模式匹配瞄准算法设计
模式匹配瞄准
我们知道比较有战斗力的直线提前量和圆周运动瞄准算法，都是针对固定模式的瞄准算法，比如直线提前量算法，如果对手不是走直线，就打不准；而圆周运动算法是针对做圆周运动的机器人的，如果对手走S型路线呢？我们是不是还要设计一套S行路线的瞄准算法呢？好，就算我们设计出来了，遇到走三角形路线的呢？是不是又要设计一套新的算法呢？就算你都设计出来了，如果对手的运动模式不断变化，一会儿做圆周，一会儿做S型，你该怎么办，使用圆周算法瞄准还是S型算法瞄准？显然，我们原来的思路出现了局限性。这里我将要介绍一种技术，能让我们的机器人自己识别对手的运动模式，然后从对手的模式推导出瞄准点，不管对手怎样变，只要有规律，我们都能打得很准。这可以说是一种具有学习能力的算法了，学习完本文后，实际上你已踏入了人工智能的领域。
学习目标
理解模式匹配的基本原理。
理解例子中的应用原理。
了解机器人学习的概念。
任务
实现模式匹配瞄准算法。
实现任务
可能你现在对模式匹配算法还非常陌生，不用担心，下面会先介绍什么是模式匹配，然后再应用到机器人瞄准策略中。
1. 问题分析
模式匹配的基本概念是记录并寻找相似的样本，在AI-CODE中，样本一般情况就是指对手的运动状态，也就是说寻找相似的运动状态。我这里举个例子，比如对手做圆周运动5周后又做200个距离的直线运动，然后又开始做圆周运动，在做完4周之后你会预测它紧接着会怎样运动？按照我们常规的经验来分析，我们会推测它会继续作圆周运动1周，然后做直线运动。为什么你我会做出这样的推
断？首先，因为我们记住了它原来的运动，它原来是运动5个圆周然后200距离直线，我们对此记得清清楚楚，其次我们做了比较，找出了最匹配的地方，我们把这4个圆周运动，看做它原来做5个圆周运动的开始4个，所以我们推断它还会按照原来的规律继续下去，如果对手真是有这样的规律，那么我们将击中它。模式匹配算法也正是采用了这两个步骤实现了像你我一样的推断能力，而且利用计算机强记忆能力和快速计算能力，更能做出比你我更精确的推断。也许有人要说了，刚才那个例子，如果机器人不是按照那个规律运动的，第一次做圆周5次然后直线，第二次就做圆周4次然后就直线了呢，很有可能有这样的机器人啊，那么我们的分析就错啦。我这里回答你，是的，我们的分析就错了，但是随着我们记录的更多，我们会慢慢的正确起来，第一次5周，第二次4周的这种变化也是一种规律，只要我们记录的足够多，分析的足够多，下一次它如果再出现这样的情况，我们就知道了。也就是说，只要对手的运动有一定规律，我们就能分析出来，打中它。实际上通常的机器人运动都是有规律的，只是有的很明显，变化少，有的不很明显，变化多，很显然对于前者，模式匹配算法会打的很好，对于后者，可能效果略差。不管怎么样，这都是瞄准算法的一个大突破，现在我们一起来实现了这样一个机器人，你会看到它的强大。
2. 算法设计
根据刚才的分析，我们知道模式匹配算法主要是两个步骤，记录样本和比较样本（也就是寻找相似的样本，即匹配的意思，样本即模式的意思，模式匹配由此得名）。实际上算法大体可以说就是三步，如下图所示：
整体思路其实很简单，就那样三个步骤，我们在脑海里结合我们人类自己分析对手运动规律的方法很好理解这三个步骤。但是要在机器人程序中实现这样的功能，可能就要费一番功夫了。我们不要害怕，只要认真思考，总会有答案。不过这里我们的思考方法就很重要了，我们要倒着顺序思考，理由很简单，因为我们最终的目的是要很好的击中对手，而计算对手未来位置的部分是最后一个步骤。因此我们先从这个部分开始思考，根据历史中的一系列对手状态推断对手的未来位置，我们最好采用什么样的方法？回顾一下圆周瞄准那一章的把圆周运动精确
为实际的多边形的图，那就是一个轨迹，我们根据对手的转动速度算出对手的方向再结合对手运动速度就能一个单位时间一个单位时间的推出（迭代）对手的未来位置（如果忘记那章的内容，请详细阅读那章后再继续读此章内容）。也就是说，我们需要对手一系列连续单位时间的方向和速度就能推断对手的未来位置。因此我们这里可以考虑，对手的样本就是对手的方向和速度，正好，方向和速度也能体现对手运动规律，因此这两个属性既能作为比较的样本——第二步骤，又能作为推算对手未来位置的属性——第三步骤，显然，第一步骤我们需要记录的对手的样本就是对手的方向和速度了。
3. 编写代码
根据以上分析，这里给出一个示例方案的相关代码：
/**
* 用模式匹配算法开火的机器人
* @author xiemin
*/
public class PatternFire extends SimpleRobot
{
//开火的火力
private static final double POWER = 0.5;
//保留历史纪录的最大长度
private static final int HISTORY_LENGHT = 2000;
//用于匹配段的长度
private static final int MATCH_LENGHT = 20;
//对手的速度记录
private double[] velocityRecord = new double[HISTORY_LENGHT]; //对手的方向记录
private double[] headingRecord = new double[HISTORY_LENGHT]; //数组的当前索引
private int currentIndex=0;
public void onRoundBegin(RoundBeginAction action)
{
currentIndex = 0;
}
public void onTick(TickAction action)
{
Bot opponent = getFirstOpponent();
if(opponent==null) return;
record(opponent);
int matchIndex = getMatchIndex();
Point2D firePoint = getFirePoint(matchIndex, POWER);
fire(firePoint, POWER);
