,从右往左进行匹配,当文本字符与模式字符不匹配时,根据函数BadChar和Goodsuffix计算出的偏移值,取两者中的大者。将文本指针往右移,匹配成功则予以输出。
  BadCharEa]—min{j|—1且—1—=
  如果a未在模式字符中出现,则
  BadCharQa]=m
  suff[/]=max{^1T[z一是+1,?“,Z]=—是,”?,zn—1],即suff是P[0…;]和T的最长一般后缀。计算suff数组使得计算Goodsuffix函数变得简洁。
  Goodsuffix[??7—1—suff[/]]=m—\—i在某次匹配中,文本字符T[/+J]与模式字符p[y]匹配不成功,按BM算法,则比较BadChar[T[z+J]]—(W—1—))与Goodsuffix[j]的值,取大者作力偏務量,然后将文本指针i往后移动偏移量,然后再从后往前进行比较。
  如果模式被扫描完,则找到了模式的一次出现,文本指针右移GoodSuffix[0]。
  以上述方式处理文本直至文本末尾,可以找出模式的所有出现位置。
  从上面可以看出,BM算法用了3种有效的方法:从右到左扫描,坏字符规则和好后缀规则。
  从右到左扫描的意思是从最后一个字符开始向前匹配,而不是习惯上的从开头向后匹配。
  坏字符规则是,从右到左的扫描过程中,发现Z,与久不同,如果P中存在一个字符么与心相同,且々</,那么就将直接将P向右移使九与对齐,然后再从右到左进行匹配。如果P中不存在任何与6相同的字符,则直接将P的第一个字符与Z,的下一个字符对齐,再从右到左进行比较,如图4-4所示。
  T:abcbadft
  P:cbaxad
  P:cbaxad
  图4-4比较过程1
  用R表示字符T在P中出现的最右位置,此例中R=2。可以看出使用从右到左扫描和坏字符规则可以跳过T中的很多位置不去检查,从而使时间复杂度低于线性。
  好后缀规则是,从右到左的扫描过程中,发现Z,与久不同,检查一下相同的部分Z是否在P中的其他位置,出现,如图4-5所示。

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  如果£与,的前一个字母不相同,就将P向右移,使,与T中的i对齐。
  如果/没有出现,则找到与Z的后缀相同的P的最长前缀:r,向右移动P,使:r与T中的后缀相对应。
  
  T:abcbadftbcfaqVtbce
  P:cbcabceabc
  cbcabceabcf
  图4-5比较过程2
  可见,并不是将P向右移让外与对齐,而是让p2与对齐,因为A与外不相同。用LG)表示?的最大位置,此例中,L=3。
  :123456789101112131415161718

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  T:abcbadfTbcfaqVtbce
  P:bc'‘、'cabceTbc
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