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丛林法则大逃杀匹配不到人怎么办?丛林法则大逃杀作为第一款能够在手机上吃鸡的游戏，目

前很多玩家都在玩，不过游戏中会遇到匹配不到人的情况，游戏中匹配不到人怎么办?一起来看看解决办法吧!

为什么会匹配不到人?

官方说是由于当前登录游戏玩家较多，造成服务器网络拥堵，所以玩家在进入游戏之后无法

马上匹配到人的情况。

无法匹配到人解决方法

1、退出当前的匹配状态，重新进行一次匹配。

2、在用户高峰期，服务器经常会处于爆满状态，这样你很难能匹配到人的。

3、多点几次，在手机上吃鸡，基本上一局也就十几分钟，有的快一点的玩家2~3分钟就成功阵亡了。

以上就是丛林法则大逃杀匹配不到人的解决办法，希望对你们有帮助哦!

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汽车信息化解决方案汽车整车匹配与故障诊断系统

汽车整车匹配与故障诊断系统 系统概述 整车在安装时，将用到的汽车零件的型号、外观，与整车安装的效果进行匹配，通过使用各种工具、仪器、设备和软件等，对所匹配的车型的性能与质量进行检测与诊断，最终确保整车的质量。 武汉华信数据有限公司生产的汽车整车匹配与故障诊断系统通过便携式的智能汽车故障诊断仪设备与汽车的诊断线相连接，利用诊断仪设备迅速地读取汽车电控系统中的故障问题，并通过汽车诊断仪的液晶显示屏显示故障的信息，查明发生故障的部位和原因。该系统具备读取故障码、清除故障码、完整显示车况、改善驾驶习惯，降低油耗、故障报警，超速报警，以及多功能保养提醒等功能，帮助汽车生产企业能快速有效地获得汽车故障问题，有效降低工作量，保证质量安全生产。 系统功能及特点 汽车故障诊断仪是维修中非常重要的工具，一般具有如下几项或全部的功能：①读取故障码。②清除故障码。③读取发动机动态数据流。④示波功能。⑤元件动作测试。⑥匹配、设定和编码等功能。⑦英汉辞典、计算器及其他辅助功能。故障诊断仪大都随机带有使用手册，按照说明极易操作。一般来说有以下几步：在车上找到诊断座；选用相应的诊断接口；根据车型，进入相应诊断系统；读取故障码；查看数据流；诊断维修之后清除故障码。 设备职能 上游服务器 发布的ECU 标定文件以及ECU 文件与整车对应关系提供给生产线ECU数据管理系统下载，并从生产线ECU管理系统读取刷写生产纪录 生产线ECU 数据刷写工作站 从生产线ECU 数据管理系统接收数据，并将刷写生产纪录回传至生产线ECU数据管理系统 生产线ECU 数据管理系统 从上游服务器下载已经发布的ECU 标定文件，下发经过维护的ECU标定数据，并提供刷写生产纪录给集团ECU 标定数局服务器读取 结构示意图

模式匹配的KMP算法详解

模式匹配的KMP算法详解 模式匹配的KMP算法详解 这种由D.E.Knuth,J.H.Morris和V.R.Pratt同时发现的改进的模式匹配算法简称为KMP算法。大概学过信息学的都知道，是个比较难理解的算法，今天特把它搞个彻彻底底明明白白。 注意到这是一个改进的算法，所以有必要把原来的模式匹配算法拿出来，其实理解的关键就在这里，一般的匹配算法： int Index(String S,String T,int pos)//参考《数据结构》中的程序 { i=pos;j=1;//这里的串的第1个元素下标是1 while(i<=S.Length && j<=T.Length) { if(S[i]==T[j]){++i;++j;} else{i=i-j+2;j=1;}//**************(1) } if(j>T.Length) return i-T.Length;//匹配成功 else return 0; } 匹配的过程非常清晰，关键是当‘失配’的时候程序是如何处理的？回溯，没错，注意到(1)句，为什么要回溯，看下面的例子： S:aaaaabababcaaa T:ababc aaaaabababcaaa ababc.(.表示前一个已经失配) 回溯的结果就是 aaaaabababcaaa a.(babc) 如果不回溯就是 aaaaabababcaaa aba.bc 这样就漏了一个可能匹配成功的情况 aaaaabababcaaa ababc 为什么会发生这样的情况？这是由T串本身的性质决定的，是因为T串本身有前后'部分匹配'的性质。如果T为abcdef这样的，大没有回溯的必要。

