定义如果在一个图中，删除某个节点连同与之关联的边，会导致整个图的连通分支数增加，那么这个节点叫做割点（ArticulationPoint,CutVertex）如下图：整个图的连通分支数为1，但是删除节点3后，整个图就“分裂”成了2个连通分支：因此，节点3是整个图的割点。方法一个很容易想到的方法是，依次删除图中的每一个节点，看剩下部分的连通分支数增没增加。但是那样显然太浪费时间了！有没有一种办法，能够快速的找出整个图的割点呢？Tarjan算法的核心思想：深度优先遍历(DFS)这张图，得到的DFS树（由遍历路径和节点构成的树）中，当某个节点u满足以下条件之一时，它就是割点：u为DFS树的树根，且u

定义如果在一个图中，删除某个节点连同与之关联的边，会导致整个图的连通分支数增加，那么这个节点叫做割点（ArticulationPoint,CutVertex）如下图：整个图的连通分支数为1，但是删除节点3后，整个图就“分裂”成了2个连通分支：因此，节点3是整个图的割点。方法一个很容易想到的方法是，依次删除图中的每一个节点，看剩下部分的连通分支数增没增加。但是那样显然太浪费时间了！有没有一种办法，能够快速的找出整个图的割点呢？Tarjan算法的核心思想：深度优先遍历(DFS)这张图，得到的DFS树（由遍历路径和节点构成的树）中，当某个节点u满足以下条件之一时，它就是割点：u为DFS树的树根，且u

定义BM算法是由Boyer和Moore两人提出的一种高效的字符串匹配算法，被认为是一种亚线性算法（即平均的时间复杂度低于线性级别），其时间效率在一般情况下甚至比KMP还要快3~5倍。原理BM算法跟其他的字符串匹配算法相比，其中一个不同之处是在比对字符的时候，扫描的顺序不是从左往右，而是从右往左的。暴力匹配所谓暴力匹配，就是从右向左比对字符，当遇到不匹配的字符时，就将模式串往右移动一个字符，循环执行，直到所有字符都能匹配上（成功），或模式串的右边界超过了文本串的右边界（失败）。如图：代码实现：intbrute(std::stringt,std::stringp){constintm=p.leng

定义BM算法是由Boyer和Moore两人提出的一种高效的字符串匹配算法，被认为是一种亚线性算法（即平均的时间复杂度低于线性级别），其时间效率在一般情况下甚至比KMP还要快3~5倍。原理BM算法跟其他的字符串匹配算法相比，其中一个不同之处是在比对字符的时候，扫描的顺序不是从左往右，而是从右往左的。暴力匹配所谓暴力匹配，就是从右向左比对字符，当遇到不匹配的字符时，就将模式串往右移动一个字符，循环执行，直到所有字符都能匹配上（成功），或模式串的右边界超过了文本串的右边界（失败）。如图：代码实现：intbrute(std::stringt,std::stringp){constintm=p.leng