}
//记录当前的机器人状态
private void record(Bot bot)
{
velocityRecord[currentIndex] = bot.getVelocity(); headingRecord[currentIndex] = bot.getHeading(); currentIndex++;
}
//计算最佳的匹配点
private int getMatchIndex()
{
double beatSimilarity=Double.POSITIVE_INFINITY;
int matchIndex=0;
//这里取i //和留取足够的节点给递推未来坐标用 for(int i=MATCH_LENGHT; i //取10个样本节点计算相似度 double similarity=0; for(int j=1; j<=MATCH_LENGHT; j++) { similarity+=Math.abs(velocityRecord[i-j]-velocityRecord[currentIn dex-j]); similarity+=Math.abs(headingRecord[i-j]-headingRecord[currentInd ex-j]); //加了权值的匹配度计算 //similarity+= //Math.abs(velocityRecord[i-j]-velocityRecord[currentIndex-j])/8; //similarity+= //Math.abs(headingRecord[i-j]-headingRecord[currentIndex-j])/Mat h.PI; } //记录最相似的相似度，以及对应的记录节点下标 if(similarity { matchIndex=i; beatSimilarity=similarity; } } return matchIndex; } //得到开火的位置 private Point2D getFirePoint(int matchIndex, double power) { //预测位置 Point2D firePoint = getFirstOpponent().getLocation(); int time = 0; while(matchIndex+time { double distance = MathUtils.distance(getLocation(), firePoint); if(distance/getBulletV elocity(power)<=time) break; firePoint = MathUtils.nextPoint(firePoint, headingRecord[matchIndex+time], velocityRecord[matchIndex+time]); time++; } return firePoint; } public static void main(String[] args) { startup(args, new PatternFire()); } } 算法流程图中的第一步，主要实现代码是record函数中的代码，注意数组的用法，每次记录后currentIndex++增加一，这种数组的用法我们应该比较熟悉了。第二步的代码实现是函数getMatchedIndex，第三步的代码主要就是getFirePoint函数了，主要功能是求得射击方向，然后射击。 在getFirePoint函数中，求射击方向，原理和第十二章求圆周瞄准射击方向的原理类似，用了迭代的方法，可以参考对比这两部分，即能很好理解。这里用到了nextPoint函数，此函数作用是求开火点。 注意常量HISTORY_LENGHT，代表了机器人的记忆能力，我这里设为2000，也就是说这个机器人最多能保留历史纪录的最大为2000长度，这大概是几十轮的比赛了。一般比赛足够了，如果达到了这个量，就要从头开始。 如果不做这种方式控制matchIndex继续增长，数组容不下更多数据，会造成程序错误。常量HISTORY_LENGHT，是用于迭代推算对手未来位置、速度的，因为迭代推算的时候，时间是一步一步往后推，我们要保证推到最后的射击点要在我们记忆过的有效范围内，因此在寻找匹配样本的时候，我们的比较范围的最后边界要比当前样本下标提前一部分时间。见getMatchedIndex中的用法。 4. 调试算法 创建一个新的机器人，命名为Javabook. PatternFire采用上面的相关代码，建立成功后，新建战斗选择此机器人，再选择一个做圆周运动的机器人作为它的对手，你可以看到在对手饶几圈之后，我们就能打得很准了，说明他学习懂了对手的规律。换个绕墙走的对手看看，基本上对手绕墙一圈后，我们就能打得很准了，再换其他规律的对手，看看效果，可以看出，很多有规律的机器人，不管它的规律是什么样的，它几乎都能通过学习一段时间打的越来越好。可见我们的效果达到了，我们编写了一个能真正学习知识的机器人。 改进与扩展 虽然我们的机器人已经拥有了学习能力，但是这只是很简单的学习，因为在做样本比较的时候，我们只是比较了对于我们迭代推断敌人未来位置有用的敌人方向和敌人速度，如果我们再加入一些其他样本信息，可能会更好，注意比较的样本信息必须是跟敌人运动有关系的才有用，否则只会取得相反的效果。比如，如果加入敌人的转动速度作为比较样本，则比较有用，但是加入敌人的能量作为比较信息，则大部分情况都不会有用。还有，我们只是比较了一个单位时间的样本（当前样本和历史中的每一个样本比较），对于我们刚开始分析的时候举的例子，敌人圆周运动几圈是需要若干个单位时间的，因此，如果增加比较的样本数量（从当前到n个单位时间以前的一系列样本，和历史中相同长度的一系列样本的比较），则更会取得更好的效果。方方面面的改进还有很多。具体实现这里就不多述。提醒一点就是，比较的越多，程序用的时间越长，AI-CODE中每个机器人每个单位时间所能用的计算时间是有限的，因此在做改进的时候，不要一味的增加复杂度，以至于机器人运算超时而被系统强行终止。