当前课程知识点:数据结构(下) > 第十一章 串(下) > (d1)BM_BC算法:以终为始 > 11d1-3: 前轻后重
我们依然来考察蛮力算法的一次典型执行过程
假定在依次排除了一系列的对齐位置之后
我们抵达了下一个对齐位置
此时我们有两种策略
或者优先去比对靠前的字符
或者反过来 优先比对靠后的字符
这里 我们再次强调一下
只要字母表的规模不是很小
那么就每一次字符对字符的比对而言
成功的概率将远远小于失败的概率
也就是说 我们更有可能获得教训 而不是经验
果真如此 在前后这两个位置所获得的教训
其价值大小又有何区别呢
的确有所区别
而且很大
其背后的原因在于
根据这样的每一次教训
我们不仅可以排除一个对齐位置
而且可能排除掉多个对齐位置
比如 根据在前一位置所获得的教训
我们或许可以同时排除掉3个对齐位置
而不是1个
类似地 在后一位置所获得的教训
则有可能帮助我们排除掉更多的对齐位置
远远更多的对齐位置
是的 如果就这类教训对我们提高计算效率的意义而言
的确呈现出前轻后重的特点
-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
-(a)概述
--07A-1 纵览
--07A-5 接口
-(a)概述--作业
-(b1)BST:查找
-第七章 二叉搜索树--(b1)BST:查找
-(b2)BST:插入
-(b2)BST:插入--作业
-(b3)BST:删除
-第七章 二叉搜索树--(b3)BST:删除
-(c)平衡与等价
-(c)平衡与等价--作业
-(d1)AVL树:重平衡
-第七章 二叉搜索树--(d1)AVL树:重平衡
-(d2)AVL树:插入
-(d2)AVL树:插入--作业
-(d3)AVL树:删除
-(d3)AVL树:删除--作业
-(d4)AVL树:(3+4)-重构
-(d4)AVL树:(3+4)-重构--作业
-本章测验
--章节测验
-(a1)伸展树:逐层伸展
--习题
-(a2)伸展树:双层伸展
--习题
-(a3)伸展树:算法实现
--习题
-(b1)B-树:动机
--习题
-(b2)B-树:结构
--习题
-(b3)B-树:查找
--习题
-(b4)B-树: 插入
--习题
-(b5)B-树: 删除
--习题
-(xa1)红黑树:动机
--习题
-(xa2)红黑树:结构
--习题
-(xa3)红黑树:插入
--习题
-(xa4)红黑树:删除
-本章测验
--习题
-(b)散列:原理
--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
--习题
-(d1)散列:排解冲突(1)
--习题
-(d2)散列:排解冲突(2)
--习题
-(e)桶/计数排序
--习题
-本章测验
--本章测试
-(a1)需求与动机
--习题
-(a2)基本实现
--习题
-(b1)完全二叉堆:结构
--习题
-(b2)完全二叉堆:插入与上滤
--习题
-(b3)完全二叉堆:删除与下滤
--习题
-(b4)完全二叉堆:批量建堆
--习题
-(c)堆排序
--习题
-(xa1)左式堆:结构
--习题
-(xa2)左式堆:合并
--习题
-(xa3)左式堆:插入与删除
-本章测验
--本章测试
-(a)ADT
--习题
-(b1)串匹配
--习题
-(b2)蛮力匹配
--习题
-(c1)KMP算法:从记忆力到预知力
--习题
-(c2)KMP算法:查询表
--习题
-(c3)KMP算法:理解next[]表
--习题
-(c4)KMP算法:构造next[]表
--习题
-(c5)KMP算法:分摊分析
--习题
-(c6)KMP算法:再改进
-(d1)BM_BC算法:以终为始
-(d2)BM_BC算法:坏字符
-(d3)BM_BC算法:构造bc[]
-(d4)BM_BC算法:性能分析
-(e1)BM_GS算法:好后缀
-(e2)BM_GS算法:构造gs表
-(e3)BM_GS算法:综合性能
-(f1)Karp-Rabin算法:串即是数
-(f2)Karp-Rabin算法:散列
-本章测验
--本章测试
-(a1)快速排序:算法A
-- 12a1-5: 实例
--习题
-(a2)快速排序:性能分析
--习题
-(a4)快速排序:变种
-(b1)选取:众数
-(b3)选取:通用算法
--习题
-(c1) 希尔排序:Shell序列
--习题
-(c2)希尔排序:逆序对
-本章测验
--本章测试