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11d1-2: 善待教训课程教案、知识点、字幕

让我们将视线拉回到蛮力算法

你应该记得 蛮力算法一次典型的运行过程

可以表示为这样一幅图

是的 如果将文本串固定在这里

那么 这些就是模式串在不同对齐位置处的历史快照

事实上 模式串在每一个对齐位置的故事 都是类似的

首先 要经过若干次成功的比对

在这里 用绿色的线条来表示

而接下来 总是一次失败的比对

此后 在下一位置的故事依然

该算法也需要经过若干次成功的比对

然后终止于失败的比对

而在接下来的第三次、第四次、第五次等等等等

各次对齐中 也同样都是要经过若干次成功的比对

并终止于一次失败的比对

因此 就局部的每一次对齐而言

我们都需要经过若干次的成功

并终止于一次失败

请注意 在每次对齐中尽管只有一次失败

但却足以确定相应的对齐位置是无效的

事实上 只有最后一次对齐位置才有可能是成功的

因此 就整体而言恰好与刚才局部的模式相反

多次失败 以及至多一次的成功

因此 如果我们着眼于改进蛮力算法

那么 我们的目标与其说是要加速匹配

不如说是要加速失败

或更准确地讲

要尽可能快速地、低成本地排除掉无效的对齐位置

事实上 KMP等算法就是这样

你应该记得

KMP会聪明地排除掉其中的若干个 甚至是大量的对齐位置

从而大大地节省计算的成本

甚至从某种意义上讲

我们或许能够做得比KMP还要出色

正如我们刚才所指出的

就排除某个对齐位置而言

相应的那些成功的比对

并不重要

而在这个意义上起实质作用的 反而是那些失败的比对

如果真的像刚才说的那样

我们总是需要在排除多个无效的对齐位置之后

才能够确定最终有效的对齐位置

那么 我们反倒应该更加期盼这种失败的比对出现得更早

比如 按照这种思路的一种极端情况就是

我们或许可能只做这些失败的比对

就足以排除掉相应的对齐位置

无论是它

还是它

以及它

诸如此类

正如我们在习题解析中所指出的那样

为了排除掉一个对齐位置

我们平均只需做常数次比对

而且在理想平均的情况下

你甚至不必去关心

哪个字符更有可能首先失败

而只需按部就班地从前向后、自左而右地依次比对就可以了

是的 如果我们的关注力只停留于单个的比对位置

那么固然如此

但是 倘若我们将所有的对齐位置作为一个整体来考虑

我们就会发现 实际上 在每一个对齐位置处

按照什么样的次序去尝试对比各字符

却十分敏感而关键

我们的建议是 你或许应该优先去比对那些靠后、乃至最靠后的字符

也就是说

与我们常规的做法恰恰相反

或许你应该更多地去关注教训

是的 如果教训的确不能避免的话

或许我们应该让它更早地暴露出来

或者再准确地讲

应该让更大的教训 更早地暴露出来

那么 为什么就串匹配算法而言

在越靠后的位置所获得的教训

所具有的价值越高呢

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第零章

-选课之前

--写在选课之前

--宣传片

-考核方式

--考核方式

-OJ系统说明

--关于OJ

--1-注册与登录

--2-界面与选课

--3-提交测试

-关于课程教材与讲义

--课程教材与讲义

-关于讨论区

--关于讨论区

-微信平台

--html

-PA晋级申请

--PA晋级

--MOOC --> THU 晋级申请专区

--THU --> CST 晋级申请专区

--编程作业不过瘾?且来清华试比高!

