KMP算法是由d.e.knuth、j.h.morris和v.r.pratt提出的一種改進的字符串匹配算法，稱為Knut-morris-pratt操作。其核心是利用匹配失敗后的信息，減少模式串與主串的匹

KMP算法是由d.e.knuth、j.h.morris和v.r.pratt提出的一種改進的字符串匹配算法，稱為Knut-morris-pratt操作。其核心是利用匹配失敗后的信息，減少模式串與主串的匹配次數(shù)，達(dá)到快速匹配的目的。具體實現(xiàn)由next（）函數(shù)實現(xiàn)，該函數(shù)包含模式字符串的局部匹配信息。KMP算法的時間復(fù)雜度為O（m，n）。

kmp算法？

好的代碼，滿足兩個條件：能達(dá)到預(yù)期效果，容易理解。

代碼的不同不在于功能能否實現(xiàn)，而主要在于實現(xiàn)的質(zhì)量。

有些代碼雖然實現(xiàn)了效果，但另一個程序員看不懂，無法維護，也是壞代碼。

現(xiàn)在在軟件行業(yè)，程序員加班是很常見的。疲勞將不可避免地影響代碼的質(zhì)量。

他們大多急于達(dá)到職能要求，完成領(lǐng)導(dǎo)安排的任務(wù)，只以完成為目標(biāo)。

這種不考慮長遠(yuǎn)的工作方式在短時間內(nèi)實現(xiàn)了目標(biāo)，但從長遠(yuǎn)來看是個大問題。

一旦程序員離開，新來的人需要很長時間才能接手。項目的可擴展性和穩(wěn)定性沒有保證。

尤其是一些外行領(lǐng)導(dǎo)只知道如何為上級做貢獻，不能科學(xué)安排時間。

功能需求一經(jīng)更改就立即更改，新功能即將出現(xiàn)。因此，工程設(shè)計不斷調(diào)整，整體建筑穩(wěn)定性受損。

整個行業(yè)還沒有意識到代碼質(zhì)量的重要性，也沒有對代碼的敬畏。它只著眼于現(xiàn)在而忽視了長遠(yuǎn)。

只有行業(yè)人員達(dá)到飽和，淘汰不合格的程序員和產(chǎn)品經(jīng)理，好的代碼才能形成趨勢。

什么樣的代碼叫好代碼？

太深的算法可以適當(dāng)學(xué)習(xí)一些，但是比較常用的算法一定能做到。不僅算法崗需要學(xué)習(xí)這么多算法，開發(fā)崗也需要學(xué)習(xí)很多常用算法，這樣才能在開發(fā)過程中編寫出高性能的代碼。我舉個例子。以前，我用MR處理一段數(shù)據(jù)。在reduce階段，我需要根據(jù)某個值保持頂部，但是如果不能使用其他算法，可以調(diào)用quick sort。最壞的時間復(fù)雜度是O（n^2）。當(dāng)數(shù)據(jù)很大時，你不能用完。如果能夠維護大頂堆或bfprt算法，時間復(fù)雜度會大大降低。所以算法是非常重要的。

那么，我們需要學(xué)習(xí)哪些算法？我將列出以下方向

常見的圖論算法，如并集搜索、最短路徑算法、二部圖匹配、網(wǎng)絡(luò)流、拓?fù)渑判虻?/p>

例如常見的二分搜索、三分搜索，特別是二分搜索、訪談常問、深度優(yōu)先搜索和廣度優(yōu)先搜索，經(jīng)典的八道數(shù)字題等等。還有一些啟發(fā)式搜索算法，如模擬退火算法、遺傳算法、粒子群算法、蟻群算法等。

Dijkstra算法用于尋找最短路徑、最大子段和、數(shù)字DP等

這一類比較大，特別是在機器學(xué)習(xí)、人工智能、密碼學(xué)等領(lǐng)域。比如數(shù)論中的大數(shù)分解，大素數(shù)的判定，擴展歐幾里德算法，中國剩余定理，盧卡斯定理等等，組合數(shù)學(xué)中的博弈問題，卡特蘭數(shù)公式，包含排除原理，波利亞計數(shù)等等，計算幾何中的極性排序、凸包問題、旋轉(zhuǎn)卡盤問題、多邊形核問題、平面最近點對問題等。另外，還有一些矩陣的構(gòu)造計算，如矩陣的快冪等。

如果要做算法作業(yè)，除了上面的一些應(yīng)用算法外，主要是機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)算法。