为解决上述问题，从1985年起在IP地址中又增加了一个“子网号字段”，使两级IP地址变成为三级IP地址，它能够较好地解决上述问题，并且使用起来也很灵活。这种做法叫作划分子网(subnetting) [RFC 950]，或子网寻址或子网路由选择。 划分子网已成为因特网的正式标准协议。
串(string)(或字符串）是由零个或多个字符组成的有限序列，其中每个字符都来自某个字符表（ Alphabet） Σ，比如 ASCII 字符集或 Unicode 字符集。 一般记为：
无分类编址CIDR（Classless Inter-Domain Routing，构造超网） 背景：在1992年因特网仍然面临三个必须尽早解决的问题，这就是：B类地址在1992年已分配了近一半，眼看就要在1994年3月全部分配完毕！因特网主干网上的路由表中的项目数急剧增长（从几千个增长到几万个）。 整个 IPv4 的地址空间最终将全部耗尽。 1987年，RFC1009就指明了在一个划分子网的网络中可同时使用几个不同的子网掩码。使用变长子网掩码VLSM(Variable Length Subnet Mask
数据结构与算法 基本算法思想 动态规划 贪心算法 回溯算法 分治算法 枚举算法 算法基础 时间复杂度 空间复杂度 最大复杂度 平均复杂度 基础数据结构 数组 动态数组 树状数组 矩阵 栈与队列 栈 队列 阻塞队列 并发队列 双端队列 优先队列 堆 多级反馈队列 线性表 顺序表 链表 单链表 双向链表 循环链表 双向循环链表 跳跃表 并查集 哈希表(散列表) 散列函数 碰撞解决办法: 开放地址法 链地址法 再次哈希法 建立公共溢出区 布隆过滤器 位图 动态扩容 树 二叉树: 各种遍历,递归与非递归 二
在字符串匹配算法的前两讲，我们分别介绍了暴力算法BF算法，利用哈希值进行比较的RK算法，以及尽量减少比较次数的BM算法，没看过的小伙伴可以点击下方链接：
CIDR 使用 “斜线记法” (slash notation)，它又称为 CIDR 记法，即在 IP 地址后面加上一个斜线 “/” ，然后写上网络前缀所占的位数（这个数值对应于三级编址中子网掩码中 1 的个数）。
在字符串匹配算法的前两讲，我们分别介绍了暴力算法BF算法，利用哈希值进行比较的RK算法，以及尽量减少比较次数的BM算法。
KMP 算法可以说是字符串匹配算法中最知名的算法了，KMP 算法是根据三位作者（D.E.Knuth，J.H.Morris 和 V.R.Pratt）的名字来命名的，算法的全称是 Knuth Morris Pratt 算法，简称为 KMP 算法。
理论篇——帮你把KMP算法学个通透！（理论篇）_哔哩哔哩 (゜-゜)つロ 干杯~-bilibili
在此处，失配了，所以要进行回溯，i的初始位置变成第二个元素位置，j的初始位置变成第一个元素位置，再进行匹配
甄建勇，高级架构师（某国际大厂），十年以上半导体从业经验。主要研究领域:CPU/GPU/NPU架构与微架构设计。感兴趣领域:经济学、心理学、哲学。
KMP算法是我们数据结构串中最难也是最重要的算法。难是因为KMP算法的代码很优美简洁干练，但里面包含着非常深的思维。真正理解代码的人可以说对KMP算法的了解已经相当深入了。而且这个算法的不少东西的确不容易讲懂，很多正规的书本把概念一摆出直接劝退无数人。这篇文章将尽量以最详细的方式配图介绍KMP算法及其改进。文章的开始我先对KMP算法的三位创始人Knuth,Morris,Pratt致敬，懂得这个算法的流程后你真的不得不佩服他们的聪明才智。
