ラビン-カープアルゴリズム
Rabin-Karpは、より効率的な方法でパターンを見つけるためのもう1つのパターン検索アルゴリズムです。また、ウィンドウを1つずつ移動してパターンをチェックしますが、すべての場合にすべての文字をチェックせずに、ハッシュ値を見つけます。ハッシュ値が一致すると、それだけが各文字をチェックしようとします。この手順により、アルゴリズムがより効率的になります。
時間計算量はO(m + n)ですが、最悪の場合はO(mn)です。
入力と出力
Input: Main String: “ABAAABCDBBABCDDEBCABC”, Pattern “ABC” Output: Pattern found at position: 4 Pattern found at position: 10 Pattern found at position: 18
アルゴリズム
rabinKarpSearch(text, pattern, prime)
入力- メインテキストとパターン。検索ハッシュ位置のもう1つの素数
出力- パターンが見つかった場所
Begin patLen := pattern Length strLen := string Length patHash := 0 and strHash := 0, h := 1 maxChar := total number of characters in character set for index i of all character in pattern, do h := (h*maxChar) mod prime done for all character index i of pattern, do patHash := (maxChar*patHash + pattern[i]) mod prime strHash := (maxChar*strHash + text[i]) mod prime done for i := 0 to (strLen - patLen), do if patHash = strHash, then for charIndex := 0 to patLen -1, do if text[i+charIndex] ≠ pattern[charIndex], then break the loop done if charIndex = patLen, then print the location i as pattern found at i position. if i < (strLen - patLen), then strHash := (maxChar*(strHash – text[i]*h)+text[i+patLen]) mod prime, then if strHash < 0, then strHash := strHash + prime done End
例
#include<iostream> #define MAXCHAR 256 using namespace std; void rabinKarpSearch(string mainString, string pattern, int prime, int array[], int *index) { int patLen = pattern.size(); int strLen = mainString.size(); int charIndex, pattHash = 0, strHash = 0, h = 1; for(int i = 0; i<patLen-1; i++) { h = (h*MAXCHAR) % prime; //calculating h = {d^(M-1)} mod prime } for(int i = 0; i<patLen; i++) { pattHash = (MAXCHAR*pattHash + pattern[i]) % prime; //pattern hash value strHash = (MAXCHAR*strHash + mainString[i]) % prime; //hash for first window } for(int i = 0; i<=(strLen-patLen); i++) { if(pattHash == strHash) { //when hash values are same check for matching for(charIndex = 0; charIndex < patLen; charIndex++) { if(mainString[i+charIndex] != pattern[charIndex]) break; } if(charIndex == patLen) { //the pattern is found (*index)++; array[(*index)] = i; } } if(i < (strLen-patLen)) { //find hash value for next window strHash = (MAXCHAR*(strHash - mainString[i]*h) + mainString[i+patLen])%prime; if(strHash < 0) { strHash += prime; //when hash value is negative, make it positive } } } } int main() { string mainString = "ABAAABCDBBABCDDEBCABC"; string pattern = "ABC"; int locArray[mainString.size()]; int prime = 101; int index = -1; rabinKarpSearch(mainString, pattern, prime, locArray, &index); for(int i = 0; i <= index; i++) { cout << "Pattern found at position: " << locArray[i]<<endl; } }
出力
Pattern found at position: 4 Pattern found at position: 10 Pattern found at position: 18
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フォードファルカーソンアルゴリズム
Ford-Fulkersonアルゴリズムは、特定のグラフの開始頂点からシンク頂点への最大フローを検出するために使用されます。このグラフでは、すべてのエッジに容量があります。 SourceとSinkという名前の2つの頂点が提供されます。ソース頂点にはすべて外向きのエッジがあり、内向きのエッジはありません。シンクにはすべて内向きのエッジがあり、外向きのエッジはありません。 いくつかの制約があります: エッジのフローは、そのグラフの所定の容量を超えません。 流入フローと流出フローも、ソースとシンクを除くすべてのエッジで等しくなります。 入力と出力 入力:隣接行列:0 10 0 10 0
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フロイドウォーシャルアルゴリズム
Floyd-Warshallアルゴリズムを使用して、特定の重み付きグラフからすべてのペアの最短経路問題を見つけます。このアルゴリズムの結果として、グラフ内の任意のノードから他のすべてのノードまでの最小距離を表す行列が生成されます。 最初、出力行列はグラフの指定されたコスト行列と同じです。その後、出力行列はすべての頂点kを中間頂点として更新されます。 このアルゴリズムの時間計算量はO(V ^ 3)です。ここで、Vはグラフ内の頂点の数です。 入力と出力 Input: The cost matrix of the graph. 0 3 6 ∞ ∞ ∞ &