模式匹配算法的设计与实现

五、详细设计 #include #include #include #include using namespace std; #define MAX 100000 #define M 69 class String { private: int n; char *str; int *count; //记录子串在主串中出现的位置 int Find(int i,String &P); // 简单匹配算法找到最近的匹配串后立即停止，而不向下继续且缺乏一个数组记录位置 int *f ; //记录失败函数 void Fail(); int KMPFind(int i,String &P); //改进的失败函数 void ImproveFail(); int KMPFindImprove(int i,String &P); public: String(); //建立一个空串 String(const char *p); String(const String &p); //拷贝函数 ~String(); int Length() {return n;}; //返回当前串对象长度 void Output() {cout<

int KMPFindImprove(String &P); //改进的KMP匹配算法 void Output2(); //输出子串在主串中出现的位置 }; int String::KMPFindImprove(String &P) { int sum=0; int j=KMPFindImprove(0,P); while(j!=-1) { count[sum++]=j; if(j<=n-P.n) j=KMPFindImprove(j+P.n,P); } return sum; } void String::Output2() //输出子串在主串中的位置 { int i=0; while(count[i]!=count[i+1] && i

模式匹配KMP算法实验报告

实验四：KMP算法实验报告 一、问题描述 模式匹配两个串。 二、设计思想 这种由D.E.Knuth,J.H.Morris和V.R.Pratt同时发现的改进的模式匹配算法简称为KM P算法。 注意到这是一个改进的算法，所以有必要把原来的模式匹配算法拿出来，其实理解的关键就在这里，一般的匹配算法： int Index(String S,String T,int pos)//参考《数据结构》中的程序 { i=pos;j=1;//这里的串的第1个元素下标是1 while(i<=S.Length && j<=T.Length) { if(S[i]==T[j]){++i;++j;} else{i=i-j+2;j=1;}//**************(1) } if(j>T.Length) return i-T.Length;//匹配成功 else return 0; } 匹配的过程非常清晰，关键是当‘失配’的时候程序是如何处理的？为什么要回溯，看下面的例子： S:aaaaabababcaaa T:ababc aaaaabababcaaa ababc.(.表示前一个已经失配) 回溯的结果就是 aaaaabababcaaa a.(babc) 如果不回溯就是 aaaaabababcaaa aba.bc 这样就漏了一个可能匹配成功的情况 aaaaabababcaaa ababc 这是由T串本身的性质决定的，是因为T串本身有前后'部分匹配'的性质。如果T为a bcdef这样的，大没有回溯的必要。 改进的地方也就是这里，我们从T串本身出发，事先就找准了T自身前后部分匹配的位置，那就可以改进算法。 如果不用回溯，那T串下一个位置从哪里开始呢？ 还是上面那个例子，T为ababc，如果c失配，那就可以往前移到aba最后一个a的位置，像这样：

串的朴素模式匹配算法(BF算法)

//算法功能：串的朴素模式匹配是最简单的一种模式匹配算法，又称为 Brute Force 算法，简称为BF算法 #include #include #define MAXL 255 #define FALSE 0 #define TRUE 1 typedef int Status; typedef unsigned char SString[MAXL+1]; //生成一个其值等于串常量strs的串T void StrAssign(SString &T, char *strs) { int i; T[0] = 0; //0号单元存储字串长度 for(i = 0; strs[i]; i++) //用数组strs给串T赋值 T[i+1] = strs[i]; T[0] = i; } //返回子串T在主串S中第pos个字符开始匹配的位置，若不存在，则返回0 int Index(SString S, SString T, int pos) { int i = pos, j = 1; while(i <= S[0] && j <= T[0]) { if(S[i] == T[j]) //继续比较后面的字符 { i++; j++; } else//指针回退，重新开始匹配 { i = i -j + 2; j = 1; } } if(j > T[0]) return i - T[0]; else return 0;

