字符串的模式匹配算法

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kmp算法 公式

kmp算法 公式

KMP算法是一种字符串匹配算法,用于在一个主串中查找一个模式串的出现位置。

它的核心思想是利用已经匹配过的部分信息,尽量减少不必要的比较。

KMP算法的公式如下:1. 预处理模式串,得到next数组:-初始化next数组,next[0] = -1,next[1] = 0;-从第2个字符开始,依次计算next[i]的值:-如果模式串的前缀和后缀匹配,即pattern[j] == pattern[i-1],则next[i] = j + 1;-如果模式串的前缀和后缀不匹配,即pattern[j] != pattern[i-1],则需要回溯到前一个可能的匹配位置,即j = next[j],直到找到一个匹配位置或者回溯到起始位置;-如果回溯到起始位置仍然没有找到匹配位置,则next[i] = 0。

2. 在主串中查找模式串:-初始化主串指针i = 0,模式串指针j = 0;-依次比较主串和模式串的字符:-如果主串和模式串的字符匹配,即text[i] == pattern[j],则继续比较下一个字符;-如果主串和模式串的字符不匹配,即text[i] != pattern[j],则需要根据next数组回溯模式串的指针j,即j = next[j],直到找到一个匹配位置或者回溯到起始位置;-如果回溯到起始位置仍然没有找到匹配位置,则主串指针i和模式串指针j都向后移动一位,继续比较下一个字符;-如果模式串指针j移动到模式串的末尾,则表示找到了一个匹配位置,返回匹配位置的起始索引;-如果主串指针i移动到主串的末尾,则表示没有找到匹配位置,返回-1。

KMP算法通过预处理模式串得到next数组,利用next数组的信息在匹配过程中尽量减少不必要的比较,提高了匹配效率。

实现字符串匹配算法,支持正则表达式(JavaScript)

实现字符串匹配算法,支持正则表达式(JavaScript)

实现字符串匹配算法,支持正则表达式(JavaScript)字符串匹配是计算机领域中常见的操作,当我们需要在一个字符串中查找特定的模式时,可以使用字符串匹配算法来实现。

在实际应用中,经常会用到正则表达式来描述匹配的规则。

在JavaScript中,我们可以使用内置的正则表达式对象来实现字符串匹配。

以下将介绍三种常见的字符串匹配算法:暴力法、KMP算法和正则表达式匹配算法。

1.暴力法(Brute Force)暴力法是最简单直接的字符串匹配算法。

它的基本思想是从目标字符串的每一个字符开始,逐个比较目标字符串和模式字符串的字符,如果相等,则继续比较下一个字符,如果不相等,则将目标字符串的指针回溯到上一个位置的下一个字符位置,重新开始比较。

暴力法的实现代码如下:```javascriptfunction bruteForceSearch(text, pattern) { const m = text.length;const n = pattern.length;for (let i = 0; i <= m - n; i++) {let j;for (j = 0; j < n; j++) {if (text[i + j] !== pattern[j]) {break;}}if (j === n) {return i; //匹配成功,返回起始位置}}return -1; //匹配失败}```2. KMP算法(Knuth-Morris-Pratt)KMP算法是一种高效的字符串匹配算法,它利用已经匹配过的信息避免不必要的比较。

基本思想是构建一个部分匹配表(Partial Match Table),通过部分匹配表可以确定在回溯时应该回溯到的位置。

KMP算法的实现代码如下:```javascript//构建部分匹配表function buildPartialMatchTable(pattern) {const table = [0];let prefixIndex = 0;let suffixIndex = 1;while (suffixIndex < pattern.length) {if (pattern[prefixIndex] === pattern[suffixIndex]) { table[suffixIndex] = prefixIndex + 1;prefixIndex++;suffixIndex++;} else if (prefixIndex === 0) {table[suffixIndex] = 0;suffixIndex++;} else {prefixIndex = table[prefixIndex - 1];}}return table;}// KMP算法匹配function kmpSearch(text, pattern) {const m = text.length;const n = pattern.length;const table = buildPartialMatchTable(pattern);let textIndex = 0;let patternIndex = 0;while (textIndex < m) {if (text[textIndex] === pattern[patternIndex]) { if (patternIndex === n - 1) {return textIndex - n + 1; //匹配成功,返回起始位置}textIndex++;patternIndex++;} else if (patternIndex > 0) {patternIndex = table[patternIndex - 1];} else {textIndex++;}}return -1; //匹配失败}```3.正则表达式匹配JavaScript提供了内置的正则表达式对象RegExp,可以使用正则表达式来进行字符串匹配。