找出最有效的样本，最合适的样本比较长度，最合适的记忆长度，才能写出最强的模式匹配机器人。 总结 这一章我们讲述了模式匹配瞄准算法，并实现了一个采用此技术的机器人，可以说，从此我们的机器人拥有了学习能力。模式匹配的优点是能够观察出敌人运动轨迹的规律，并预测敌人未来出现的位置，因此一些很有运动规律的机器人将很难逃过模式匹配的法眼，但是正如它的优点的前提所说，它只对有运动规律的机器人很有效（有些运动规律并不是我们肉眼能看得出来，也许你看到某个机器人 似乎很没规律，但是模式匹配机器人却能找出它的规律从而打得很准），而对于运动模式非常随机的机器人，可能就不是那么有效了。绕敌人运动那一章我们给绕敌人运动的机器人加入了反向的随机因素，这增加其实战中对于模式匹配机器人的扰乱效果。模式匹配是个很大很复杂的领域，它在人工智能中的作用也是非常大，几乎是每本人工智能书籍必讲的内容，我们这里讲的只是它的一个很小的应用。如果你深刻理解了它的原理，相信你定能用完全不同的实现方式写出更强的模式匹配机器人。 【关键字】设计、方法、条件、动力、增长、计划、问题、系统、网络、理想、要素、工程、项目、重点、检验、分析、规划、管理、优化、中心 数学建模常用模型方法总结 无约束优化 线性规划连续优化 非线性规划 整数规划离散优化 组合优化 数学规划模型多目标规划 目标规划 动态规划从其他角度分类 网络规划 多层规划等… 运筹学模型 （优化模型） 图论模型存 储论模型排 队论模型博 弈论模型 可靠性理论模型等… 运筹学应用重点:①市场销售②生产计划③库存管理④运输问题⑤财政和会计⑥人事管理⑦设备维修、更新和可靠度、项目选择和评价⑧工程的最佳化设计⑨计算器和讯息系统⑩城市管理 优化模型四要素：①目标函数②决策变量③约束条件 ④求解方法(MATLAB--通用软件LINGO--专业软件) 聚类分析、 主成分分析 因子分析 多元分析模型判别分析 典型相关性分析 对应分析 多维标度法 概率论与数理统计模型 假设检验模型 相关分析 回归分析 方差分析 贝叶斯统计模型 时间序列分析模型 决策树 逻辑回归 传染病模型马尔萨斯人口预测模型微分方程模型人口预 测控制模型 经济增长模型Logistic 人口预测模型 战争模型等等。。 灰色预测模型 回归分析预测模型 预测分析模型差分方程模型 马尔可夫预测模型 时间序列模型 插值拟合模型 神经网络模型 系统动力学模型(SD) 模糊综合评判法模型 数据包络分析 综合评价与决策方法灰色关联度 主成分分析 秩和比综合评价法 理想解读法等 旅行商(TSP)问题模型 背包问题模型车辆路 径问题模型 物流中心选址问题模型 经典NP问题模型路径规划问题模型 着色图问题模型多目 标优化问题模型 车间生产调度问题模型 最优树问题模型二次分 配问题模型 模拟退火算法(SA) 遗传算法(GA) 智能算法 蚁群算法(ACA) (启发式) 常用算法模型神经网络算法 蒙特卡罗算法元 胞自动机算法穷 举搜索算法小波 分析算法 确定性数学模型 三类数学模型随机性数学模型 模糊性数学模型 模式匹配的KMP算法详解 模式匹配的KMP算法详解 这种由D.E.Knuth,J.H.Morris和V.R.Pratt同时发现的改进的模式匹配算法简称为KMP算法。大概学过信息学的都知道，是个比较难理解的算法，今天特把它搞个彻彻底底明明白白。 注意到这是一个改进的算法，所以有必要把原来的模式匹配算法拿出来，其实理解的关键就在这里，一般的匹配算法： int Index(String S,String T,int pos)//参考《数据结构》中的程序 { i=pos;j=1;//这里的串的第1个元素下标是1 while(i<=S.Length && j<=T.Length) { if(S[i]==T[j]){++i;++j;} else{i=i-j+2;j=1;}//**************(1) } if(j>T.Length) return i-T.Length;//匹配成功 else return 0; } 匹配的过程非常清晰，关键是当‘失配’的时候程序是如何处理的？回溯，没错，注意到(1)句，为什么要回溯，看下面的例子： S:aaaaabababcaaa T:ababc aaaaabababcaaa ababc.(.表示前一个已经失配) 回溯的结果就是 aaaaabababcaaa a.(babc) 如果不回溯就是 aaaaabababcaaa aba.bc 这样就漏了一个可能匹配成功的情况 aaaaabababcaaa ababc 为什么会发生这样的情况？这是由T串本身的性质决定的，是因为T串本身有前后'部分匹配'的性质。如果T为abcdef这样的，大没有回溯的必要。 五、详细设计 #include int KMPFindImprove(String &P); //改进的KMP匹配算法 void Output2(); //输出子串在主串中出现的位置 }; int String::KMPFindImprove(String &P) { int sum=0; int j=KMPFindImprove(0,P); while(j!=-1) { count[sum++]=j; if(j<=n-P.n) j=KMPFindImprove(j+P.n,P); } return sum; } void String::Output2() //输出子串在主串中的位置 { int i=0; while(count[i]!=count[i+1] && i 动画精度模型制作与探究 Animation precision model manufacture and inquisition 前言 写作目的：三维动画的制作，首要是制作模型，模型的制作会直接影响到整个动画的最终效果。可以看出精度模型与动画的现状是随着电脑技术的不断发展而不断提高。动画模型走精度化只是时间问题，故精度模型需要研究和探索。 现实意义：动画需要精度模型，它会让动画画面更唯美和华丽。游戏需要精度模型，它会让角色更富个性和激情。广告需要精度模型，它会让物体更真实和吸引。