int main() { SString S, T; int m; char strs1[MAXL]; //建立主串S char strs2[MAXL]; //建立模式串T printf("请输入主串和子串:\n"); printf("主串S: "); scanf("%s", strs1); printf("子串T: "); scanf("%s", strs2); StrAssign(S, strs1); StrAssign(T, strs2); m = Index(S, T, 1); if(m) printf("主串 S = {%s}\n子串 T = {%s}\n在第 %d 个位置开始匹配！\n", strs1, strs2, m); else printf("主串 S = {%s}\n子串 T = {%s}\n匹配不成功！\n", strs1, strs2); return 0; }

BM模式匹配算法图解

Boyer-Moore 经典单模式匹配算法 BM模式匹配算法-原理（图解） 由于毕业设计（入侵检测）的需要，这两天仔细研究了BM模式匹配算法，稍有心得，特此记下。 首先，先简单说明一下有关BM算法的一些基本概念。 BM算法是一种精确字符串匹配算法（区别于模糊匹配）。 BM算法采用从右向左比较的方法，同时应用到了两种启发式规则，即坏字符规则和好后缀规则，来决定向右跳跃的距离。 BM算法的基本流程: 设文本串T，模式串为P。首先将T与P进行左对齐，然后进行从右向左比较，如下图所示: 若是某趟比较不匹配时，BM算法就采用两条启发式规则，即坏字符规则和好后缀规则，来计算模式串向右移动的距离，直到整个匹配过程的结束。 下面，来详细介绍一下坏字符规则和好后缀规则。 首先，诠释一下坏字符和好后缀的概念。 请看下图：

图中，第一个不匹配的字符（红色部分）为坏字符，已匹配部分（绿色）为好后缀。 1）坏字符规则（Bad Character）： 在BM算法从右向左扫描的过程中，若发现某个字符x不匹配，则按如下两种情况讨论： i. 如果字符x在模式P中没有出现，那么从字符x开始的m个文本显然不可能与P匹配成功，直接全部跳过该区域即可。 ii. 如果x在模式P中出现且出现次数>=1，则以该字符所在最右边位置进行对齐。 用数学公式表示，设Skip(x)为P右移的距离，m为模式串P的长度，max(x)为字符x在P中最右位置。 可以总结为字符x出现与否，将max(x)=0作为初值即可。

例1： 下图红色部分，发生了一次不匹配。 计算移动距离Skip(c) = m-max(c)=5 - 3 = 2，则P向右移动2位。 移动后如下图： 2）好后缀规则（Good Suffix）： 若发现某个字符不匹配的同时，已有部分字符匹配成功，则按如下两种情况讨论： i. 如果在P中位置t处已匹配部分P'在P中的某位置t'也出现，且位置t'的前一个字符与位置t的前一个字符不相同，则将P右移使t'对应t方才的所在的位置。 ii. 如果在P中任何位置已匹配部分P'都没有再出现，则找到与P'的后缀P''相同的P的最长前缀x，向右移动P，使x对应方才P''后缀所在的位置。