在主串A中查找模式串B的出现位置，其中如果A的长度是n，B的长度是m，则n > m。当我们暴力匹配时，在主串A中匹配起始位置分别是 0、1、2….n-m 且长度为 m 的 n-m+1 个子串。
小米golang开发面试只进行了1小时，没有涉及过多的八股文题目，给了两个场景题，让我一下子措手不及，虽然我很想进入下一轮，但很遗憾，第一轮面试挂~~
也就是说，KMP算法是用来解决字符串匹配问题的，从一个主字符串text中寻找一个子字符串(模式字符串)pattern，看这个子串是否在主串中，比如对于text='abaacababcac'和pattern='ababc'，子串是包含在主串中的，同时它在主串中的索引是5。
对主串的每个字符作为子串开头，与要匹配的字符串进行匹配。对主串做大循环，每个字符开头做要匹配子串的长度的小循环，直到匹配成功或全部遍历完成为止串 S 与模式串 T 有部分相同子串时，可以简化朴素匹配算法中的循环流程。 KMP 中的关键就是求公共最长匹配前缀和后缀的长度。 从子串最长前缀和最长后缀开始求。最长也少于前面字符个数。
倘若要在一堆数据中对一个关键词进行匹配搜索，传统做法是把数据拆分开，然后遍历他们，看看是否包含这个关键词，对于 “fin” 和 “finish” 这样存在包含关系的单词来说是没问题的，但是对于 “fish” 和 “finish” 这样并不存在包含关系的单词就失效了，这时候期望计算出两个单词的相似性，比如 “fish” 和 “finish” 都包含 “ish”，“ish” 的长度是 3，我们可以理解相似性为 3。目前主流做法是通过最长公共子串来寻找两个或多个已知字符串最长的子串。
由三位前辈发表的一个模式匹配算法，可以大大避免重复遍历的情况，称之为克努特-莫里斯-普拉特算法，检查 KMP 算法。
1994 年，Michael Burrows 和 David Wheeler 发明了Burrows-Wheeler Transform算法，并以他们的姓名命名。在读《Universal losslessdata compression algorithm》的时候，我也深刻体会到了文中对该算法精确的描述，以至于一半以上的内容都是讲它以及如何改进优化BWT的。
中文分词算法大致分为基于词典规则与基于机器学习两大派别，不过在实践中多采用结合词典规则和机器学习的混合分词。由于中文文本是由连续的汉字所组成，因此不能使用类似英文以空格作为分隔符进行分词的方式，中文分词需要考虑语义以及上下文语境。本文主要介绍基于词典规则的中文分词。
kmp算法用于字符串的模式匹配，也就是找到模式字符串在目标字符串的第一次出现的位置 比如 abababc 那么bab在其位置1处，bc在其位置5处 我们首先想到的最简单的办法就是蛮力的一个字符一个字符的匹配，但那样的时间复杂度会是O(m*n) kmp算法保证了时间复杂度为O(m+n)
图片 第一部分:算法概述 算法定义:一系列解决问题的清晰易行的步骤和规则。以编程实现,输入为问题实例,输出为问题解。 算法特征:输入、输出、有穷性、确定性、可行性。算法必须有清晰的输入与输出,步骤必须能在有限时间内结束,为任意输入都可以给出解,并且解得出的结果是正确的。 算法类族:递归算法、迭代算法、确定算法、非确定算法、Exact算法、Heuristic算法等。递归算法通过递归解决子问题,迭代通过循环;确定算法对每组输入都给出同样的输出,非确定算法输出随输入变化。Exact算法可以给出最优解,Heuri
Manacher算法的应用范围比较狭窄，但是它的思想和拓展kmp算法有很多共通之处，所以在这里介绍一下。Manacher算法是查找一个字符串的最长回文子串的线性算法。
