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Knuth-Morris-Pratt 算法（简称 KMP）是由高德纳（Donald Ervin Knuth）和沃恩·普拉特在1974年构思，同年詹姆斯·H·莫里斯也独立地设计出该算法，最终三人于1977年联合发表。该算法较Brute-Force算法有较大改进，主要是消除了目标串指针的回溯，从而使算法效率有了某种程度的提高。文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-469905.html
如何消除了目标串指针的回溯呢？先看一个示例&文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-469905.html
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最短路径的算法有两个， Dijkstra算法 和 Floyd算法 。 Dijkstra算法 解决的是 单源 最短路径问题 。 Floyd算法解决的是 多源 最短路径问题，并且可以处理负权图 。 今天要讲的就是Dijkstra算法。 加： feng--Insist (大写的i)，进java交流群讨论互联网+技术。可索要PPT等资料。 其他资料
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KMP算法 一直是一个比较难以理解的算法，本篇文章主要根据《大话数据结构》中关于KMP算法的讲解，结合自己的思考，对于KMP算法进行一个比较详细的解释。 由于博主本人水平有限，难免会出现一些错误。如果发现文章中存在错误敬请批评指正，感谢您的阅读。 字符串模式
OJ须知： 一般而言，OJ在1s内能接受的算法时间复杂度：10e8 ~ 10e9之间（中值5*10e8）。在竞赛中， 一般认为计算机1秒能执行 5*10e8 次计算 。 时间复杂度 取值范围 o(log2n) 大的离谱 O(n) 10e8 O(nlog(n)) 10e6 O(nsqrt(n))) 10e5 O(n^2) 5000 O(n^3) 300 O(2^n) 25 O(3^n) 15 O(n!) 11 时间复杂度排序： o(1)
使用Python第三方图像处理库Pillow处理图像时，通常是调用模块中提供的函数和对象来实现图像的基本处理。 实际上，在“底层”图像是由像素点组成的二维数组，每个像素点的位置表示为两个整数的元组，像素的值根据图像模式由对应的元组组成（例如，RGB模式表示为三个
极小化极大算法会遍历所有的可能性，但是根据经验可以知道，并不是所有的选项都需要进行深入的考虑，存在着某些明显不利的选项，当出现这种选项时就可以换一种思路进行考虑了。Alpha-Beta剪枝算法的出现正是为了减少极小化极大算法搜索树的节点数。1997年5月11日，
在C语言的strstr的实现过程中，所涉及的算法较为简单，或者说只是一个简单的思路而已，在字符串过长时，所涉及的算法复杂度过大，那有没有比较简单的算法呢？这里就涉及到了KMP——由三位大佬提出的，下面我们一起来了解吧！ KMP算法是一种改进的字符串匹配算法
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模板： 例题：acwing--kmp字符串（831. KMP字符串 - AcWing题库） 给定一个字符串 S，以及一个模式串 P，所有字符串中只包含大小写英文字母以及阿拉伯数字。 模式串 P 在字符串 S 中多次作为子串出现。 求出模式串 P 在字符串 S 中所有出现的位置的起始下标。 输入格式 第一
江河入海，知识涌动，这是我参与江海计划的第1篇。 KMP算法是一种改进的字符串匹配算法，其中，KMP算法的运用核心是利用匹配失败后的信息，最大进度的减少模式串与目标串的匹配次数以达到快速匹配的效果。算法与暴力求解的改进在于每当一趟匹配过