模式匹配算法及应用教案

模式匹配算法及应用教案

模式匹配算法及应用教案模式匹配算法是指在一个文本字符串中查找一个给定的模式(也称为目标字符串)的算法。

在计算机科学中,模式匹配是一个非常重要的问题,在许多应用领域都有广泛的应用,如字符串匹配、数据压缩、图像处理等。

一、模式匹配算法的分类1. 朴素模式匹配算法:朴素模式匹配算法(也称为暴力算法)是一种简单直观的模式匹配算法。

它的基本思想是从目标字符串的第一个字符开始,对比目标字符串和模式字符串的每个字符是否相等,如果不等,则向右移动目标字符串一个位置,再次开始对比;如果相等,则继续对比下一个字符,直到模式字符串的所有字符都匹配成功或目标字符串结束。

朴素模式匹配算法的时间复杂度为O(mn),其中m是目标字符串的长度,n 是模式字符串的长度。

2. KMP算法:KMP算法是一种高效的模式匹配算法,它的核心思想是通过利用已匹配部分的信息来避免不必要的对比。

具体来说,KMP算法通过构建一个"部分匹配表"(也称为next数组),来记录模式字符串中每个字符前面的最长匹配前缀和后缀的长度。

在匹配过程中,当出现不匹配的字符时,可以利用部分匹配表的信息来确定下一次对比的位置,从而实现跳跃式的移动。

KMP算法的时间复杂度为O(m+n),其中m是目标字符串的长度,n是模式字符串的长度。

3. Boyer-Moore算法:Boyer-Moore算法是一种基于字符比较的模式匹配算法,它的主要思想是从目标字符串的最末尾开始比较。

通过预先计算模式字符串中的每个字符在模式字符串中最右出现的位置,可以根据目标字符串中不匹配的字符在模式字符串中的位置进行跳跃移动,从而实现快速的匹配。

Boyer-Moore算法的时间复杂度平均情况下为O(n/m),其中n是目标字符串的长度,m是模式字符串的长度。

二、模式匹配算法的应用1. 字符串匹配:字符串匹配是模式匹配算法的最常见应用之一。

在很多应用中,需要在一个文本字符串中查找给定的子字符串。

串的模式匹配算法

串的模式匹配算法

串串(String)又叫做字符串,是一种特殊的线性表的结构,表中每一个元素仅由一个字符组成。

随着计算机的发展,串在文字编辑、词法扫描、符号处理以及定理证明等诸多领域已经得到了越来越广泛的应用。

第一节串的定义和表示1、串的逻辑结构定义串是由零个到任意多个字符组成的一个字符序列。

一般记为:S=’ a1a2a3……a n’(n>=0)其中S为串名,序列a1a2a3……a n为串值,n称为串的长度,我们将n=0的串称为空串(null string)。

串中任意一段连续的字符组成的子序列我们称之为该串的子串,字符在序列中的序号称为该字符在串中的位置。

在描述中,为了区分空串和空格串(s=‘’),我们一般采用来表示空串。

2、串的基本操作串一般包含以下几种基本的常用操作:1、length(S),求S串的长度。

2、delete(S,I,L),将S串从第I位开始删除L位。

3、insert(S,I,T),在S的第I位之前插入串T。

4、str(N,S),将数字N转化为串S。

5、val(S,N,K),将串S转化为数字N;K的作用是当S中含有不为数字的字符时,K记录下其位置,并且S没有被转化为N。

3、串的储存结构一般我们采用以下两种方式保存一个串:1、字符串类型,描述为:const n=串的最大长度type strtype=string[n]这里由于tp的限制,n只能为[1..255]。

在fp或者delphi中,我们还可以使用另外一种类型,描述为:const n=串的最大长度type strtype=qstring[n]这里的n就没有限制了,只要空间允许,开多大都可以。