第七章 二叉搜索树

-(a)概述

--07A-1 纵览

--07A-2 循关键码访问

--07A-3 有序性

--07A-4 单调性

--07A-5 接口

-(a)概述--作业

-(b1)BST:查找

--07B1-1 概述

--07B1-2 查找:算法

--07B1-3 查找:理解

--07B1-4 查找:实现

--07B1-5 查找:语义

-第七章 二叉搜索树--(b1)BST:查找

-(b2)BST:插入

--07B2-1 插入:算法

--07B2-2 插入:实现

-(b2)BST:插入--作业

-(b3)BST:删除

--07B3-1 删除:框架

--07B3-2 删除:单分支

--07B3-3 删除:双分支

--07B3-4 删除:复杂度

-第七章 二叉搜索树--(b3)BST:删除

-(c)平衡与等价

--07C-1 极端退化

--07C-2 平均高度

--07C-3 理想+适度

--07C-4 歧义=等价

--07C-5 等价变换

-(c)平衡与等价--作业

-(d1)AVL树:重平衡

--07D1-1 AVL=BBST

--07D1-2 平衡因子

--07D1-3 适度平衡

--07D1-4 接口

--07D1-5 失衡+复衡

-第七章 二叉搜索树--(d1)AVL树:重平衡

-(d2)AVL树:插入

--07D2-1 插入:单旋

--07D2-2 插入:双旋

--07D2-3 插入:实现

-(d2)AVL树:插入--作业

-(d3)AVL树:删除

--07D3-1 删除:单旋

--07D3-2 删除:双旋

--07D3-3 删除:实现

-(d3)AVL树:删除--作业

-(d4)AVL树:(3+4)-重构

--07D4-1 ”3+4“重构

--07D4-2 ”3+4“实现

--07D4-3 rotateAt()

--07D4-4 综合评价

-(d4)AVL树:(3+4)-重构--作业

-本章测验

--章节测验

第八章 高级搜索树(上)

-(a1)伸展树:逐层伸展

--08A1-1 宽松平衡

--08A1-2 局部性

--08A1-3 自适应调整

--08A1-4 逐层伸展

--08A1-5 实例

--08A1-6 一步一步往上爬

--08A1-7 最坏情况

--习题

-(a2)伸展树:双层伸展

--08A2-1 双层伸展

--08A2-2 子孙异侧

--08A2-3 子孙同侧

--08A2-4 点睛之笔

--08A2-5 折叠效果

--08A2-6 分摊性能

--08A2-7 最后一步

--习题

-(a3)伸展树:算法实现

--08A3-1 功能接口

--08A3-2 伸展算法

--08A3-3 四种情况

--08A3-4 查找算法

--08A3-5 插入算法

--08A3-6 删除算法

--08A3-7 综合评价

--习题

-(b1)B-树:动机

--08B1-1 640KB

--08B1-2 越来越大的数据

--08B1-3 越来越小的内存

--08B1-4 一秒与一天

--08B1-5 分级I/O

--08B1-6 1B = 1KB

--习题

-(b2)B-树:结构

--08B2-1 观察体验

--08B2-2 多路平衡

--08B2-3 还是I/O

--08B2-4 深度统一

--08B2-5 阶次含义

--08b2-6: 紧凑表示

--08B2-7 BTNode

--08B2-8 BTree

--习题

-(b3)B-树:查找

--08B3-1 算法过程

--08B3-2 操作实例

--08B3-3 算法实现

--08B3-4 主次成本

--08B3-5 最大高度

--08B3-6 最小高度

--习题

第八章 高级搜索树(下)

