樸素模式匹配演算法java實現
對於一個給定的 source 字串和一個 target 字串,你應該在 source 字串中找出 target 字串出現的第一個位置(從0開始)。如果不存在,則返回 -1。
class Solution {
/**
* Returns a index to the first occurrence of target in source,
* or -1 if target is not part of source.
* @param source string to be scanned.
* @param target string containing the sequence of characters to match.
*/
public int strStr(String source, String target) {
//write your code here
//注意傳入null引數的情況
if(null == source || null == target ){
return -1;
}
int lenS = source.length();
int lenT = target.length();
for (int s = 0; s <= lenS - lenT; s++) {
boolean sEqual = true;
int i = 0;
while(sEqual && i < lenT){
if(source.charAt(s + i) == target.charAt(i)){
i++;
}else{
sEqual = false;
}
}
if(sEqual){
return s;
}
}
return -1;
}
}
相關文章
- 樸素的模式匹配演算法模式演算法
- 樸素貝葉斯演算法的實現與推理演算法
- 樸素貝葉斯演算法的python實現演算法Python
- 樸素貝葉斯演算法的python實現 -- 機器學習實戰演算法Python機器學習
- 樸素貝葉斯演算法演算法
- 樸素貝葉斯實現文件分類
- 樸素貝葉斯和半樸素貝葉斯(AODE)分類器Python實現Python
- 樸素貝葉斯分類和預測演算法的原理及實現演算法
- 分類演算法-樸素貝葉斯演算法
- 04_樸素貝葉斯演算法演算法
- 樸素貝葉斯演算法原理小結演算法
- 機器學習實戰(三)--樸素貝葉斯機器學習
- 機器學習演算法(二): 樸素貝葉斯(Naive Bayes)機器學習演算法AI
- Machine Learning-樸素貝葉斯演算法Mac演算法
- 基於樸素貝葉斯的定位演算法演算法
- 《統計學習方法》——樸素貝葉斯程式碼實現
- chapter6:概率及樸素貝葉斯--樸素貝葉斯APT
- 第五篇:樸素貝葉斯分類演算法原理分析與程式碼實現演算法
- 機器學習|樸素貝葉斯演算法(二)-用sklearn實踐貝葉斯機器學習演算法
- 機器學習筆記:樸素貝葉斯方法(Naive Bayes)原理和實現機器學習筆記AI
- Python機器學習筆記:樸素貝葉斯演算法Python機器學習筆記演算法
- Python機器學習 — 樸素貝葉斯演算法(Naive Bayes)Python機器學習演算法AI
- 樸素貝葉斯模型模型
- Dijkstra演算法詳解(樸素演算法+堆最佳化)演算法
- 資料探勘(8):樸素貝葉斯分類演算法原理與實踐演算法
- 機器學習經典演算法之樸素貝葉斯分類機器學習演算法
- 簡單易懂的樸素貝葉斯分類演算法演算法
- 機器學習筆記之樸素貝葉斯分類演算法機器學習筆記演算法
- 樸素貝葉斯分類演算法(Naive Bayesian classification)演算法AI
- (實戰)樸素貝葉斯實現垃圾分類_201121
- 模式匹配-KMP演算法模式KMP演算法
- 樸素貝葉斯法初探
- 《機器學習實戰》基於樸素貝葉斯分類演算法構建文字分類器的Python實現機器學習演算法文字分類Python
- 石子合併問題 (樸素區間DP&&GarsiaWachs演算法)演算法
- 實現SLIC演算法生成畫素畫演算法
- KMP模式匹配演算法KMP模式演算法
- MYSQL最樸素的監控方式MySql
- 模式匹配kmp演算法(c++)模式KMP演算法C++