给定一个s字符串和一个n字符串，在s字符串中找出n字符串出现的第一个位置(从0开始)。如果不存在，则返回 -1使用c++语言写出ac代码

下面是使用 C++ 语言实现 strStr() 函数的代码：

#include <iostream>
#include <string>

using namespace std;

int strStr(string s, string n) {
    int m = s.length(), k = n.length();
    if (k == 0) return 0;
    for (int i = 0; i <= m - k; i++) {
        int j = 0;
        while (j < k && s[i+j] == n[j]) {
            j++;
        }
        if (j == k) return i;
    }
    return -1;
}

int main() {
    string s = "hello world";
    string n = "world";
    int pos = strStr(s, n);
    cout << pos << endl; // 输出 6
    return 0;
}

在这个实现中，我们使用了两个指针 i 和 j 分别指向原字符串和子串。在循环中，我们依次比较 s[i+j] 和 n[j] 是否相等，如果相等就继续比较下一个字符。如果 j 等于子串的长度，说明找到了子串，返回子串在原字符串中的起始位置 i。如果循环结束后还没有找到子串，返回 -1。

相关问题

给定一个s字符串和一个n字符串，在s字符串中找出n字符串出现的第一个位置(从0开始)。如果不存在，则返回 -1

好的，这个问题可以采用字符串匹配算法来解决，以下是一个基于暴力匹配的示例代码：

public static int findFirstAppearance(String s, String n) {
    int slen = s.length();
    int nlen = n.length();
    if (slen < nlen) {
        return -1;
    }
    for (int i = 0; i <= slen - nlen; i++) {
        boolean flag = true;
        for (int j = 0; j < nlen; j++) {
            if (s.charAt(i + j) != n.charAt(j)) {
                flag = false;
                break;
            }
        }
        if (flag) {
            return i;
        }
    }
    return -1;
}

这个方法的时间复杂度为 O(m*n)，其中m为s字符串的长度，n为n字符串的长度。如果需要更高效的实现，可以采用KMP、BM、Sunday等算法来优化。

算法分析给定一个s字符串和一个n字符串，在s字符串中找出n字符串出现的第一个位置(从0开始)。如果不存在，则返回

这个问题可以使用经典的字符串匹配算法——KMP算法来解决。

KMP算法的核心思想是，当子串与主串不匹配时，不需要回溯主串的指针，而是利用已经匹配过的信息，将子串尽可能地往前移动一段距离，从而达到快速匹配的目的。

具体来说，KMP算法需要先对子串n进行预处理，得到一个next数组，其中next[i]表示当n的第i个字符与s不匹配时，n应该往后移动的位置。然后，我们用两个指针i和j分别遍历s和n，如果n[j]等于s[i]，则i和j都往后移动一位；如果不匹配，我们利用next数组将j尽可能地往前移动，然后继续比较n[j]和s[i]，直到找到匹配或者s遍历完毕。

具体实现可以参考以下代码：

def kmp(s, n):
    m, n = len(s), len(n)
    if n == 0:
        return 0
    # 预处理next数组
    next = [0] * n
    j = 0
    for i in range(1, n):
        while j > 0 and n[i] != n[j]:
            j = next[j-1]
        if n[i] == n[j]:
            j += 1
        next[i] = j
    # 匹配主串和子串
    j = 0
    for i in range(m):
        while j > 0 and s[i] != n[j]:
            j = next[j-1]
        if s[i] == n[j]:
            j += 1
        if j == n:
            return i - n + 1
    return -1

其中，时间复杂度为O(m+n)，其中m和n分别为s和n的长度。