-(b4)B-树: 插入

--08B4-1 算法框架

--08B4-2 分裂

--08B4-3 再分裂

--08B4-4 分裂到根

--08B4-5: 实例演示

--习题

-(b5)B-树: 删除

--08B5-1 算法框架

--08B5-2 旋转

--08B5-3 合并

--08B5-4 实例演示

--08B5-5 道法自然

--习题

-(xa1)红黑树:动机

--08XA1-1 观察体验

--08XA1-2 持久性

--08XA1-3 关联性

--08XA1-4 O(1)重构

--习题

-(xa2)红黑树:结构

--08XA2-1 定义规则

--08XA2-2 实例验证

--08XA2-3 提升变换

--08XA2-4 末端节点

--08XA2-5 红黒树,即是B-树

--08XA2-6 平衡性

--08xa2-7: 接口定义

--习题

-(xa3)红黑树:插入

--08XA3-1 以曲为直

--08XA3-2 双红缺陷

--08XA3-3 算法框架

--08XA3-4 RR-1

--08XA3-5 RR-2

--08XA3-6 归纳回味

--习题

-(xa4)红黑树:删除

--08XA4-1 以曲为直

--08XA4-2 算法框架

--08XA4-3 双黑缺陷

--08XA4-4 BB-1

--08XA4-5 反观回味

--08XA4-6 BB-2R

--08XA4-7 BB-2B

--08XA4-8 BB-3

--08xa4-9: 归纳体味

-本章测验

--习题

第九章 词典

-(b)散列:原理

--09B-1 从服务到电话

--09B-2 循值访问

--09B-3 数组

--09B-4 原理

--09B-5 散列

--09B-6 冲突

--习题

-(c)散列:散列函数

--09C-1 冲突难免

--09C-2 何谓优劣

--09C-3 整除留余

--09C-4 以蝉为师

--09C-5 M+A+D

--09C-6 平方取中

--09C-7 折叠汇总

--09C-8 伪随机数

--09C-9 多项式

--09C-A Vorldmort

--09C-B DSA@THU

--习题

-(d1)散列:排解冲突(1)

--09D1-1 一山二虎

--09D1-2 泾渭分明

--09D1-3 开放定址

--09D1-4 线性试探

--09D1-5 懒惰删除

--习题

-(d2)散列:排解冲突(2)

--09D2-1 平方试探

--09D2-2 一利一弊

--09D2-3 至多半载

--09D2-4 M + Lemda

--09D2-5 双蜓点水

--09D2-6 4k + 3

--09D2-7 双平方定理

--09D2-8 泾渭分明

--习题

-(e)桶/计数排序

--09E-1 大数据 + 小范围

--09E-2 桶排序

--09E-3 计数排序

--习题

-本章测验

--本章测试

第十章 优先级队列

-(a1)需求与动机

--10a1-1: 应用需求

--10a1-2: 计算模式

--10a1-3: 功能接口

--习题

-(a2)基本实现

--10a2-1: 向量

--10a2-2: 有序向量

--10a2-3: BBST

--习题

-(b1)完全二叉堆:结构

--10b1-1: 完全二叉树

--10b1-2: 结构性

--10b1-3: 形具神备

--10b1-4: 堆序性

--习题

-(b2)完全二叉堆:插入与上滤

--10b2-1: 上滤

--10b2-2: 实例

--10b2-3: 实现

--10b2-4: 效率

--习题

-(b3)完全二叉堆:删除与下滤

--10b3-1: 算法

--10b3-2: 实例

--10b3-3: 实现

--10b3-4: 效率

--习题

-(b4)完全二叉堆:批量建堆

--10b4-1 : 自上而下的上滤:算法

--10b4-2: 自上而下的上滤:效率

--10b4-3: 自下而上的下滤:算法

--10b4-4 : 自下而上的下滤:实例

--10B4-5: 自下而上的下滤:效率

--习题

-(c)堆排序

--10c-1: 算法

--10c-2: 就地

--10c-3: 实现

--10c-4: 实例

--习题

-(xa1)左式堆:结构

--10xa-1: 第一印象

--10xa1-2: 堆之合并

--10xa1-3: 奇中求正

--10xa1-4: NPL

--10xa1-5: 左倾性

--10xa1-6: 左展右敛

--习题

-(xa2)左式堆:合并

--10xa2-1: LeftHeap模板类

--10xa2-2: 算法

--10xa2-3: 实现

--10xa2-4: 实例

--习题

-(xa3)左式堆:插入与删除

--10xa3-1: 插入即是合并

--10xa3-2: 删除亦是合并

-本章测验

--本章测试

第十一章 串(上)