2、数组来保存,描述为:const n=串的最大长度type strtype=records:array[1..n] of char;len:0..n;end;第二节模式匹配问题与一般的线性表不同,我们一般将串看成一个整体,它有一种特殊的操作——模式匹配。

python字符串匹配算法

python字符串匹配算法

python字符串匹配算法一、引言在计算机科学中,字符串匹配是指在文本中查找特定模式的子串。

这种操作在很多实际应用中都非常重要,例如在文件搜索、数据过滤、自然语言处理等领域。

Python提供了一些内置函数和库,可以方便地进行字符串匹配。

二、基本算法1. 朴素字符串匹配算法(Naive String Matching):这是一种简单的字符串匹配算法,通过遍历文本串,逐个字符地与模式串进行比较,以确定是否存在匹配。

2. 暴力匹配算法(Brute Force):这是一种基于字符比较的字符串匹配算法,通过逐个字符地比较文本串和模式串,直到找到匹配或者遍历完整个文本串为止。

3. KMP算法(Knuth-Morris-Pratt Algorithm):这是一种高效的字符串匹配算法,通过记忆已经比较过的字符,减少不必要的重复比较,从而提高匹配速度。

三、Python实现1. 朴素字符串匹配算法:在Python中,可以使用`str.find()`方法或`str.index()`方法来查找模式串在文本串中的位置。

示例如下:```pythontext = "Hello, world!"pattern = "world"index = text.find(pattern)if index != -1:print("Pattern found at index", index)else:print("Pattern not found")```2. 暴力匹配算法:在Python中,可以使用`re`模块来实现暴力匹配算法。

示例如下:```pythonimport retext = "Hello, world! This is a test."pattern = "world"matches = re.findall(pattern, text)if matches:print("Pattern found in text")else:print("Pattern not found in text")```3. KMP算法:在Python中,可以使用`re`模块中的`search()`方法来实现KMP算法。

串的模式匹配算法

串的模式匹配算法

串的模式匹配算法字符串模式匹配是计算机科学中一种常用的算法。

它是一种检索字符串中特定模式的技术,可以用来在字符串中查找相应的模式,进而完成相应的任务。

字符串模式匹配的基本思想是,用一个模式串pattern去匹配另一个主串text,如果在text中找到和pattern完全匹配的子串,则该子串就是pattern的匹配串。

字符串模式匹配的过程就是在text中搜索所有可能的子串,然后比较它们是否和pattern完全匹配。

字符串模式匹配的算法有很多,其中著名的有暴力匹配算法、KMP算法、BM算法和Sunday算法等。

暴力匹配算法是最简单也是最常用的字符串模式匹配算法,其思想是从主串的某一位置开始,依次比较pattern中每一个字符,如果某个字符不匹配,则从主串的下一位置重新开始匹配。

KMP算法(Knuth-Morris-Pratt算法)是一种更为高效的字符串模式匹配算法,它的特点是利用了已匹配过的字符的信息,使搜索更加有效。

它的实现思想是,在pattern中先建立一个next数组,next数组的值代表pattern中每个字符前面的字符串的最大公共前缀和最大公共后缀的长度,这样可以在主串和模式串匹配失败时,利用next数组跳转到更有可能匹配成功的位置继续搜索,从而提高字符串模式匹配的效率。

BM算法(Boyer-Moore算法)也是一种高效的字符串模式匹配算法,它的实现思想是利用主串中每个字符最后出现的位置信息,以及模式串中每个字符最右出现的位置信息来跳转搜索,从而减少不必要的比较次数,提高搜索效率。

Sunday算法是一种简单而高效的字符串模式匹配算法,它的实现思想是,在主串中搜索时,每次从pattern的最右边开始比较,如果不匹配,则根据主串中下一个字符在pattern中出现的位置,将pattern整体向右移动相应位数,继续比较,这样可以减少不必要的比较次数,提高算法的效率。

字符串模式匹配算法的应用非常广泛,它可以用来查找文本中的关键字,检查一个字符串是否以另一个字符串开头或结尾,查找文本中的模式,查找拼写错误,检查字符串中是否包含特定的字符等。

