Algorithm 二维矩阵的算法搜索

我有一个更大的2d字符网格

NxN

（2这个问题的诀窍是使用一个哈希函数，当你移动一个位置时，你可以在O（1）中更新它。这将把复杂性降低到O（N^2）

这种散列函数的一个例子是
h=sum（x[i]*2^i）%some\u large\u prime\u number
。其中
x[i]
是第i个字符的ascii码。要更新

h_new = ((h_previous -
          (x[position_to_remove] * 2^k)) * 2 +
          (x[position_to_add] * 2^0
        ) % some_large_prime_number`

哈希函数不是很强，因此会出现一些误报。
为了提高匹配的可信度，用几个不同的大素数重复该算法。它仍然会产生误报，但很少

注意：请小心选择不会使整数类型溢出的素数。您也可以对中间结果应用“%”运算以防止溢出。此外，在大多数语言中，对于负数输入，“%”模运算将返回负数（在执行减法运算时，您需要自己进行换行）.
似乎与C标记无关…如果您搜索图像处理算法以查找图像中的子图像，您可能会找到相关信息。如果您有任何信息，我可以与Bill共享删除了C标记。为什么要进行向下投票？请共享您的哈希方法的详细信息，否则我们无法知道它是否有效。
bd
aa

(0,0), (0,1), ..., (0, N-K)
(1,0), (1,1), ..., (1, N-K)
. .
. .
(N-K,0), (N-K, 1) .... (N-K, N-K)

h_new = ((h_previous -
          (x[position_to_remove] * 2^k)) * 2 +
          (x[position_to_add] * 2^0
        ) % some_large_prime_number`