KMP算next数组(2023 _ 7 _ 23 )笔记

简介: KMP算next数组(2023 _ 7 _ 23 )笔记

//计算next数组就是模板串自己与自己进行匹配操作得出来的

 

   

t[0]为字符串的长度     
while(l <= t[0]){
     if(k == 0 && t[l] == t[k]){
      l++;
      k++;
      ne[l] = k;
    }
    }

解读代码

其实就是先判断 l 位置和 k 位置的是否相等如果相等那么后一个位置的next的值自然 + 1,当回溯到不能在回溯的时候也就是k = 0的时候此时next[i + 1] = 1;

为什么回溯的值是最大相等的前后缀数目

 

 

目录
相关文章
|
前端开发 Java 数据安全/隐私保护
深入理解 Spring MVC Controller —— 请求参数获取
前言 接上篇《深入理解 Spring MVC Controller —— 请求映射》,上篇主要介绍了处理器方法及请求映射的定义。有了处理器方法 Spring MVC 就可以对请求进行处理,有了请求映射 Spring MVC 就能知道哪些请求应该由哪些处理器方法来处理。
1602 0
深入理解 Spring MVC Controller —— 请求参数获取
|
数据采集 机器学习/深度学习 人工智能
大数据分析案例-用RFM模型对客户价值分析(聚类)
大数据分析案例-用RFM模型对客户价值分析(聚类)
2431 0
大数据分析案例-用RFM模型对客户价值分析(聚类)
|
8月前
|
数据采集 人工智能 安全
|
机器学习/深度学习 数据库 索引
Transformer 学习笔记 | Encoder
本文记录了学习Transformer模型过程中对Encoder部分的理解,包括多头自注意力机制(Multi-Head Self-Attention)和前馈网络(Feed-Forward Network)的工作原理。每个Encoder Layer包含残差连接(Residual Connection)和层归一化(Layer Normalization),以缓解梯度消失问题并稳定训练过程。文中详细解释了Q、K、V的含义及缩放点积注意力机制(Scaled Dot-Product Attention),并通过图解展示了各组件的工作流程。欢迎指正。
|
机器学习/深度学习 算法 Python
【博士每天一篇文献-算法】Overcoming catastrophic forgetting in neural networks
本文介绍了一种名为弹性权重合并(EWC)的方法,用于解决神经网络在学习新任务时遭受的灾难性遗忘问题,通过选择性地降低对旧任务重要权重的更新速度,成功地在多个任务上保持了高性能,且实验结果表明EWC在连续学习环境中的有效性。
1361 2
【博士每天一篇文献-算法】Overcoming catastrophic forgetting in neural networks
|
机器学习/深度学习 并行计算 PyTorch
【pytorch】【202504】关于torch.nn.Linear
小白从开始这段代码展示了`nn.Linear`的使用及其背后的原理。 此外,小白还深入研究了PyTorch的核心类`torch.nn.Module`以及其子类`torch.nn.Linear`的源码。`grad_fn`作为张量的一个属性,用于指导反向传播 进一步地,小白探讨了`requires_grad`与叶子节点(leaf tensor)的关系。叶子节点是指在计算图中没有前驱操作的张量,只有设置了`requires_grad=True`的叶子节点才会在反向传播时保存梯度。 最后,小白学习了PyTorch中的三种梯度模式 通过以上学习小白对PyTorch的自动求导机制有了更深刻的理解。
614 6
|
人工智能 算法 C语言
详解树状数组(C/C++)
详解树状数组(C/C++)
|
机器学习/深度学习 缓存 自然语言处理
从头开始构建 Transformer: 注意力机制
从头开始构建 Transformer: 注意力机制
1010 0
|
算法
简单的KMP的next、nextval数组求解办法(存档自己用来复习)
简单的KMP的next、nextval数组求解办法(存档自己用来复习)
1931 2

热门文章

最新文章