交换机光模块匹配故障案例

一，事情起因: 早上接到开山机械股份有限公司的网络管理员打来电话，告知公司中部分网络无法使用，急需上门调试。立马开车前往故障地点。 开山机械股份有限公司分一，二两个厂区，核心设备都放在一区的中心机房，一区使用光纤连接二区并通过二区二层交换机完成分点。实际遇到的问题是二区所有计算机无法上网，一区计算机访问网络没有任何问题。 二，故障现象: 一区计算机访问网络没有任何问题，基本上排除了三层交换机和光路的故障。马上奔赴二区核心机房，经过了解原来二区各个网络点都是通过光纤接入到交换机连接到一起的，使用了两台华为交换机，这两台交换机通过后面板的堆叠模块堆叠连接到一起，其中一台交换机被配置为主交换机，另一个是从交换机。在主交换机上通过光纤模块连接光纤至一区中心机房的交换机。 到二区堆叠交换机处一看，发现主交换机加电后所有交换机端口指示灯都呈红色，并不停闪烁。20秒左右后闪烁停止，所有指示灯熄灭，然后过一段时间后又会出现所有指示灯再次出现红色显示的现象，此现象反复出现，不管在指示灯呈红色还是熄灭状态下用笔记本连接到相应端口都无法正常上网。 三，初步分析问题: 由于以前也曾经遇到过交换机所有端口对应指示灯呈现红色的问题，这个是广播风暴的体现，主要是因为交换机的某两个端口通过一根网线连接到一起。于是根据这个线索进行查询，看有没有网线连接照成环路的问题。反复查看后没有发现任何问题，看来不是广播风暴造成的。 将自带的笔记本通过网线连接到了二区主交换机上，发现对应的端口显示灯是绿色的，说明工作正常。这时笔者发现一区主交换机上面板显示M1(模块一)工作不正常，只有一个灯处于亮状态，其他显示速度，工作模式等指示灯都是灭的，这说明该模块并没有正常工作，而相应的M2这个堆叠模块则工作正常。笔者马上到交换机后面看看光纤连接是否正常，将光纤跳线重新插拔后TX灯始终不亮，而RX则始终亮着。看来是光纤模块或光纤线出问题了。 首先查看光纤线和接口是否正常，从一区中心机房打红光过来，把光纤插头拔下在暗处可以看到有亮光，说明有信号，该光缆是好的，也说明了从一区到二区这段光纤线路应该没

数据结构-模式匹配算法

模式匹配算法 源程序如下： #include #include int index_KMP(char *s,char *t,int pos); void get_next(char *t,int *); char s[100],t[20]; int next[20],pos=0; //主函数 main() { printf("------------------------模式匹配算法 ----------------------\n"); printf("0---匹配失败，k---匹配成功,k--指主串中第一个字符出现的位置\n"); int n; printf("请输入主串s:\n"); gets(s); printf("请输入模式串t:\n"); gets(t); get_next(t,next); n=index_KMP(s,t,pos);

printf("匹配的结果:%d\n",n); } //KMP模式匹配算法 int index_KMP(char *s,char *t,int pos) { int i=pos,j=1; while (i<=(int)strlen(s)&&j<=(int)strlen(t)) { if (j==0||s[i]==t[j-1]) { i++; j++; } else j=next[j]; } if(j>(int)strlen(t)) return i-strlen(t)+1; else return 0; }

void get_next(char *t,int *next) { int i=1,j=0; next[0]=next[1]=0; while (i<(int)strlen(t)) { if (j==0||t[i]==t[j]) { i++; j++; next[i]=j; } else j=next[j]; } } 运行效果如下：