今天下午部门内部技术分享是分词器算法。这次的主讲是大名鼎鼎的Ansj分词器的作者-孙健。 作者简介： Ansj分词器作者 elasticsearch-sql（elasticsearch的sql插件）作者，支持sql查询 nlp-lang自然语言工具包发起人 NLPCN（自然语言处理组织）发起人 等等... 网站：http://www.nlpcn.org/ GIT地址：https://github.com/NLPchina 具体作者详情请百度、Google 大神首先对中文分词的概念进行详细的解释
大家可能觉得 KMP 这个算法的名字很特别、很怪，因为 KMP 它并不是三个英文单词的开头，而是三个计算机科学家的名字。发明这个算法的三位计算机科学家分别为：Knuth、Morris、Pratt。第一个是大家都非常熟悉的 Donald Ervin Knuth (高德纳)，他是《计算机设计艺术》的作者，也是编程界非常有名的一位老专家。然后 M 和 P 也都是当时比较著名的计算机专家，而 KMP 匹配算法就是他们三个一起研究出来的 。
这篇文章主要是总结一下kmp算法。所以就不写暴力遍历的逻辑了。这个算法属实是让我看了挺长时间，各种讲解博客是一点也看不进去（不是写的不详细，而是总感觉写的乱七八糟很复杂），最长公共前缀一直没理解其作用，不过反反复复的刷对应的讲解视频，卒或有所闻。
https://www.cnblogs.com/techflow/p/12393742.html
中文分词：指的是将原文的一段段文本拆分成一个个单词的过程，这些单词顺序拼接后组成原文本。分为两个方法：基于词典规则和基于机器学习
谈到字符串问题，不得不提的就是 KMP 算法，它是用来解决字符串查找的问题，可以在一个字符串（S）中查找一个子串（W）出现的位置。KMP 算法把字符匹配的时间复杂度缩小到 O(m+n) ,而空间复杂度也只有O(m)。因为“暴力搜索”的方法会反复回溯主串，导致效率低下，而KMP算法可以利用已经部分匹配这个有效信息，保持主串上的指针不回溯，通过修改子串的指针，让模式串尽量地移动到有效的位置。
算法的重要性，我就不多说了吧，想去大厂，就必须要经过基础知识和业务逻辑面试+算法面试。所以，为了提高大家的算法能力，这个公众号后续每天带大家做一道算法题，题目就从LeetCode上面选 ！
软件算法中，最基础的算法要数排序和查找了，而字符串模式匹配算法可谓是基础中的基础，而最有名又最具代表性的字符串匹配算法要数 KMP 算法了，本文我们就来详细介绍一下 KMP 算法
分词是自然语言处理中最基本的任务之一，而词典分词是最简单、最常见的分词算法，仅需一部词典和一套查词典的规则即可。
因为是由这三位学者发明的：Knuth，Morris和Pratt，所以取了三位学者名字的首字母。所以叫做KMP
KMP 相关补充及内容来源和给我的一些启发 《代码随想录》 labuladong-有限状态机之 KMP 字符匹配算法 ---- 我想对你说: 其实我感觉，写完本文我其实还不是特别透彻，也许在三刷或者更多刷的时候，或者说也许在未来的某一刻我会突然顿悟，到时候我可能还会更新一篇文章。 希望这篇文章能够给你一些启发。 ---- 前言: 以下内容中，我们称要匹配的字符串为模式串，使用模式串去匹配看是否存在该子串的叫文本串。 即，使用模式串在文本串中匹配，看文本串中
【问题描述】 对于字符串S和T，若T是S的子串，返回T在S中的位置（T的首字符在S中对应的下标），否则返回-1.