场景需要精度模型，它会让空间更加开阔和雄伟。 研究问题的认识：做好精度模型并不是草草的用基础的初等模型进行加工和细化，对肌肉骨骼，纹理肌理，头发毛发，道具机械等的制作更是需要研究。在制作中对于层、蒙版和空间等概念的理解和深化，及模型拓扑知识与解剖学的链接。模型做的精，做的细，做的和理，还要做的艺术化。所以精度模型的制作与研究是很必要的。 论文的中心论点：对三维动画中精度模型的制作流程，操作方法，实践技巧，概念认知等方向进行论述。 本论 序言：本设计主要应用软件为Zbrsuh4.0。其中人物设计和故事背景都是以全面的讲述日本卡通人设的矩阵组合概念。从模型的基础模型包括整体无分隔方体建模法，Z球浮球及传统Z球建模法（对称模型制作。非对称模型制作），分肢体组合建模法（奇美拉，合成兽），shadow box 建模和机械建模探索。道具模型制作，纹理贴图制作，多次用到ZBURSH的插件，层概念，及笔刷运用技巧。目录： 1 角色构想与场景创作 一初步设计：角色特色，形态，衣装，个性矩阵取样及构想角色的背景 二角色愿望与欲望。材料采集。部件及相关资料收集 三整体构图和各种种类基本创作 2 基本模型拓扑探究和大体模型建制 3 精度模型大致建模方法 一整体无分隔方体建模法 二Z球浮球及传统Z球建模法（对称模型制作。非对称模型制作） 三分肢体组合建模法（奇美拉，合成兽） 四shadow box 建模探索和机械建模 4 制作过程体会与经验：精度细节表现和笔刷研究 5 解剖学，雕塑在数码建模的应用和体现（质量感。重量感。风感。飘逸感） 在前面的图文中，我们讲了“串”这种数据结构，其中有求“子串在主串中的位置”（字符串的模式匹配）这样的算法。解决这类问题，通常我们的方法是枚举从A串（主串）的什么位置起开始与B串（子串）匹配，然后验证是否匹配。假设A串长度为n，B串长度为m，那么这种方法的复杂度是O(m*n)的。虽然很多时候复杂度达不到m*n（验证时只看头一两个字母就发现不匹配了），但是我们有许多“最坏情况”，比如： A=“aaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaab”，B=“aaaaaaaab”。 大家可以忍受朴素模式匹配算法（前缀暴力匹配算法）的低效吗？也许可以，也许无所谓。 有三位前辈D.E.Knuth、J.H.Morris、V.R.Pratt发表一个模式匹配算法，最坏情况下是O(m+n)，可以大大避免重复遍历的情况，我们把它称之为克努特-莫里斯-普拉特算法，简称KMP算法。 假如，A=“abababaababacb”，B=“ababacb”，我们来看看KMP是怎样工作的。我们用两个指针i和j分别表示，。也就是说，i是不断增加的，随着i 的增加j相应地变化，且j满足以A[i]结尾的长度为j的字符串正好匹配B串的前j个字符（j当然越大越好），现在需要检验A[i+1]和B[j+1]的关系。 例子： S=“abcdefgab” T=“abcdex” 对于要匹配的子串T来说，“abcdex”首字符“a”与后面的串“bcdex”中任意一个字符都不相等。也就是说，既然“a”不与自己后面的子串中任何一字符相等，那么对于主串S来说，前5位字符分别相等，意味着子串T的首字符“a”不可能与S串的第2到第5位的字符相等。朴素算法步骤2,3,4,5的判断都是多余，下次的起始位置就是第6个字符。 例子： S=“abcabcabc” T=“abcabx” 模式匹配算法 源程序如下： #include printf("匹配的结果:%d\n",n); } //KMP模式匹配算法 int index_KMP(char *s,char *t,int pos) { int i=pos,j=1; while (i<=(int)strlen(s)&&j<=(int)strlen(t)) { if (j==0||s[i]==t[j-1]) { i++; j++; } else j=next[j]; } if(j>(int)strlen(t)) return i-strlen(t)+1; else return 0; } void get_next(char *t,int *next) { int i=1,j=0; next[0]=next[1]=0; while (i<(int)strlen(t)) { if (j==0||t[i]==t[j]) { i++; j++; next[i]=j; } else j=next[j]; } } 运行效果如下： 深度剖析人物角色模型设计方法 前言 人物角色模型，在20实际90年代，是可用性研究提出来的概念和方法，特别是在外企中尤其适用的较多。 好的人物角色模型，可以让每个人感到满意，他为团队、为公司提供一个有效、易于理解的方式，来描述用户需求，让受众在讨论中有共同语言。有了人物角色，就可以避免团队站在自己的立场去描诉需求，让我们从多维度来描述需求，在评估需求方案时，更有说服力。 今天主要分为四个部分来讲： 1、人物角色模型的创建 2、人物角色模型包含内容 3、定性、定量人物角色模型 4、人物角色模型与敏捷开发 一个交互设计师，在拿到需求时，应该通过以下6步开启设计： 本次我们着重讲解的是“调研归纳”。人物角色，就是属于这个部分。 在调研归纳中，我们有很多方法，比如用户观察、用户访谈、问卷调研、焦点小组等等，这些方法通过碎片化阅读都可以了解很多。人物角色能够被创建出来，被团队、客户所接受，并且投入到使用中，很重要的前提，就是整个团队都要非常认可以用户为中心的设计。 人物角色模型被创建出来后，能否真正发挥其价值，也是要看团队能否形成这样一个UED的流程，是否愿意把其运用到设计的方方面面。 以用户为中心的设计 以用户为中心的产品设计，强调的是通过场景去分析用户的行为，进而产生目标导向性设计。在对用户群进行分析的时候，都会将用户群按照一定的角色进行细分，有的时候是为了在不同的产品阶段考虑不同角色用户的需求，而更多时候，则是为了找准主流用户的需求。 我们设计当中的每一个流程，都是以围绕用户为中心而进行。 