KMP算法和BM算法分別是前綴匹配和后綴匹配的經(jīng)典算法。1. 因?yàn)槁酚杀碇械拿總€(gè)條目都指定了一個(gè)網(wǎng)絡(luò)，所以一個(gè)目標(biāo)地址可以匹配多個(gè)條目。最顯式的表項(xiàng)，即具有最長子網(wǎng)掩碼的表項(xiàng)，稱為最長前綴匹配。2.

KMP算法和BM算法分別是前綴匹配和后綴匹配的經(jīng)典算法。

1. 因?yàn)槁酚杀碇械拿總€(gè)條目都指定了一個(gè)網(wǎng)絡(luò)，所以一個(gè)目標(biāo)地址可以匹配多個(gè)條目。最顯式的表項(xiàng)，即具有最長子網(wǎng)掩碼的表項(xiàng)，稱為最長前綴匹配。

2. 我們之所以稱之為this，是因?yàn)檫@個(gè)表?xiàng)l目也是與路由表中目標(biāo)地址的最高位匹配的條目。

BM算法原理有哪些呢？

Tttattributedlabel突出顯示多個(gè)字符串。

您需要匹配每個(gè)字符串以獲得所有需要突出顯示的nsrange，然后使用nsmutable attributedstring為每個(gè)nsrange添加屬性

首先，字符串匹配算法?？梢詫W(xué)習(xí)KMP和BM算法。這里我直接用OC提供的nsregularexpression來匹配正則表達(dá)式，應(yīng)該是最簡單最直接的方法

文件壓縮的原理非常簡單。我舉個(gè)例子。例如，如果你是一家公司的老板，你想知道下面100名員工的工資，所以HR會給你一個(gè)excel表格。

此excel有100行，第一行是姓名，第二行是相應(yīng)的薪資。HR給你每個(gè)員工的工資，這是文件本身。你開始稱贊這位員工工作認(rèn)真。第二天，一個(gè)聰明的人事專家來了。他發(fā)現(xiàn)，除了第一個(gè)員工是2000元外，excel表實(shí)際上要花1000元。因此，智能人事專家重新繪制了一個(gè)excel表格，只有兩行。第一條線第一個(gè)員工2000元，第二條線其他員工1000元。這叫做壓縮。這也稱為無損壓縮。

但如果其他員工不都是1000元，有的是998元，有的是999元，有的是1002元，有的是1003元。你只是老板，不是工薪族，所以沒必要這么細(xì)心地掌握，所以這個(gè)聰明的員工還是給你一張桌子，第一行是2000，第二行是其他員工1000。雖然這張表格不夠準(zhǔn)確，但足以讓你了解整體薪資。這稱為有損壓縮。