3.KMP算法—这里借鉴宫水三叶大佬的讲解 具体详情可以看原文 KMP 算法是一个快速查找匹配串的算法，它的作用其实就是本题问题：如何快速在「原字符串」中找到「匹配字符串」。 上述的朴素解法，不考虑剪枝的话复杂度是 O(m * n) 的，而 KMP 算法的复杂度为 O(m + n)。 KMP 之所以能够在 O(m + n)O(m+n) 复杂度内完成查找，是因为其能在「非完全匹配」的过程中提取到有效信息进行复用，以减少「重复匹配」的消耗。
该算法的时间复杂度为O(n*m)，其中n是字符串数组的长度，m是最长公共前缀的长度。
有两部分组成：并且是由大到小，倒着匹配 坏前缀：普通匹配只一位一位移动，移动规则为 si(坏字符的位置) xi(坏字符在匹配字符最后出现的位置) 都没有xi=-1 移动距离等于si-xi 好后缀：坏前缀有可能产生负数，所以还要利用好后缀来进行匹配，好后缀类似坏前缀如果匹配串中有和好后缀相同的子串 ，移动到最靠后的子串的位置，如果没有相同的子串，就需要在匹配的子串中，查找和前缀子串匹配最长的子串进行移动。
笔记转载于GitHub项目：https://github.com/NLP-LOVE/Introduction-NLP
串（或字符串）是由零个或多个字符组成的有限序列，一般记为 s = 'a1a2...an'，s为串名。子串在主串中的位置以子串的第一个字符在主串中的位置来表示。
KMP算法，又称模式匹配算法，能够在线性时间内判定字符串 A[1~N]是否为字符串B[1~M]的子串，并求出字符串A在字符串B中各次出现的位置。
一年一度的双11网购盛典就要到了，不少商家推出了保价双11的活动。作为剁手党的我立刻开启了买买买模式，一小波包裹已在途中。我每天都怀着迫切的心情刷几遍物流信息，盼望着各快递站点加速收发，尽早将包裹送到我手中。其实，在支撑我们网购的Internet网络中，也有收发数据包的快递站点——路由器。
在解决字符串匹配问题中，若不使用python内置函数，大部分时候会想到使用BF(暴力循环)算法来解决。然而，这样会产生一个问题：算法的时间复杂度过高，匹配的字符串过长，往往会导致计算结果超时。如果使用KMP算法就能减少不必要的循环匹配计算，极大的减少算法的时间复杂度。
KMP算法是一种改进的字符串匹配算法，由D.E.Knuth与J.H.Morris和V.R.Pratt同时发现，因此人们称它为克努特—莫里斯—普拉特算法。KMP算法主要分为两个步骤：字符串的自我匹配，目
各种文本编辑器的 "查找" 功能（Ctrl+F），大多采用 Boyer-Moore 算法。
KMP 算法可以说是我学过的算法里最让我印象深刻的一个算法了。初学 KMP 的时候真的是抓耳挠腮，硬啃了一下午的博客才勉强可以自己独立推一遍算法的整个流程。第二次学习 KMP 是为了在数据结构课上给同学们介绍这个算法，自己学和教会别人又是不一样的难度，于是我又重新学习了一遍，但这一次学习时有很多之前觉得很抽象的东西都突然茅塞顿开了，为了讲解的效果，我还反复推导了几次算法，确保讲课的流畅。第三次学习 KMP 是为了给集训队的学弟们讲这个算法，而竞赛更偏重于算法的应用，所以我在重新推演了一次算法后又找了一些经典例题。自此，对于 KMP 的理解可以说是挺明晰了。最近，我又学习了 AC自动机，很巧的是，AC自动机的思想和 KMP 是一样的，于是我又“被迫”重温了一遍 KMP ，既然那么有缘分，不如就写篇博客吧。
Z algorithm是我今天做leetcode的时候偶然得知的一个用于字符串匹配的经典算法，我说怎么一个我几乎毫无解题思路的题目别人人均2分钟搞定，也是把我惊到了……
假设我们有这样一个要求,一个字符串S,一个匹配字符串P,我们想知道匹配串P是否被包含在字符串S中,如果包含那它在S的什么位置上? 解决这个问题最简单的方法就是暴力匹配,匹配串中的一个元素匹配到了,就
这个分词程序是文舫工作室贡献出来的。 强烈推荐看看文舫工作室的开发日志，他们的激情可以鼓励很多人...... 自从小叮咚分词程序发布后，很多软件行业的朋友们都来信索取，因为定位的问题，所以小叮咚的分词程序和 ICTCLAS的算法完全不同的。 小叮咚的分词程序的定位是为搜索引擎服务的。可以参考：一种面向搜索引擎的中文切分词方法 ICTCLAS和基于最长词匹配算法变形的分词系统 是面向语法，语义的。 不同的应用导致了不同的分词算法，但是正如车东所说的，我们现在应该跳过分词这个点，面向分词应用了。 我很赞同。 如果大家需要 基于最长词匹配算法变形的分词系统 的代码，可以到这个页面下载申请书，填写后我会给你 发送一份相关代码。 关于分词文德是专家，大家可以下载 Lucene使用者沙龙 中的录音，听听他对分词的一些经验。 这些申请书会在以后整理出来共享的。 相关连接： 文舫工作室的网址 Lucene使用者沙龙
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