三种模式匹配算法的比较和分析

三种模式匹配算法 作业要求：分别用KMP、MonteCarlo、LasVegs算法编制三个程序，随机生成不小于5000对长度不等的01串（三个程序使用相同的串），然后统计算法的执行时间和MonteCarlo算法的出错比率，并根据运行结果对三种算法进行深入的比较。 1、算法思路 KMP算法的主要特点是指向主串的指针不需要回溯，只向右移动，即模式串在与主串失配时，并不回溯主串的指针与模式串重新匹配，而是根据已经得到的匹配信息将模式串尽可能远的向右滑动一段。滑动距离的大小取决于模式串的失效函数next, next[k]（0<=k<=m-1）的值表示当模式串在下标为k的字符处与主串失配时应该向右移动到下标为next[k]的字符处再与主串重新匹配。算法首先要求模式串的失效函数next，然后再根据next的值进行模式匹配，在最坏情况下的时间复杂度为O（m*n），m为模式串的长度，n为主串的长度，当如果模式串中有较多相同的字符时，时间复杂度一般可达到O（m+n）。 MonteCarlo随机算法主要是通过比较模式串和主串中与模式串等长的串的“指纹”来匹配的，若两者指纹相等，则可以认为在概率意义下两者是相等的，算法中要求用到一个随机产生的素数作模运算，该素数的选取直接影响了算法的准确率，算法的时间复杂度为O（m+n）。但有一定的出错率，即选取主串中比较串的指纹与模式串相等时但比较串与模式串并不相等，理论上这种情况出现的概率为1/n，只与主串的长度有关，与模式串的长度无关，但实际上只要选取素数合适出错率比1/n要小的多。 LasVegas算法是对MonteCarlo算法的改进，当模式串的指纹与主串中的比较串相等时，此时并不直接返回匹配的位置，而是判断两个字符串是否真的相等，相等则返回，否则继续匹配。所以，该算法总能得到正确的位置，但算法的执行时间稍微比MonteCarlo算法要长一点（判断字符串是否相等的耗费），时间复杂度的期望值不超过O(m+n)。 要完成上述三个模式匹配算法的比较，需要一个0/1串的随机发生器和一个素数发生器。程序中头文件”randstr.h”包含的RandomString类是用来产生MAXSIZE对的主串和模式串的，0/1串的长度和内容都是随机的，为了便于比较，规定主串的长度一定大于模式串的长度。”random.h”包含的Random类封装了产生随机数的函数。素数发生器首先产生MAXSIZE个随机数保存在prime数组中，供随机算法使用。本程序中随机生成了10000对0/1串作为测试数据，即MAXSIZE=10000。”defs.h”定义了所用的常量。 2、算法分析和比较 运行PatternMatching可以发现： 1）三个算法运行的时间处于同一数量级的，其中在大多数情况下MonteCarlo的算法都要快于KMP和LasVegas算法，从理论上分析MonteCarlo算法的平均时间复杂度优于KMP算法，一般情况MonteCarlo 时间复杂度为O（m+n），而KMP最好情况O（m+n），最坏为O(n*m)。LasVegs要比MonteCarlo稍微慢一点点，这是预料之中的，因为判断字符串相等耗费了额外的时间。KMP和LasVegs算法的平均时间复杂度大致相等。 2）随机选取的素数大小直接影响了MonteCarlo算法的出错率。在模式串不是很长时，当素数大于某个数时我们可以发现出错率可以降到0。设模式串的最长长度为m，当随机产生的素数p>2m时，Y和X(j)的对p作模运算后的“指纹”Ip都要小于p, 此时p不可能可以整除|Y ? X(j)|，因此不会出现当Ip（X(j)）=Ip(y)时却有X(j)≠Y的误判情况，所以这种情况下MonteCarlo出错率为0。 3）素数一定大时，MonteCarlo算法的出错率比理论值1/n要小的多，即当Ip（X(j)）= Ip(y)时却有X(j)≠Y 的情况很少。相反，当素数很小时，不同0/1序列对素数作模运算的结果相同的可能性增大，出错率相应地变大。 4）当模式串的长度比主串小很多时，三个算法的执行时间明显快了，KMP和MonteCarlo算法的执行时间几乎相等。这也是比较容易理解的，模式串很短意味着它与主串匹配成功的可能性就大，算法不需要从头到尾扫描一遍主串就可以在主串的较前面找到匹配串的位置，此外，模式串的长度小则说明耗费在扫描一遍模式串的时间就短，因此执行算法所花费的时间就少得多，KMP时间复杂度接近O(m+n)，与MonteCarlo算法相等。

