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bf演算法

發布時間: 2022-02-08 10:14:06

『壹』 BF演算法是窮盡計算嗎

可以這么說,BF的意思是Brute Force 就是蠻力法的意思,枚舉法是其一種

『貳』 什麼事BF演算法

BF(Brute Force)演算法核心思想是:首先S[1]和T[1]比較,若相等,則再比較S[2]和T[2],一直到T[M]為止;若S[1]和T[1]不等,則T向右移動一個字元的位置,再依次進行比較。如果存在k,1≤k≤N,且S[k+1…k+M]=T[1…M],則匹配成功;否則失敗。該演算法最壞情況下要進行M*(N-M+1)次比較,時間復雜度為O(M*N)。

基本思想:BF演算法運用在文本搜索領域,具有簡單、直接、無需對文本進行預處理等操作,因此被廣泛的運用到多種文本檢索系統中,但是BF演算法實際上是一種暴力匹配的演算法,演算法的時間復雜度開銷很大

『叄』 什麼時候用bf演算法好,什麼時候用kmp演算法好

如果待匹配的模式串中重復的字元很少,用bf就OK了,正常的字元串差不多都是這樣的
在模式串中有很多重復的子串時,kmp效率比bf高很多

『肆』 BF演算法的C語言實現:

int Index(SString S,SString T,int pos)
{ /* 返回子串T在主串S中第pos個字元之後的位置。若不存在,則函數值為0。 */
/* 其中,T非空,1≤pos≤StrLength(S)。演算法4.5 */
int i,j;
if(1<=pos&&pos<=S[0])
{
i=pos;
j=1;
while(i<=S[0]&&j<=T[0])/*S[0],T[0]中存放的為串長*/
if(S[i]==T[j]) /* 繼續比較後繼字元 */
{
++i;
++j;
}
else /* 指針後退重新開始匹配 */
{
i=i-j+2;
j=1;
}
if(j>T[0])
return i-T[0];
else
return 0;
}
else
return 0;
}

『伍』 數據結構 BF演算法

建議動手畫一畫會比較直觀
i,j是這里作位置指針 i指向SString S中的一個位置 j指向SString T的一個位置
while後的括弧中是循環繼續的條件
很多地方字元串本身可以理解成一個字元構成的數組
S[0]這里指0號位置的內容 這里用既然用i,j和這個0#內容比較來確定何時結束循環
即可以把0號位置的內容理解為i最終的移動位置 j同理
這里++i和i++皆可 先加後加不影響 因為本句里已經沒有再用到i的值了
最後一句 如果j>T[0]導致循環結束,此時返回i,這里i是一個在S中移動最終位置
與T[0]的差 相當於兩個最終位置間的距離
另外 一般用return 0 表示正常返回

強烈建議動手畫 文字表述不能很直觀

『陸』 BF演算法的介紹

BF(Brute Force)演算法是普通的模式匹配演算法,BF演算法的思想就是將目標串S的第一個字元與模式串T的第一個字元進行匹配,若相等,則繼續比較S的第二個字元和 T的第二個字元;若不相等,則比較S的第二個字元和T的第一個字元,依次比較下去,直到得出最後的匹配結果。BF演算法是一種蠻力演算法。

『柒』 BF演算法的演算法思想

首先S[1]和T[1]比較,若相等,則再比較S[2]和T[2],一直到T[M]為止;若S[1]和T[1]不等,則S向右移動一個字元的位置,再依次進行比較。如果存在k,1≤k≤N,且S[k+1…k+M]=T[1…M],則匹配成功;否則失敗。
該演算法最壞情況下要進行M*(N-M+1)次比較,時間復雜度為O(M*N)。
舉例說明:
S: ababcababa
T: ababa
BF演算法匹配的步驟如下: i=0, j=0 i=1, j=1 i=2,j=2 i=3, j=3 i=4, j=4(失敗) ababcababa ababcababa ababcababa ababcababa ababcababa ababa ababa ababa ababa ababa i=1,j=0(失敗) ababcababa ababa i=2,j=0 i=3,j=1 i=4,j=2(失敗) ababcababa ababcababa ababcababa ababa ababa ababa i=3,j=0(失敗) ababcababa ababa i=4,j=0(失敗) ababcababa ababa i=5,j=0 i=6,j=1 i=7,j=2 i=8,j=3 i=9,j=4(成功) ababcababa ababcababa ababcababa ababcababa ababcababa ababa ababa ababa ababa ababa

『捌』 數據結構中BF演算法描述中為什麼是i=i-j+2

i-(j-1)+1:
(j-1)是j移動的距離
而i-(j-1)是讓i回到它的起始位
因為i和j進行比較所以移動距離是相同的
而i-(j-1)+1是讓i起始位+1

『玖』 什麼叫EBF演算法

通常我們用K-平均法和K-鄰近法估計橢圓基函數(EBF)中心位置與函數寬度等參數.但上述的方法在輸入矢量包含相關元素時存在性能次優化問題.另外,對於EBF網路來說,如何選擇適當的類的數目仍是一個難以解決的問題.本文提出用結合改進的RPCL演算法和EM演算法的EBF網路結構來解決上述問題.在話者識別的軟體開發中,證明這種結構具有更優越的樣本表徵能力以及更好的識別率.

『拾』 VR中BF演算法是什麼

  1. BF(Brute Force)演算法是普通的模式匹配演算法,BF演算法的思想就是將目標串S的第一個字元與模式串T的第一個字元進行匹配,若相等,則繼續比較S的第二個字元和 T的第二個字元;若不相等,則比較S的第二個字元和T的第一個字元,依次比較下去,直到得出最後的匹配結果。BF演算法是一種蠻力演算法。

  2. 首先S[1]和T[1]比較,若相等,則再比較S[2]和T[2],一直到T[M]為止;若S[1]和T[1]不等,則S向右移動一個字元的位置,再依次進行比較。如果存在k,1≤k≤N,且S[k+1…k+M]=T[1…M],則匹配成功;否則失敗。該演算法最壞情況下要進行M*(N-M+1)次比較,時間復雜度為O(M*N)。

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