使用人物角色目的 1、带来专注 人物角色的第一信条是“不可能建立一个适合所有人的网站”。成功的商业模式通常只针对特定的群体。一个团队再怎么强势，资源终究是有限的，要保证好钢用在刀刃上~ 之前我所在的团队，进行设计一款旅游产品时，我们的产品经理认为产品应该为公司的战略方向，以中老年群体为目标用户来推这个产品。然而通过用户调研后，发现目前线上产品的用户，分为另外四类，中老年群体比较少。最后，我们UE D部门内部，创建了四个人物角色模型，通过这个人物角色模型和产品沟通，和产品达成一致想法，以目前真实的用户群体来确认需求。 2、引起共鸣 感同身受，是产品设计的秘诀之一 3、促成意见统一 帮助团队内部确立适当地期望值和目标，一起去创造一个精确的共享版本。人物角色帮助大家心往一处想，力往一处使，用理解代替无意义的PK~ 4、创造效率 让每个人都优先考虑有关目标用户和功能的问题。确保从开始就是正确的，因为没有什么比无需求的产品更浪费资源和打击士气了。 5、带来更好的决策 与传统的市场细分不同，人物角色关注的是用户的目标、行为和观点。 人物角色模型创建 1、了解用户：这也是做互联网任何一个产品需要做到的第一步； 地表模型与建筑模型匹配方法 一、问题的引出： 目前的三维城市平台地表模型构成方式为，由DEM构成TIN，再附上DOM从而形成地表模型；建筑和地物模型大都由建模软件手工制作完成，倾斜摄影和激光雷达在国内目前也普遍在最后环节由建模软件手工优化处理。建模软件制作完成建筑模型后如何赋予建筑地表高程的问题就由此引出。 1、由DOM与DEM生成地表， 2、目前行业中，一般根据CAD或影像底图进行建模，经常没有高程信息，制作的模型都在一个平面上。 3、那么如何把3D模型发布到GIS平台后才能与地表高度吻合呢？ 二、解决方案 步骤一：模型落地 1、模型获取DEM同名点高程信息。 具体步骤如下： 1）、首先确定数据采用的投影坐标系。如CGCS2000、BEIJING54、XIAN80。转换DOM和DEM 数据到目标投影坐标系。 2）、参照同名点把MAX场景的物体偏移到实际地理坐标位置。 3）、输出模型的名称、X、Y、Z坐标到文本。该步骤用都本人编的MAXSCRIPT小工具(脚本文件联系QQ 250707670)。工具操作界面如下和输出的文本样式如下： 2、模型获取DEM同名点高程信息。 1）、加入Point坐标文件到ARCMAP，并叠加对应的DEM文件。 2）、提取DEM高程值，写入点SHP文件的属性表中（Spatial Analyst Tools>Extraction>Extract Values to Ponits） 3、读取Point要素SHP文件中高程属性字段值赋予模型 1、把SHP数据的DBF文件的数值复制到文本文件中，编辑成下图所示格式： 2、打开模型场景运行脚本(QQ 250707670)，读取文本，程序会自动根据文本中的NAME查找模型，并赋值模型文本中对应的坐标(X,Y,Z)值。 程序操作界面和代码如下 3、运行程序后，所有模型已经移位到目标位置。 4、在GIS平台中三维模型和地形已大致匹配。建筑底部中心已跟DEM匹配，但是由于建筑底面是个平面，因此建筑局部还会插入地形或者飘起的现象。 匹配效果如下图： 实验三串的模式匹配 一、实验目的 1．利用顺序结构存储串，并实现串的匹配算法。 2．掌握简单模式匹配思想，熟悉KMP算法。 二、实验要求 1．认真理解简单模式匹配思想，高效实现简单模式匹配； 2．结合参考程序调试KMP算法，努力算法思想； 3．保存程序的运行结果，并结合程序进行分析。 三、实验内容 1、通过键盘初始化目标串和模式串，通过简单模式匹配算法实现串的模式匹配，匹配成功后要求输出模式串在目标串中的位置； 2、参考程序给出了两种不同形式的next数组的计算方法，请完善程序从键盘初始化一目标串并设计匹配算法完整调试KMP算法，并与简单模式匹配算法进行比较。 参考程序: #include "stdio.h" void GetNext1(char *t,int next[])/*求模式t的next值并寸入next数组中*/ { int i=1,j=0; next[1]=0; while(i<=9)//t[0] { if(j==0||t[i]==t[j]) {++i; ++j; next[i]=j; } else j=next[j]; } } void GetNext2(char *t , int next[])/* 求模式t 的next值并放入数组next中 */ { int i=1, j = 0; next[1]= 0; /* 初始化 */ while (i<=9) /* 计算next[i+1] t[0]*/ { while (j>=1 && t[i] != t[j] ) j = next[j]; i++; j++; if(t[i]==t[j]) next[i] = next[j]; else next[i] = j; } } void main() { char *p="abcaababc"; int i,str[10]; GetNext1(p,str); printf("\n"); for(i=1;i<10;i++) printf("%d",str[i]); GetNext2(p,str); printf("\n"); for(i=1;i<10;i++) printf("%d",str[i]); printf("\n\n"); } 实验四：KMP算法实验报告 一、问题描述 模式匹配两个串。 二、设计思想 这种由D.E.Knuth,J.H.Morris和V.R.Pratt同时发现的改进的模式匹配算法简称为KM P算法。 注意到这是一个改进的算法，所以有必要把原来的模式匹配算法拿出来，其实理解的关键就在这里，一般的匹配算法： int Index(String S,String T,int pos)//参考《数据结构》中的程序 { i=pos;j=1;//这里的串的第1个元素下标是1 while(i<=S.Length && j<=T.Length) { if(S[i]==T[j]){++i;++j;} else{i=i-j+2;j=1;}//**************(1) } if(j>T.Length) return i-T.Length;//匹配成功 else return 0; } 匹配的过程非常清晰，关键是当‘失配’的时候程序是如何处理的？