选定的b问题
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建立了两个模型、词典检索算法选择模型、算法优化模型。
问题1 .假设文本随机生成2 .假设构成字符的20个字符为a￣t3 .假设置换错误只出现在片段的开头，所以搜索的片段长度在11￣21之间
模型计划使用c随机数引擎和分布类型生成文本，每个段的长度随机为5000到8000。 调整文本(随机生成的文本几乎找不到11~21个字符的相同内容) )。
模型采用BF、动态规划、KMP三种方法，直接运行程序检索同一字符串，将检索结果保存为txt文件，同时记录运行时间、内存消耗、资源使用量，初步高效。 改变每段文本的长度，再次记录上面三个记录，将统计表作为附件，绘制论文，用MATLAB拟合数据，得到方程，绘制与方程相关的三维图像。 比较了KMP是最佳算法。
模型优化KMP的next数组，如果字符不匹配，next数组为character [ I ]=character [ next [ I-1 ]； 的迭代查询。 next[i]=next[next[i-1]]； 合并相同的数据。 再次选择第一个型号的测试文本，并将测试程序的运行时间和内存消耗与传统的KMP算法进行比较。
程序时间大概为100秒~200秒左右，占用内存似乎为150MB~300MB左右。
方法简单，思路也比较清楚，这个问题的难点是模型和相关方程的建立，这个问题的附件我们给了很多，附录给了核心代码。
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