串的两种模式匹配算法

串的两种模式匹配算法

串的两种模式匹配算法 模式匹配(模范匹配):⼦串在主串中的定位称为模式匹配或串匹配(字符串匹配) 。

模式匹配成功是指在主串S中能够找到模式串T,否则,称模式串T在主串S中不存在。

以下介绍两种常见的模式匹配算法:1. Brute-Force模式匹配算法暴风算法,⼜称暴⼒算法。

算法的核⼼思想如下: 设S为⽬标串,T为模式串,且不妨设: S=“s0s1s2…sn-1” , T=“t0t1t2 …tm-1” 串的匹配实际上是对合法的位置0≦i≦n-m依次将⽬标串中的⼦串s[i…i+m-1]和模式串t[0…m-1]进⾏⽐较:若s[i…i+m-1]=t[0…m-1]:则称从位置i开始的匹配成功,亦称模式t在⽬标s中出现;若s[i…i+m-1]≠t[0…m-1]:从i开始的匹配失败。

位置i称为位移,当s[i…i+m-1]=t[0…m-1]时,i称为有效位移;当s[i…i+m-1] ≠t[0…m-1]时,i称为⽆效位移。

算法实现如下: (笔者偷懒,⽤C#实现,实际上C# String类型已经封装实现了该功能)1public static Int32 IndexOf(String parentStr, String childStr)2 {3 Int32 result = -1;4try5 {6if (parentStr.Length > 1 && childStr.Length > 1)7 {8 Int32 i = 0;9 Int32 j = 0;10while (i < parentStr.Length && j < childStr.Length)11 {12if (parentStr[i] == childStr[j])13 {14 i++;15 j++;16 }17else18 {19 i = i - j + 1;20 j = 0;21 }22 }23if (i < parentStr.Length)24 {25 result = i - j;26 }27 }28 }29catch (Exception)30 {31 result = -1;32 }33return result;34 } 该算法的时间复杂度为O(n*m) ,其中n 、m分别是主串和模式串的长度。

【字符串匹配】BM(Boyer-Moore)字符串匹配算法详解总结(附C++实现代码)

【字符串匹配】BM(Boyer-Moore)字符串匹配算法详解总结(附C++实现代码)

【字符串匹配】BM(Boyer-Moore)字符串匹配算法详解总结(附C++实现代码)BM算法思想的本质上就是在进⾏模式匹配的过程中,当模式串与主串的某个字符不匹配的时候,能够跳过⼀些肯定不会匹配的情况,将模式串往后多滑动⼏位。

BM算法寻找是否能多滑动⼏位的原则有两种,分别是坏字符规则和好后缀规则。

坏字符规则:我们从模式串的末尾往前倒着匹配,当我们发现某个字符⽆法匹配时,我们把这个⽆法匹配的字符叫做坏字符(主串中的字符)。

此时记录下坏字符在模式串中的位置si,然后拿坏字符在模式串中查找,如果模式串中并不存在这个字符,那么可以将模式串直接向后滑动m位,如果坏字符在模式串中存在,则记录下其位置xi,那么模式串向后移动的位数就是si-xi,(可以在确保si>xi,执⾏减法,不会出现向前移动的情况)。

如果坏字符在模式串中多次出现,那我们在计算xi的时候,选择最靠后的那个,这样不会因为让模式串滑动过多,导致本来可能匹配的情况被略过。

好后缀规则:在我们反向匹配模式串时,遇到不匹配时,记录下当前位置j位坏字符位置。

把已经匹配的字符串叫做好后缀,记作{u}。

我们拿它在模式串中查找,如果找到了另⼀个跟{u}相匹配的字串{u*},那么我们就将模式串滑动到字串{u*}与主串{u}对齐的位置。

如下图所⽰:如果在模式串中找不到另⼀个等于{u}的⼦串,我们就直接将模式串滑动到主串中{u}的后⾯,因为之前的任何⼀次往后滑动,都没有匹配主串中{u}的情况。

但是这种滑动做法有点太过头了,可以看下⾯的例⼦,如果直接滑动到好后缀的后⾯,可能会错过模式串与主串可以匹配的情况。

如下图:当模式串滑动到前缀与主串中{u}的后缀有部分重合的时候,并且重回部分相等的时候,就可能会存在完全匹配的情况。

所以针对这种情况我们不仅要看好后缀在模式串中,是否有另⼀个匹配的字串,我们还要考察好后缀的后缀字串是否存在跟模式串的前缀字串匹配的情况。

如下图所⽰:最后总结如何确定模式串向后滑动的位数,我们可以分别计算好后缀和坏字符往后滑动的位数,然后取两个数中最⼤的。

字符串模式匹配bf算法

字符串模式匹配bf算法

BF算法,也就是Brute Force算法,是一种基本的字符串模式匹配算法。

它通过遍历文本串,逐一比较字符来实现模式匹配。

以下是BF算法的800字说明:1. 算法原理BF算法的基本原理是在文本串中从左到右依次扫描,对于扫描到的每一个位置,将该位置的文本与模式串中的每个模式字符进行比较,以确定是否存在匹配。