模式匹配法分析波导滤波器

Ka波段波导H面膜片滤波器的MMM分析 学号：XS13042008 ：田遥岭

摘要 在平时的微波滤波器分析与设计中，很多时候都是直接使用电磁仿真软件直接仿真，但是由于数值解法的先天性缺陷，我们在仿真时可能会花相当长的时间运行仿真程序。对于一些滤波器的设计人员而言，这个缺点也是相当明显的。尤其是当滤波器阶数多了以后，电磁软件的运行时间将会相当长。 本文主要是对一定尺寸的矩形波导，通过理论分析和程序仿真研究具有一定尺寸的矩形波导滤波器的滤波特性。 按照要求，本文将对a=22.86mm、b=10.16mm的矩形波导进行具体的研究讨论：首先选定的频率围Ka波段；利用模式匹配法分析这种结构，较快速的得到这种结构的滤波特性，并与HFSS中相同结构的矩形波导滤波器的仿真结果进行比较。 通过上述的分析，将会掌握另一种较为精确的滤波器分析方法。 引言 一般来讲，微波元器件的设计先用包括等效电感的等效电路进行初步设计，在用比较严格的方法，比如模式匹配法或其他数值方法进行分析验证和优化。下面就将介绍用MMM法分析矩形波导滤波器的响应理论推导及仿真过程。

理论推导 对于对称的H 面波导阶梯如下图，其模式匹配法分析不连续性两边的场的过程如下： （1）首先进行模式分析： 当TE10模入射时，由于TE10模只有Ey 分量、无Ex 分量，而且阶梯在y 方向是均匀的，即不会激励出Ex 模式。由阶梯处的边界条件可知：在阶梯处将会激励出TEm0模式。又由于此阶梯的对称性，可由阶梯两边场模式的对称性得激励模式为21,0m TE 。 （2）模式展开： 由于场的展开方式与非对称H 面阶梯中场的推导过程相同，故可以直接给出 I 区和II 区的横向场分布： I 区的场分布为：

模式匹配KMP算法实验步骤

一、问题描述 模式匹配两个串。 二、设计思想 这种由D.E.Knuth,J.H.Morris和V.R.Pratt同时发现的改进的模式匹配算法简称为KM P算法。 注意到这是一个改进的算法，所以有必要把原来的模式匹配算法拿出来，其实理解的关键就在这里，一般的匹配算法： int Index(String S,String T,int pos)//参考《数据结构》中的程序 { i=pos;j=1;//这里的串的第1个元素下标是1 while(i<=S.Length && j<=T.Length) { if(S[i]==T[j]){++i;++j;} else{i=i-j+2;j=1;}//**************(1) } if(j>T.Length) return i-T.Length;//匹配成功 else return 0; } 匹配的过程非常清晰，关键是当‘失配’的时候程序是如何处理的？为什么要回溯，看下面的例子： S:aaaaabababcaaa T:ababc aaaaabababcaaa ababc.(.表示前一个已经失配) 回溯的结果就是 aaaaabababcaaa a.(babc) 如果不回溯就是 aaaaabababcaaa aba.bc 这样就漏了一个可能匹配成功的情况 aaaaabababcaaa ababc 这是由T串本身的性质决定的，是因为T串本身有前后'部分匹配'的性质。如果T为a bcdef这样的，大没有回溯的必要。

改进的地方也就是这里，我们从T串本身出发，事先就找准了T自身前后部分匹配的位置，那就可以改进算法。 如果不用回溯，那T串下一个位置从哪里开始呢？ 还是上面那个例子，T为ababc，如果c失配，那就可以往前移到aba最后一个a的位置，像这样： ...ababd... ababc ->ababc 这样i不用回溯，j跳到前2个位置，继续匹配的过程，这就是KMP算法所在。这个当T[j]失配后，j应该往前跳的值就是j的next值，它是由T串本身固有决定的，与S串无关。 《数据结构》上给了next值的定义： 0 如果j=1 next[j]={Max{k|1aaab ->aaab ->aaab 像这样的T，前面自身部分匹配的部分不止两个，那应该往前跳到第几个呢？最近的一个，也就是说尽可能的向右滑移最短的长度。 到这里，就实现了KMP的大部分内容，然后关键的问题是如何求next值？先看如何用它来进行匹配操作。 将最前面的程序改写成： int Index_KMP(String S,String T,int pos) { i=pos;j=1;//这里的串的第1个元素下标是1 while(i<=S.Length && j<=T.Length) {