为什么要回溯，看下面的例子： S:aaaaabababcaaa T:ababc aaaaabababcaaa ababc.(.表示前一个已经失配) 回溯的结果就是 aaaaabababcaaa a.(babc) 如果不回溯就是 aaaaabababcaaa aba.bc 这样就漏了一个可能匹配成功的情况 aaaaabababcaaa ababc 这是由T串本身的性质决定的，是因为T串本身有前后'部分匹配'的性质。如果T为a bcdef这样的，大没有回溯的必要。 改进的地方也就是这里，我们从T串本身出发，事先就找准了T自身前后部分匹配的位置，那就可以改进算法。 如果不用回溯，那T串下一个位置从哪里开始呢？ 还是上面那个例子，T为ababc，如果c失配，那就可以往前移到aba最后一个a的位置，像这样： 一、问题描述 模式匹配两个串。 二、设计思想 这种由D.E.Knuth,J.H.Morris和V.R.Pratt同时发现的改进的模式匹配算法简称为KM P算法。 注意到这是一个改进的算法，所以有必要把原来的模式匹配算法拿出来，其实理解的关键就在这里，一般的匹配算法： int Index(String S,String T,int pos)//参考《数据结构》中的程序 { i=pos;j=1;//这里的串的第1个元素下标是1 while(i<=S.Length && j<=T.Length) { if(S[i]==T[j]){++i;++j;} else{i=i-j+2;j=1;}//**************(1) } if(j>T.Length) return i-T.Length;//匹配成功 else return 0; } 匹配的过程非常清晰，关键是当‘失配’的时候程序是如何处理的？为什么要回溯，看下面的例子： S:aaaaabababcaaa T:ababc aaaaabababcaaa ababc.(.表示前一个已经失配) 回溯的结果就是 aaaaabababcaaa a.(babc) 如果不回溯就是 aaaaabababcaaa aba.bc 这样就漏了一个可能匹配成功的情况 aaaaabababcaaa ababc 这是由T串本身的性质决定的，是因为T串本身有前后'部分匹配'的性质。如果T为a bcdef这样的，大没有回溯的必要。 改进的地方也就是这里，我们从T串本身出发，事先就找准了T自身前后部分匹配的位置，那就可以改进算法。 如果不用回溯，那T串下一个位置从哪里开始呢？ 还是上面那个例子，T为ababc，如果c失配，那就可以往前移到aba最后一个a的位置，像这样： ...ababd... ababc ->ababc 这样i不用回溯，j跳到前2个位置，继续匹配的过程，这就是KMP算法所在。这个当T[j]失配后，j应该往前跳的值就是j的next值，它是由T串本身固有决定的，与S串无关。 《数据结构》上给了next值的定义： 0 如果j=1 next[j]={Max{k|1 关于快速高效的模式匹配算法的剖析与改进 摘要：模式匹配算法是现代化网络入侵检测中的关键环节，本文主要介绍了几种常用的模式匹配算法，并在此基础上，提出一种更快捷、更高效的改进方法，以提高模式匹配的效率与质量，确保网络安全。 关键词：模式匹配入侵检测改进 随着我国计算机与网络技术的飞速发展，网络应用已涉及到人们生产、生活的各个领域，其重要性日益凸显。随之而来的网络攻击问题也备受关注，给网络安全性带来挑战。传统的网络防御模式，主要采取身份认证、防火墙、数据加密等技术，但是与当前网络发展不适应。在此背景下，入侵检测技术营运而生，并建立在模式匹配基础上，确保检测的快捷性、准确性，应用越来越广泛。 1、模式匹配原理概述 模式匹配是入侵检测领域的重要概念，源自入侵信号的层次性。结合网络入侵检测的底层审计事件，从中提取更高层次的内容。通过高层事件形成的入侵信号，遵循一定的结构关系，将入侵信号的抽象层次进行具体划分。入侵领域大师kumar将这种入侵信号划分为四大层次，并将每一个层次与匹配模式相对应。以下将分别对四大层次进行分析： (1)存在。只要存在审计事项，就可以证明入侵行为的发生，并深层次挖掘入侵企图。存在主要对应的匹配模式就是“存在模式”。可以说，存在模式就是在固定的时间内，检查系统中的特定状态， 同时判断系统状态。 (2)序列。一些入侵的发生，是遵循一定的顺序，而组成的各种行为。具体表现在一组事件的秩序上。序列对应的是“序列模式”，在应用序列模式检测入侵时，主要关注间隔的时间与持续的时间。 (3)规则。规则表示的是一种可以扩展的表达方式，主要通过and 逻辑表达来连接一系列的描述事件规则。一般适用于这种模式的攻击信号由相关活动组成，这些活动之间往往不存在事件的顺序关系。 (4)其他。其他模式是不包含前面几种方法的攻击，在具体应用过程中，难以与其他入侵信号进行模式匹配，大多为部分实现方式。 2、几种常用的模式匹配算法 2.1 ac算法 ac算法（aho-corasick）是一种可以同时搜索若干个模式的匹配算法，最早时期在图书馆书目查询系统中应用，效果良好。通过使用ac算法，实现了利用有限状态自动机结构对所有字符串的接收过程。自动机具有结构性特征，且每一个前缀都利用唯一状态显示，甚至可同时应用于多个模式的前缀中。如果文本中的某一个字符不属于模式中预期的下一个字符范围内，或者可能出现错误链接的指向状态等，那么最长模式的前缀同时也可作为当前状态相对应的后缀。ac算法的复杂性在于o（n），预处理阶段的复杂性则在于o（m）。在采取ac算法的有限状态自动机中，应该在每一个字符的模式串中分别建立节点，提高该算法的使用效率与质量。目前，应用有限 竭诚为您提供优质文档/双击可除串的模式匹配算法实验报告 篇一：串的模式匹配算法 串的匹配算法——bruteForce(bF)算法 匹配模式的定义 设有主串s和子串T，子串T的定位就是要在主串s中找到一个与子串T相等的子串。