如果找到了匹配,则算法结束;否则,继续扫描下一个位置。

2. 算法步骤(1)初始化两个指针,一个指向文本串的起始位置,另一个指向模式串的起始位置;(2)比较起始位置的字符是否匹配,如果不匹配则算法结束;(3)如果匹配,移动两个指针,分别到下一个位置继续比较;(4)重复步骤(2)和(3),直到文本串完全扫描完或者没有匹配到为止。

3. 算法时间复杂度BF算法的时间复杂度是O(n*m),其中n是文本串的长度,m是模式串的长度。

这是因为每次比较都需要花费一定的时间,而整个过程需要比较n-m+1次。

4. 算法优缺点优点:简单易懂,实现起来相对容易。

缺点:时间复杂度较高,对于较长的文本串和模式串,效率较低。

此外,BF算法只能用于查找单一的模式,对于多个模式的查找需要使用其他算法。

5. 实际应用BF算法在实际应用中主要用于文本搜索、模式匹配等场景。

例如,在搜索引擎中,BF算法常被用于网页的关键词匹配和搜索结果排序。

此外,BF算法还可以用于病毒扫描、文件校验等领域。

总之,BF算法是一种基本的字符串模式匹配算法,适用于简单的文本搜索和模式匹配场景。

虽然其时间复杂度较高,但对于一些特定的应用场景,BF算法仍然是一种有效的方法。

当然,随着计算机技术的发展,还有很多高效的模式匹配算法被提出,如KMP算法、BM算法、Rabin-Karp算法等,可以根据具体应用场景选择合适的算法。

数据结构—串的模式匹配

数据结构—串的模式匹配

数据结构—串的模式匹配数据结构—串的模式匹配1.介绍串的模式匹配是计算机科学中的一个重要问题,用于在一个较长的字符串(称为主串)中查找一个较短的字符串(称为模式串)出现的位置。

