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讲得仔细,谢了
全面分析 Spring 的编程式事务管理及声明式事务管理 -
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对所有post有效只能使用过滤器
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mark了,灰常感谢!
JAVA中最方便的Unicode转换方法 -
anlaetion:
这算法可以有
js 字符串搜索算法
基本搜索:
function search(source, subject){ var srcLen = source.length; var subLen = subject.length; for(var i=0; i<srcLen-subLen; i++){ var k = i; for(var j=0; j<subLen; j++,k++){ if(source.charAt(k)!=subject.charAt(j)) break; if(j == subLen-1) return i; } } return -1; }
kmp快速搜索:
KMP的优势就是没有回溯,这对于只能够使用一个指针进行搜索的情况下,不仅仅有效率上的优势,实现起来也更自然。当然对于数组来说,使用俩指针并没有什么不便,如果是对于文件或者输入流进行搜索,那回溯起来就会很麻烦了。下面是KMP搜索。
KMP算法的核心就是不回溯原字符串指针,这点其实不难做到,重要的是要想到这一点——对于回溯的字符,其实都是已知的。解释一下就是,比如在"abcdefg"中搜索"abcdeg",前五个字符"abcde"都是匹配的,第六个字符f和g不匹配,这时候,对于上面的搜索算法,i将会+1,整个匹配重新开始一次,这就是回溯了。但是仔细想一下,回溯其实完全可以避免的,因为如果知道是在第六个字符不匹配,那就说明前五个字符都是匹配的,从而说明"知道回溯之后的字符是什么",对于这个例子来说,我们肯定知道源字符串前面五个字符是"abcde"。这是KMP搜索的根基。
好,下面让我们抛开源字符串吧!我们只关心目标字符串,也就是"abcdeg"。下面我们来设想,如果在搜索中发现源字符串的【n】字符和目标字符串的【m】字符匹配失败,那说明什么呢?说明之前的字符都是匹配的,否则也不会走到这里。也就是源字符串的【n-m】到【n-1】这m个字符与目标字符串的【0】到【m-1】这m个字符匹配。既然已经在搜索之前知道这个相等关系,那何苦在搜索的时候一次又一次的回溯呢?这个本来就是可以预测的,是搞一次就得的事情。因为源字符串的【n-m】到【n-1】是已知的。所以不用每次都死板的回溯到源字符串的n-m+1。
举例来说,对于在"abababc"中搜索"ababc",第一次不匹配的情况如下
1 |
0 1 2 3 4 5 6 |
2 |
a b a b a b c |
3 |
a b a b c |
4 |
^
|
这时候,如果把指针回溯到源字符串的1位置,其实没有意义的,因为它是b,和目标字符串的a不匹配。而且,我们其实已经知道源字符串0到3这四个字符的值是跟目标字符串的四个字符一样的,都是abab。KMP的思想就是,充分利用这个已知条件,"源字符串不回溯,尽量让目标字符串少回溯,然后继续进行搜索"。那应该让目标字符串回溯到什么地方呢?这就看已经匹配的字符串的内容了。
使用S代表源字符串,T代表目标字符串,S[n]和T[m]失配(注意,因为失配了,这时候S[n]是什么是不知道的)。对于源字符串已知的只有S[n-m+1]到S[n-1]这m-1个字符。假设能够找到这样一个k,使得S[n-k]...S[n-1]=T[0]....T[k-1] (0<k<m),那么就只需要保持S不回溯,让T回溯到K,然后继续匹配就好了。而如果能够找到一个最大的K值,那么效率则是最高的。
对于上面的例子,k的值是2,KMP搜索的下一个状态是:
1 |
0 1 2 3 4 5 6 |
2 |
a b a b a b c |
3 |
a b a b c
|
4 |
^
|
然后继续匹配就成功啦。
所以,KMP算法的核心是,如何为目标字符串的每个位置的找到一个k值,组成一个数组F,好在每次匹配到目标字符串的m失配的时候,将目标字符串回溯到F[m],然后继续进行匹配。找到这个数组之后,KMP搜索就算是完成80%了。
下面是构建这个数组F的方法。
这时候目标字符串身兼源字符串和目标字符串两个角色。构建数组T可以说是一个步进的过程,需要用到之前的结果。首先是F[0],F[0]的意思是第一个字符就不匹配,也就是说对源字符串一无所知,这时候没得搞了,直接要源字符串向前挪动一个。在F里,我们使用-1来标记第一个字符就匹配失败的情况。也就是F[0]=-1。F[1]其实肯定是0。我们真正需要计算的是从F[2]到最后的。下面是>=2的时候的计算方法。注意,F[i]代表S的第i个字符匹配"失败"的时候,T需要回溯到的索引的值。如何求F[i]的值呢?首先取得F[i-1]的值,然后看S[i-1]是否=T[F[i-1]],如果等于,那么F[i]=F[i-1]+1。这个原理是递归的。F[i-1]的值是在i-1失配的时候,T索引回溯到的值,如果这时候,这个值与S[i-1]相等,那就说明F[i]可以在F[i-1]的基础上增加1了。否则继续检查S[i-1]是否等于T[[F[i-1]]],直到没有的搜索了,就是0。
代码如下:
function kmpSearch(source, subject){ var srcLen = source.length; var subLen = subject.length; var pattern = []; prefix(subject, pattern); for(var index=0,p=0; index<srcLen; index++){ if(source.charAt(index) == subject.charAt(p)){ p++; if(p == subLen) return index - subLen + 1; }else{ p = pattern[p]; } } return -1; } function prefix(subject,pattern){ var subLen = subject.length; pattern[0] = 0; for(var i=1,k=0; i<subLen; i++){ while ((subject.charAt(i) != subject.charAt(k)) && k > 0){ k = pattern[k]; } if(subject.charAt(i) == subject.charAt(k)){ k++; } pattern[i] = k; } }
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