通常把主串s称为目标串，把子串T称为模式串，因此定位也称作模式匹配。模式匹配成功是指在目标串s中找到一个模式串T；不成功则指目标串s中不存在模式串T。bF算法 brute-Force算法简称为bF算法，其基本思路是：从目标串s的第一个字符开始和模式串T中的第一个字符比较，若相等，则继续逐个比较后续的字符；否则从目标串s的第二个字符开始重新与模式串T的第一个字符进行比较。以此类推，若从模式串T的第i个字符开始，每个字符依次和目标串s中的对应字符相等，则匹配成功，该算法返回i；否则，匹配失败，算法返回0。 实现代码如下： /*返回子串T在主串s中第pos个字符之后的位置。若不存在，则函数返回值为0./*T非空。 intindex(strings,stringT,intpos) { inti=pos;//用于主串s中当前位置下标，若pos不为1则从pos位置开始匹配intj=1;//j用于子串T中当前位置下标值while(i j=1； } if(j>T[0]) returni-T[0]; else return0; } } bF算法的时间复杂度 若n为主串长度，m为子串长度则 最好的情况是：一配就中，只比较了m次。 最坏的情况是：主串前面n-m个位置都部分匹配到子串的最后一位，即这n-m位比较了m次，最后m位也各比较了一次，还要加上m,所以总次数为：(n-m)*m+m=(n-m+1)*m从最好到最坏情况统计总的比较次数，然后取平均，得到一般情况是o(n+m). /** *时间：2010年8月26日7:09:57 *功能：模式匹配算法代码 */ #include"stdio.h" #include"malloc.h" void kmp(int *ikmp,char *t,int t_length) { int k=0; int q=0; ikmp[0]=k; for(q=1;q while(t[t_length]!='\0') { t_length++; } /*测试*/ printf("t_length is %d\n",t_length); /*求t的kmp值*/ ikmp=malloc(t_length*sizeof(int)); kmp(ikmp,t,t_length); /*匹配过程*/ for(q=0;q 数学建模常用模型方法总结 无约束优化 线性规划连续优化 非线性规划 整数规划离散优化 组合优化 数学规划模型多目标规划 目标规划 动态规划从其他角度分类 网络规划 多层规划等… 运筹学模型 （优化模型） 图论模型存 储论模型排 队论模型博 弈论模型 可靠性理论模型等… 运筹学应用重点:①市场销售②生产计划③库存管理④运输问题⑤财政和会计⑥人事管理⑦设备维修、更新和可靠度、项目选择和评价⑧工程的最佳化设计⑨计算器和讯息系统⑩城市管理 优化模型四要素：①目标函数②决策变量③约束条件 ④求解方法(MATLAB--通用软件LINGO--专业软件) 聚类分析、 主成分分析 因子分析 多元分析模型判别分析 典型相关性分 析 对应分析 多维标度法 概率论与数理统计模型 假设检验模型 相关分析 回归分析 方差分析 贝叶斯统计模型 时间序列分析模型 决策树 逻辑回归 传染病模型马尔萨斯人口预测模型微分方程模型人口预 测控制模型 经济增长模型Logistic 人口预测模型 战争模型等等。。 灰色预测模型 回归分析预测模型 预测分析模型差分方程模型 马尔可夫预测 模型 时间序列模型 插值拟合模型 神经网络模型 系统动力学模型(SD) 模糊综合评判法模型 数据包络分析 综合评价与决策方法灰色关联度 主成分分析 秩和比综合评价法 理想解读法等 旅行商(TSP)问题模型 背包问题模型车辆路 径问题模型 物流中心选址问题模型 经典NP问题模型路径规划问题模型 着色图问题模型多目 标优化问题模型 车间生产调度问题模型 最优树问题模型二次分 配问题模型 模拟退火算法(SA) 遗传算法(GA) 智能算法 蚁群算法(ACA) (启发式) 常用算法模型神经网络算法 蒙特卡罗算法元 胞自动机算法穷 举搜索算法小波 分析算法 确定性数学模型 三类数学模型随机性数学模型 //算法功能：串的朴素模式匹配是最简单的一种模式匹配算法，又称为 Brute Force 算法，简称为BF算法 #include int main() { SString S, T; int m; char strs1[MAXL]; //建立主串S char strs2[MAXL]; //建立模式串T printf("请输入主串和子串:\n"); printf("主串S: "); scanf("%s", strs1); printf("子串T: "); scanf("%s", strs2); StrAssign(S, strs1); StrAssign(T, strs2); m = Index(S, T, 1); if(m) printf("主串 S = {%s}\n子串 T = {%s}\n在第 %d 个位置开始匹配！\n", strs1, strs2, m); else printf("主串 S = {%s}\n子串 T = {%s}\n匹配不成功！\n", strs1, strs2); return 0; } 简单的模式匹配算法_Brute-Force算法 在串的操作中，子串的定位操作Index_string(s，t)，通常称之为模式匹配(其中：子串t称之为模式串)。其功能是：主串s＝“c0c1...c n-1”中，去查找子串t＝“t0t1...t m-1”，若找到则返回子串t在主串s中的位置,否则查找不成功，返回-1。 为了便于理解，我们举例进行说明。 1．例子 例如：主串s=”ababcabcacbab”,t=”abcac”。其匹配过程如图6－12所示。 