我在网站的论坛上看到过这个RabinKarp字符串匹配算法，我有兴趣尝试实现它，但我想知道是否有人能告诉我为什么变量ulongQ和ulongD是100007和256分别:S？这些值(value)观有什么意义？staticvoidMain(string[]args){stringA="Stringthatcontainsapattern.";stringB="pattern";ulongsiga=0;ulongsigb=0;ulongQ=100007;ulongD=256;for(inti=0;i>{0}>{1} 最佳答案 关于魔数(
我正在尝试实现Edmonds-Karp在C++中以获得最大流量，我写的略有不同:我没有遍历残差图中的所有边，而是使用邻接表仅遍历了原始图中存在的边。在用最小流量更新残差图时，我没有更新任何后边。有趣的是，当我运行我的代码时，它给出了正确的结果。所以我去了Wikipedia'sexample，它专门显示了如何使用后缘。当我将这张图输入我的代码时，我再次得到了正确的答案。我还检查了合成流矩阵，它与维基百科的相同。有人可以解释为什么我们必须添加和更新后缘，并可能举例说明它们的重要性吗？Here是我编写的代码(已更新以包括后缘): 最佳答案
我正在为Rabin-Karp算法寻找高效的哈希函数。这是我的实际代码(C编程语言)。staticboolf2(charconst*consts1,size_tconstn1,charconst*consts2,size_tconstn2){uintmax_thsub=hash(s2,n2);uintmax_ths=hash(s1,n1);size_tnmax=n2-n1;for(size_ti=0;i我考虑了一些Rabin-KarpC实现，但所有代码之间存在差异。所以我的问题是:Rabin-Karp哈希函数应该具备哪些特征？ 最佳答案
我使用在Edmonds–Karp算法维基页面中找到的伪代码实现了Edmonds–Karp算法:http://en.wikipedia.org/wiki/Edmonds%E2%80%93Karp_algorithm效果很好，但算法输出的是最大流值(最小切割值)，我需要这个切割包含的边列表我尝试更改算法，但没有成功，你们能帮忙吗？谢谢 最佳答案 如果您已经有了流，则计算残差图。然后从源进行深度优先搜索(或广度优先搜索，我认为这不重要)，以计算切割(S)的一半中的顶点。剩余的顶点位于切割的另一半T。这为您提供了切分(S,T)。如果您特别想
我有兴趣实现Rabin-Karp算法来搜索wiki上所述的子字符串:http://en.wikipedia.org/wiki/Rabin-Karp_string_search_algorithm.不是为了功课，而是为了自己的利益。我已经实现了Rabin-Karp算法(如下所示)并且它有效。但是，性能真的非常差!!!我知道我的哈希函数是基本的。然而，似乎对strstr()的简单调用总是优于我的函数rabin_karp()。我能理解为什么-散列函数比简单的逐个字符比较每个循环做的工作更多。我在这里错过了什么？Rabin-Karp算法是否应该比调用strstr()更快？什么时候最好使用Rab
我希望使用滚动哈希函数，这样我就可以对非常大的字符串的n-gram进行哈希处理。例如:“stackoverflow”，分成5克将是:"stack","tacko","ackov","ckove","kover","overf","verfl","erflo","rflow"这是滚动哈希函数的理想选择，因为在我计算出第一个n-gram哈希后，接下来的计算相对便宜，因为我只需删除第一个哈希的第一个字母并添加新的最后一个字母第二个哈希。我知道通常这个哈希函数是这样生成的:H=c1ak−1+c2ak−2+c3ak−3+...+cka0其中a是常数，c1,...,ck为输入字符。如果您在Rabi
几周前，我向Stackoverflow提出了一个问题，关于创建一种有效的算法来搜索大量文本中的模式。现在我正在使用字符串函数indexOf进行搜索。一个建议是使用Rabin-Karp作为替代方案。我写了一个小测试程序如下来测试Rabin-Karp的实现。publicstaticvoidmain(String[]args){Stringtest="Maryhadalittlelambwhosefleecewaswhiteassnow";Stringp="was";longstart=Calendar.getInstance().getTimeInMillis();for(intx=0;x
我正在尝试实现HopcroftKarpalgorithm在Python中使用networkx作为图形表示。目前我是这样的:#AlgorithmsforbipartitegraphsimportnetworkxasnximportcollectionsclassHopcroftKarp(object):INFINITY=-1def__init__(self,G):self.G=Gdefmatch(self):self.N1,self.N2=self.partition()self.pair={}self.dist={}self.q=collections.deque()#initforv