本文档将详细介绍串的模式匹配算法及其实现。

2.算法一:暴力匹配法暴力匹配法是最简单直观的一种模式匹配算法,它通过逐个比较主串和模式串的字符进行匹配。

具体步骤如下:1.从主串的第一个字符开始,逐个比较主串和模式串的字符。

2.如果当前字符匹配成功,则比较下一个字符,直到模式串结束或出现不匹配的字符。

3.如果匹配成功,返回当前字符在主串中的位置,否则继续从主串的下一个位置开始匹配。

3.算法二:KMP匹配算法KMP匹配算法是一种改进的模式匹配算法,它通过构建一个部分匹配表来减少不必要的比较次数。

具体步骤如下:1.构建模式串的部分匹配表,即找出模式串中每个字符对应的最长公共前后缀长度。

2.从主串的第一个字符开始,逐个比较主串和模式串的字符。

3.如果当前字符匹配成功,则继续比较下一个字符。

4.如果当前字符不匹配,则根据部分匹配表的值调整模式串的位置,直到模式串移动到合适的位置。

4.算法三:Boyer-Moore匹配算法Boyer-Moore匹配算法是一种高效的模式匹配算法,它通过利用模式串中的字符出现位置和不匹配字符进行跳跃式的匹配。

具体步骤如下:1.构建一个坏字符规则表,记录模式串中每个字符出现的最后一个位置。

2.从主串的第一个字符开始,逐个比较主串和模式串的字符。

3.如果当前字符匹配成功,则继续比较下一个字符。

4.如果当前字符不匹配,则根据坏字符规则表的值调整模式串的位置,使模式串向后滑动。

5.算法四:Rabin-Karp匹配算法Rabin-Karp匹配算法是一种基于哈希算法的模式匹配算法,它通过计算主串和模式串的哈希值进行匹配。

具体步骤如下:1.计算模式串的哈希值。

2.从主串的第一个字符开始,逐个计算主串中与模式串长度相同的子串的哈希值。

字符串模式匹配的新算法

字符串模式匹配的新算法
串 S的 第 P s个 字 符 起 和 模 式 的 第 一个 字 符 比较 之 , 相 等 . 继 续 ( 1 2位 置 的字 符 ) 主 串 的 第 P s n( 1 2一 o 若 则 ( )) m+ / 与 o+itm+ ) )1个 字 符 , 果 再 ( / 如 与 与 o+t1 逐 个 比较 后 续 字 符 则 从 主 串 的 下 一个 字 符 起 再 重 新 和 模 式 的字 符 相 等 则 比 较 t 模 式 串 第 一 个 字 符 中 间 的 字 符 i 主 串 的第 P s - 否 与 与 比较 之 。依 此 类 推 , 至 模 式 T 中的 每 个 字 符 依 次 和 主 串 s中 的一 个 个 字 符 再 相 等 则 比较 t 模 式 串 的 最 后 一 个 字 符 中 间 的 字符 i 主 直 连 续 的 字符 序 列 相 等 , 称 匹 配 成 功 , 数 值 为 和 模 式 T 中 第 一 个 字 串 的 第 P s j1 字 符 , 则 含 o+一 个 以此 类 推 , 次 都 比 较 所 得 的 区 间 的 中 间 的 每 字 符 而 且 是 由左 向右 的顺 序 。 如果 比较 不 成 功则 从 主 串 的 下一 个 位 符 相 等 的字 符 在 主 串 S中 的 序号 , 则 称 匹配 不 成 功 , 否 函数 值 为 零 。 这 种 算 法 的 时 间 复杂 度 在一 般 情 况 下 为 O(+ 。其 中 n和 m 分 置起 再 重新 和模 式 的字 符 比较 之 。 n m) 别 为 主 串和 模 式 的 长 度 。 而 在 有 些 情 况 下 , 算 法 的 效 率却 很 低 。 然 该 例 如 : 当 模 式 串 为 ’0 0 0 1 , 0000 ’ 而 下 面 以 模 式 串 为 ’bd ’即 m= a ea 5为 例 说 明 每 次 应 该 使 模 式 串 中 设 i 为第 i 次需 要进 主 串 为 ’ 的哪 个 字符 与 主 串 中 的相 应 字 符 进 行 比较 , 函 数 q] 行 比 较 的 字 符 的位 置 , t1= , 次 为 t ]5t3= , 4= ,5= 。 则 11 1 其 i = , ]3 Ⅱ ]2Ⅱ ]4 2 i 1 时 ’

串的模式匹配算法

串的模式匹配算法
Байду номын сангаас
(2) Brute-Force算法的实现
int BFIndex(DString S, int start, DString T) {
int i = start, j = 0, v; while(i < S.length && j < T.length) {
if(S.str[i] == T.str[j]) {
串的模式匹配算法
串的查找操作也称做串的模式匹配操作,其中 Brute-Force算法和KMP算法是两种最经常使用的顺序 存储结构下的串的模式匹配算法。
1、 Brute-Force算法
(1)Brute-Force算法的设计思想:
将主串S的第一个字符和模式T的第1个字符比较, 若相等,继续逐个比较后续字符; 若不等,从主串S的下一字符起,重新与T第一个字符比较。 直到主串S的一个连续子串字符序列与模式T相等。返回值为S中与T匹配的子序列 第一个字符的序号,即匹配成功。 否则,匹配失败,返回值 –1。
最好的情况是:一配就中!主串的前m个字符刚好等于模式串 的 m个字符,只比较了m次,时间复杂度为O(m)。
最恶劣情况是:模式串的前m-1个字符序列与主串的相应字符序 列比较总是相等,但模式串的第m个字符和主串的相应字符 比较总是不等,此时模式串的m个字符序列必须和主串的相 应字符序列块一共比较n-m+1,所以总次数为:m*(n-m+1), 因此其时间复杂度为O(n×m)。
此时若模式串中不存在可相互重叠的真子串,则说明在模式串t0t1…tj-1”中不 存在任何以t0为首字符的字符串与“si-jsi-j+1…si-1”中以si-1为末字符的字符串匹 配,下一次可直接比较si和t0。

