我在网站的论坛上看到过这个RabinKarp字符串匹配算法，我有兴趣尝试实现它，但我想知道是否有人能告诉我为什么变量ulongQ和ulongD是100007和256分别:S？这些值(value)观有什么意义？staticvoidMain(string[]args){stringA="Stringthatcontainsapattern.";stringB="pattern";ulongsiga=0;ulongsigb=0;ulongQ=100007;ulongD=256;for(inti=0;i>{0}>{1} 最佳答案 关于魔数(
我正在为Rabin-Karp算法寻找高效的哈希函数。这是我的实际代码(C编程语言)。staticboolf2(charconst*consts1,size_tconstn1,charconst*consts2,size_tconstn2){uintmax_thsub=hash(s2,n2);uintmax_ths=hash(s1,n1);size_tnmax=n2-n1;for(size_ti=0;i我考虑了一些Rabin-KarpC实现，但所有代码之间存在差异。所以我的问题是:Rabin-Karp哈希函数应该具备哪些特征？ 最佳答案
我正在尝试根据FIPS186-3中的描述实现Miller-Rabin素性测试C.3.1.无论我做什么，我都无法让它发挥作用。说明非常具体，我认为我没有遗漏任何内容，但对于非素数，我得到了true。我做错了什么？templateTPOW(Rbase,Sexponent,constTmod){Tresult=1;while(exponent){if(exponent&1)result=(result*base)%mod;exponent>>=1;base=(base*base)%mod;}returnresult;}//useduint64_ttopreventoverflow,buton
Miller_rabin素数测试一种用来判断素数的算法。前置芝士威尔逊定理若\(p\)为素数，\((p-1)!\equiv-1(\modp)\)。证明：充分性证明：如果\(p\)不是素数，那么他的因数必定存在于$1,2,3,\dots,p−1$之中，所以\(\gcd((p-1)!,p)\)，那么\((p-1)!\not\equiv-1\)。必要性证明：首先，我们知道$$p-1\equiv-1(\modp)$$那么我们只需要证明\((p-2)!\equiv1(\modp)\)就可以了。设\(A=\{2,3\dots,p-2\}\)对于\(x\inA\)，肯定存在一个\(a\inA\)，使得\(i
一、摘要 大数素性检测一直是数论界、密码学界等经久不衰的研究方向，实现大数素性检测的算法也在不断地被改进。目前已经出现了很多大数素性检测的算法，而Miller-Rabin算法在其中显得十分耀眼。本文调研了常见的大素数判断算法，并详细介绍了Miller-Rabin大素数判断算法的原理，然后结合相关的数论知识，以生成一个512bits的大素数为例，编程实现了该大素数判断算法。二、引言i.研究的问题及其背景 素数是除了自身和1以外，没有其他素数因子的自然数。在我们以前的数学学习过程中，我们知道了很多素数。但这些我们认知范围内的素数，无论是在数值还是个数方面，相对于整个素数
我有兴趣实现Rabin-Karp算法来搜索wiki上所述的子字符串:http://en.wikipedia.org/wiki/Rabin-Karp_string_search_algorithm.不是为了功课，而是为了自己的利益。我已经实现了Rabin-Karp算法(如下所示)并且它有效。但是，性能真的非常差!!!我知道我的哈希函数是基本的。然而，似乎对strstr()的简单调用总是优于我的函数rabin_karp()。我能理解为什么-散列函数比简单的逐个字符比较每个循环做的工作更多。我在这里错过了什么？Rabin-Karp算法是否应该比调用strstr()更快？什么时候最好使用Rab
python代码实现Miller-Rabin算法及效率测试欢迎大家访问我的GitHub博客https://lunan0320.github.io/文章目录python代码实现Miller-Rabin算法及效率测试一、算法描述1、主要思路2、伪代码描述二、代码实现1、Python代码实现过程如下：2、Miller-Rabin素性检测3、获得给定长度的随机比特位串4、测试效率部分三、算法效率测试实例1、实例2、实例3、实例4、四、参考文献一、算法描述1、主要思路把n-1写成n-1=2k*m,其中m是一个奇数随机选取整数a，使得1≤a≤n-12、伪代码描述b=ammodnifb≡1(modn)the
我希望使用滚动哈希函数，这样我就可以对非常大的字符串的n-gram进行哈希处理。例如:“stackoverflow”，分成5克将是:"stack","tacko","ackov","ckove","kover","overf","verfl","erflo","rflow"这是滚动哈希函数的理想选择，因为在我计算出第一个n-gram哈希后，接下来的计算相对便宜，因为我只需删除第一个哈希的第一个字母并添加新的最后一个字母第二个哈希。我知道通常这个哈希函数是这样生成的:H=c1ak−1+c2ak−2+c3ak−3+...+cka0其中a是常数，c1,...,ck为输入字符。如果您在Rabi
几周前，我向Stackoverflow提出了一个问题，关于创建一种有效的算法来搜索大量文本中的模式。现在我正在使用字符串函数indexOf进行搜索。一个建议是使用Rabin-Karp作为替代方案。我写了一个小测试程序如下来测试Rabin-Karp的实现。publicstaticvoidmain(String[]args){Stringtest="Maryhadalittlelambwhosefleecewaswhiteassnow";Stringp="was";longstart=Calendar.getInstance().getTimeInMillis();for(intx=0;x