模式匹配算法

/** *时间：2010年8月26日7:09:57 *功能：模式匹配算法代码 */ #include"stdio.h" #include"malloc.h" void kmp(int *ikmp,char *t,int t_length) { int k=0; int q=0; ikmp[0]=k; for(q=1;q0&&t[k]!=t[q]) { k=ikmp[k]; } if(t[k]==t[q]) { k=k+1; } ikmp[q]=k; } /*测试*/ for(q=0;q

while(t[t_length]!='\0') { t_length++; } /*测试*/ printf("t_length is %d\n",t_length); /*求t的kmp值*/ ikmp=malloc(t_length*sizeof(int)); kmp(ikmp,t,t_length); /*匹配过程*/ for(q=0;q0&&t[k]!=s[q]) { k=ikmp[k-1]; } if(t[k]==s[q]) { k=k+1; } if(k==t_length) { free(ikmp); return (q-t_length+1); } } free(ikmp); return -1; } main() { int i=0; char *s;/*主串*/ char *t;/*匹配串*/ printf("input s: "); scanf("%s",s); printf("input t: "); scanf("%s",t);

串的模式匹配算法

串的匹配算法——Brute Force (BF)算法 匹配模式的定义 设有主串S和子串T，子串T的定位就是要在主串S中找到一个与子串T相等的子串。通常把主串S称为目标串，把子串T称为模式串，因此定位也称作模式匹配。模式匹配成功是指在目标串S中找到一个模式串T；不成功则指目标串S中不存在模式串T。 BF算法 Brute-Force算法简称为BF算法，其基本思路是：从目标串S的第一个字符开始和模式串T中的第一个字符比较，若相等，则继续逐个比较后续的字符；否则从目标串S的第二个字符开始重新与模式串T的第一个字符进行比较。以此类推，若从模式串T的第i个字符开始，每个字符依次和目标串S中的对应字符相等，则匹配成功，该算法返回i；否则，匹配失败，算法返回0。 实现代码如下： /*返回子串T在主串S中第pos个字符之后的位置。若不存在，则函数返回值为0. /*T非空。 int index(String S, String T ,int pos) { int i=pos; //用于主串S中当前位置下标，若pos不为1则从pos位置开始匹配int j =1; //j用于子串T中当前位置下标值 while(i<=S[0]&&j<=T[0]) //若i小于S长度且j小于T的长度时循环 { if(S[i]==T[j]) //两个字母相等则继续 { ++i； ++j； } else //指针后退重新开始匹配 { i=i-j+2; //i退回到上次匹配首位的下一位 j=1； } if(j>T[0]) return i-T[0]; else return 0; } }

BF算法的时间复杂度 若n为主串长度，m为子串长度则 最好的情况是：一配就中，只比较了m次。 最坏的情况是：主串前面n-m个位置都部分匹配到子串的最后一位，即这n-m位比较了m 次，最后m位也各比较了一次，还要加上m,所以总次数为：(n-m)*m+m=(n-m+1)*m 从最好到最坏情况统计总的比较次数，然后取平均，得到一般情况是O(n+m).

匹配问题及其应用

第四章 匹配问题及其应用 一、匹配理论概念及基本性质 （1）定义： 1、设M 是图G 的边子集， 称M 是G 中的一个匹配，若M 中任二边在G 中不相邻； M 中的每条边的两个端点称为在M 中相配； M 中每边的端点称为被M 许配； 称M 为G 的一个完全匹配，若G 中每个顶点皆被M 许配； 称G 的最大匹配，若对任意的G 的匹配M '，均有M M ≤'。 2、权数：对于匹配M ，它的权数为()()∑∈= M e e M ωω。 3、称M 为最优匹配，若M 为所有匹配中权数最大的匹配。 4、称P 为关于匹配M 的可扩路：设M 是图G 的一个匹配，若路P 的边在M 中交替出现，且P 的两个端点是M 不饱和的。 5、称B 是G 的一个覆盖集：设()G V B ?，若G 的每条边皆与B 中的顶相关联。 6、称B 是G 的极小覆盖：设()G V B ?，若B 是G 的一个覆盖集，但B v ∈?， {}v B -不再是G 的覆盖集。 7、称B 为G 的最小覆盖：设()G V B ?，若B 是G 的顶数最小的覆盖集。 8、G 的覆盖数：最小覆盖中顶的数目，记作()G β。 9、为A 与B 的对称差：B =()() B A B A -，其中A 、B 为集合，有 时也写成B A ⊕。 （2）基本性质： 1、M 是图G 中的一个最大匹配当且仅当G 中无M 的可扩路。 2、设G 是二分图，顶集的二分图划分为X 与Y ，满足 ①()Y X G V =； ②?=Y X ； ③X 中的任两点不相邻，Y 中亦然；