第一趟匹配: i=2 a b a b c a b c a c b a b a b c j=2 第二趟匹配: i=1 a b a b c a b c a c b a b a j=0 第三趟匹配： i=6 a b a b c a b c a c b a b a b c a c j=4 第四趟匹配： i=3 a b a b c a b c a c b a b a j=0 第五趟匹配： i=4 a b a b c a b c a c b a b a j=0 第六趟匹配： i=10 a b a b c a b c a c b a b a b c a c j=5 图6－12 Brute-Force算法中串的匹配过程 2．算法思想 算法的基本思想是：分别设置计数指针i和j指示主串s和模式串t中当前正待比较的字符位置。从主串的第一个字符和模式的第一个字符比较，若相等，则继续逐个比较后续字符；否则从主串的下一个字符起再重新和模式串的字符比较。依次类推，直到模式串中的每个字符依次和主串中的一个连续的字符序列相等，则称匹配成功，函数值为和模式串中第一个字符相等的字符在主串中的序号，否则称匹配不成功。 这个算法简单，易于理解，但效率不高，主要原因是：主串指针i在若干个字符序列比较相等后只要有一个字符比较不等便需回溯。 Boyer-Moore 经典单模式匹配算法 BM模式匹配算法-原理（图解） 由于毕业设计（入侵检测）的需要，这两天仔细研究了BM模式匹配算法，稍有心得，特此记下。 首先，先简单说明一下有关BM算法的一些基本概念。 BM算法是一种精确字符串匹配算法（区别于模糊匹配）。 BM算法采用从右向左比较的方法，同时应用到了两种启发式规则，即坏字符规则和好后缀规则，来决定向右跳跃的距离。 BM算法的基本流程: 设文本串T，模式串为P。首先将T与P进行左对齐，然后进行从右向左比较，如下图所示: 若是某趟比较不匹配时，BM算法就采用两条启发式规则，即坏字符规则和好后缀规则，来计算模式串向右移动的距离，直到整个匹配过程的结束。 下面，来详细介绍一下坏字符规则和好后缀规则。 首先，诠释一下坏字符和好后缀的概念。 请看下图： 图中，第一个不匹配的字符（红色部分）为坏字符，已匹配部分（绿色）为好后缀。 1）坏字符规则（Bad Character）： 在BM算法从右向左扫描的过程中，若发现某个字符x不匹配，则按如下两种情况讨论： i. 如果字符x在模式P中没有出现，那么从字符x开始的m个文本显然不可能与P匹配成功，直接全部跳过该区域即可。 ii. 如果x在模式P中出现且出现次数>=1，则以该字符所在最右边位置进行对齐。 用数学公式表示，设Skip(x)为P右移的距离，m为模式串P的长度，max(x)为字符x在P中最右位置。 可以总结为字符x出现与否，将max(x)=0作为初值即可。 例1： 下图红色部分，发生了一次不匹配。 计算移动距离Skip(c) = m-max(c)=5 - 3 = 2，则P向右移动2位。 移动后如下图： 2）好后缀规则（Good Suffix）： 若发现某个字符不匹配的同时，已有部分字符匹配成功，则按如下两种情况讨论： i. 如果在P中位置t处已匹配部分P'在P中的某位置t'也出现，且位置t'的前一个字符与位置t的前一个字符不相同，则将P右移使t'对应t方才的所在的位置。 ii. 如果在P中任何位置已匹配部分P'都没有再出现，则找到与P'的后缀P''相同的P的最长前缀x，向右移动P，使x对应方才P''后缀所在的位置。 企业数据模型设计方法论探讨 企业级数据模型设计方法论探讨 1引言 数据模型设计是一个老生常谈的话题，在以往的数据仓库BI项目中，数据模型的方法论、概念通常大多围绕如何设计和建设数据仓库，而应用系统（OLTP 系统）模型设计却缺乏方法论的指导，加之各应用系统通常都是由不同厂商在不同时期自行设计开发，彼此之间缺乏沟通，导致数据分散重复、口径不一致和数据兼容性差。由于数据仓库在企业整体信息化规划中属于下游系统，只能被动接收由各应用系统产生的数据，数据入仓之后，由于口径不一致、兼容性差，给数据整合带来极大困难。企业在投入大量的人力、物力和资金推进信息化建设，仍然出现大量的“信息孤岛”现象。 本文认为，企业信息化建设的成功很大程度上取决于系统模型的合理性和不同系统间概念的一致性，而企业级数据模型是企业信息化的核心问题，通过企业级数据模型定义整个企业信息化体系的数据标准，逐步统一企业内部数据标准，指导各应用系统数据模型统一设计，可以从根本上保证系统之间数据的兼容性和一致性，消除由于各应用系统自行设计开发而导致的数据分散重复、口径不一致和信息孤岛现象，推动企业内各类应用系统的整合和数据的共享，全面提升经营决策、运营管理、业务拓展和客户服务等方面的支撑能力。 本文将首先阐述企业级数据模型的定义和结构，分析其业务价值。通过描述企业级数据模型与应用系统模型间关系，划分两者之间的概念边界和区别，从而更好的理解企业级数据模型的真正内涵。其次，阐述了企业级数据模型设计的基本方法和关键要点，使读者能够掌握企业级数据模型设计的整体思路，以便对后续工作提供借鉴和指导作用。最后，总结了多个项目的经验教训，分享企业级数据模型建模过程中的心得体会，希望对大家能有所帮助。 2企业级数据模型定义 2.1模型基本定义 企业级数据模型不能等同于数据仓库模型，企业级数据模型是站在整个企 个人觉得这篇文章是网上的介绍有关KMP算法更让人容易理解的文章了，确实说得很“详细”，耐心地把它看完肯定会有所收获的～～，另外有关模式函数值next[i]确实有很多版本啊，在另外一些面向对象的算法描述书中也有失效函数f(j)的说法，其实是一个意思，即next[j]=f(j-1)+1，不过还是next[j]这种表示法好理解啊： KMP字符串模式匹配详解 KMP字符串模式匹配通俗点说就是一种在一个字符串中定位另一个串的高效算法。简单匹配算法的时间复杂度为O(m*n);KMP匹配算法。可以证明它的时间复杂度为O(m+n).。 一.简单匹配算法 先来看一个简单匹配算法的函数： int Index_BF ( char S [ ], char T [ ], int pos ) { /* 若串S 中从第pos(S 的下标0≤pos数学建模常用模型方法总结精品
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