-(a)ADT

--11a-1: 定义+特点

--11a-2: 术语

--11a-3: ADT

--习题

-(b1)串匹配

--11b1-1: 问题与需求

--11b1-2 算法测评

--习题

-(b2)蛮力匹配

--11b2-1: 构思

--11b2-2: 版本一

--11b2-3: 版本二

--11b2-4: 性能

--习题

-(c1)KMP算法:从记忆力到预知力

--11c1-1: 重复匹配的前缀

--11c1-2: 不变性

--11c1-3 : 记忆力

--11c1-4: 预知力

--习题

-(c2)KMP算法:查询表

--11c2-1: 制表备查

--11c2-2: 主算法

--11c2-3: 实例

--习题

-(c3)KMP算法:理解next[]表

--11c3-1: 快速移动

--11c3-2: 避免回溯

--11C3-3: 通配哨兵

--习题

-(c4)KMP算法:构造next[]表

--11c4-1: 递推

--11c4-2: 算法

--11c4-3: 实现

--习题

-(c5)KMP算法:分摊分析

--11c5-1: 失之粗糙

--11c5-2: 精准估计

--习题

-(c6)KMP算法:再改进

--11c6-1: 美中不足

--11c6-2: 以卵击石

--11c6-3: 前车之覆

--11c6-4 后车之鉴

--11c6-5 : 可视对比

第十一章 串(下)

-(d1)BM_BC算法:以终为始

--11d1-1: 不对称性

--11d1-2: 善待教训

--11d1-3: 前轻后重

--11d1-4: 以终为始

-(d2)BM_BC算法:坏字符

--11d2-1: 坏字符

--11d2-2: 特殊情况

-(d3)BM_BC算法:构造bc[]

--11d3: 画家策略

-(d4)BM_BC算法:性能分析

--11d4-1: 最好情况

--11d4-2: 最坏情况

-(e1)BM_GS算法:好后缀

--11e1-1: 兼顾经验

--11e1-2: 好后缀策略

--11e1-3: 实例体验

-(e2)BM_GS算法:构造gs表

--11e2: 构造gs表

-(e3)BM_GS算法:综合性能

--11e3-1: BM之性能

--11e3-2: 各算法纵览

-(f1)Karp-Rabin算法:串即是数

--11f1-1: 化串为数

--11f1-2: 凡物皆数

--11f1-3: 串亦是数

-(f2)Karp-Rabin算法:散列

--11f2-1: 数位溢出

--11f2-2: 散列压缩

--11f2-3: 应对冲突

--11f2-4: 指纹更新

-本章测验

--本章测试

第十二章 排序

-(a1)快速排序:算法A

--12a1-1: 分而治之

--12a1-2: 轴点

--12a1-3: 构造轴点

--12a1-4: 单调性 + 不变性

-- 12a1-5: 实例

--习题

-(a2)快速排序:性能分析

--12a2-1: 不稳定 + 就地

--12a2-2: 最好情况 + 最坏情况

--12a2-3: 平均情况

--习题

-(a4)快速排序:变种

--12a4-1: 不变性

--12a4-2: 单调性

--12a4-3: 实现

--12a4-4: 实例

--12a4-5: 时间 + 空间 + 稳定性

-(b1)选取:众数

--12b1-1: 选取 + 中位数

--12b1-2: 从中位数到众数

--12b1-3: 从频繁数到众数

--12b1-4: 减而治之

--12b1-5: 算法实现

-(b3)选取:通用算法

--12b3-1: 尝试

--12b3-2: quickSelect

--12b3-3: linearSelect:算法

--12b3-4: linearSelect:性能分析A

--12b3-5 : linearSelect:性能分析B

--12b3-6 : linearSelect:性能分析C

--习题

-(c1) 希尔排序:Shell序列

--12c1-1: 策略

--12c1-2: 实例

--12c1-3: 循秩访问

--12c1-4: 插入排序

--12c1-5: Shell序列

--习题

-(c2)希尔排序:逆序对

--12c2-1: 邮资问题

--12c2-2: 定理K

--12c2-3: 逆序对

-本章测验

--本章测试

11d1-2: 善待教训笔记与讨论

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