④Y X ≤，记n X =； 则存在把X 中点皆许配的匹配的充要条件是X S ??，S S N ≥)(，其中)(S N 是S 中每个点的邻点组成的所谓S 的邻集。 求G 的最大匹配M 的算法： Step1：任取G 的匹配M ； Step2：若n M ≥，则M 为G 的最大匹配，算法终止； 若不存在M 的可扩路，则M 为G 的最大匹配，算法终止。 否则转到Step3； Step3：取M 的可扩路P ，作()P E M M ⊕=。 Eg ：求图G 的最大匹配。 ()(){}5,4,3,2= M 路P ：123456 作()P E M M ⊕='=()()()()M P E P E M \\ =()()()()M P E P E M \ =()()(){}6,5,4,3,2,1 Step1：取(){}21,y x M = 取121x y P = ①1P 上一边在M 中交叉出现 ②2x 、1y 都是M 不饱和的 1P ∴是关于M 的可扩路。 作⊕=' M M 1()1P E =()(){}1221,,,y x y x Step2：对于'M ，232x y P =也是可扩路。

kmp模式匹配算法

KMP字符串模式匹配算法详解 2009-09-04 19:28 个人觉得这篇文章是网上的介绍有关KMP算法更让人容易理解的文章了，确实说得很“详细”，耐心地把它看完肯定会有所收获的～～，另外有关模式函数值next[i]确实有很多版本啊，在另外一些面向对象的算法描述书中也有失效函数 f(j)的说法，其实是一个意思，即 next[j]=f(j-1)+1，不过还是next[j]这种表示法好理解啊： KMP字符串模式匹配详解 KMP字符串模式匹配通俗点说就是一种在一个字符串中定位另一个串的高 效算法。简单匹配算法的时间复杂度为O(m*n);KMP匹配算法。可以证明它的时间复杂度为O(m+n).。 一.简单匹配算法 先来看一个简单匹配算法的函数： int Index_BF ( char S [ ], char T [ ], int pos ) { /* 若串 S 中从第pos(S 的下标0≤pos

模式匹配设计与选股

模式匹配设计与选股 [保存] 2012-10-11 14:00-15:30 模式匹配条件选股方法：方法一：左从下图该股的形态看，是一个大跌之后的连续整理形态。通过模型匹配，我们可以很容易的找出相似形态的其他股票。从“工具”→“条件选股”中打开条件选股对话框，找到事先设计好的模式匹配条件（如匹配条件不满足则选不出股票），点“执行选股”，系统自动将符合匹配条件的股票选中。选中的股票列举在另外一个框中，点击选中股票记录，窗口切换到该只股票的分析画面，并将符合匹配条件的K线以高亮度框起来以示区别。方法二：右在个股的分析窗口进行模式匹配选股。用鼠标右键圈起一段K线，在弹出的列项中选择“模式匹配选股”，则弹出模式匹配选股对话框，选择好匹配方法和其他条件后，点击“确定”，系统就将符合匹配方法的股票选出。

老师好！请帮忙编写公式：0轴上，MACD红柱连续3天缩短，今日收盘红柱比昨天放大。谢谢！ a1:="macd.macd">ref("macd.macd",1) and ref("macd.macd",1)0 and ref("macd.macd",1)>0 and ref("macd.macd",2)>0 and ref("macd.macd",3)>0 and ref("macd.macd",4)>0; a1 and a2; 请问，用于股票池“当天换手率是前三日的2倍”语句怎么写？ v/capital>sum(v/capital,3)*2;