字符串匹配kmp算法

字符串匹配kmp算法

字符串匹配kmp算法字符串匹配是计算机科学中的一个基本问题,它涉及在一个文本串中寻找一个模式串的出现位置。

其中,KMP算法是一种更加高效的算法,它不需要回溯匹配过的字符,在匹配失败的时候,根据已经匹配的字符和模式串前缀的匹配关系直接跳跃到下一次匹配的起点。

下面,我将详细介绍KMP算法原理及其实现。

1. KMP算法原理KMP算法的核心思想是:当模式串中的某个字符与文本串中的某个字符不相同时,根据已经匹配的字符和模式串前缀的匹配关系,跳过已经比较过的字符,从未匹配的字符开始重新匹配。

这个过程可以通过计算模式串的前缀函数(即next数组)来实现。

具体地,假设现在文本串为T,模式串为P,它们的长度分别为n和m。

当对于文本串T的第i个字符和模式串P的第j个字符(i和j都是从0开始计数的)进行匹配时:如果T[i]和P[j]相同,则i和j都加1,继续比较下一个字符;如果T[i]和P[j]不同,则j回溯到next[j](next[j]是P[0]到P[j-1]的一个子串中的最长的既是自身的前缀又是后缀的子串的长度),而i不会回溯,继续和P[next[j]]比较。

如果匹配成功,则返回i-j作为P在T中的起始位置;如果匹配失败,则继续执行上述过程,直到文本串T被遍历完或匹配成功为止。

2. KMP算法步骤(1)计算模式串的前缀函数next[j]。

next[j]表示P[0]到P[j-1]的一个子串中的最长的既是自身的前缀又是后缀的子串的长度。

具体计算方式如下:先令next[0]=-1,k=-1(其中k表示相等前缀的长度,初始化为-1),j=0。

从j=1向后遍历整个模式串P:如果k=-1或者P[j]=P[k],则next[j+1]=k+1,k=j,j+1;否则,令k=next[k],再次执行步骤2。

(2)使用next数组进行匹配。

从文本串T的第0个字符开始,从模式串P的第0个字符开始匹配,如果匹配失败,根据next数组进行回溯。

字符串匹配算法BFBMBMHBMHS分析

字符串匹配算法BFBMBMHBMHS分析

现代网络搜索引擎一般使用基于字符串匹配的搜索方式,使用的软件核心之一是字符串模式匹配算法。

网络特别是Internet 的信息量极大,在相同的信息采集方式下网络搜索的时间主要取决于所使用的串匹配算法的效率。

改善串匹配算法的特性或者时间复杂度,将有效提高网络搜索引擎的性能。

所以算法的提出和后续改进的算法称为研究的重点。

模式匹配主要有BF 算法,KMP 算法,BM 算法及其改进算法,尤其是BM 算法,在实际应用中非常著名,在此我们将对这几种算法做简单分析,分析前,我们做如下假定:文本:]1..0[-n text n 为文本长度模式:]1..0[-m pat m 为模式长度2.1 BF 算法BF (Brute Force )算法又称为蛮力匹配算法[2],这是一种效率很低的算法,其算法主要思想是模式的第一个字符与文本的第一个字符进行比较,如果相同,就继续比较后面的字符,否则,文本的起始位置加1,即模式右移一个位置,再进行比较,如果模式与文本中一段连续字符串都相同,则匹配成功,返回当时文本的起始比较位置,否则匹配不成功,实现过程:在串text 和串pat 中比较的起始下标i 和j ;循环直到text 中所剩字符小于pat 的长度或pat 的所有字符均比较完(如果text[i]=pat[j],则继续比较text 和pat 的下一个字符;否则将i 和j 回溯,准备下趟比较);如果pat 中所有字符均比较完,则匹配成功,返回匹配的起始下标;否则匹配失败,返回0。

BF 算法如下:Algorithm BFk=0;j=0;while ((j<=m)&&(k<=n-m)){ if (pat[j]==text[k]){ k++;j++;}Else{k=k-j+1;j=0;}}if (j= =m) Match found at text[k-m]else No match found例子1:文本:astringsearchingexamplelienvolingrelatively模式串:relative1. astringsearchingexamplelienvolingrelativelyrelative2. astringsearchingexamplelienvolingrelativelyrelative3. astringsearchingexamplelienvolingrelativelyrelative4. astringsearchingexamplelienvolingrelativelyrelative:32. astringsearchingexamplelienvolingrelativelyrelative该算法简单,但是效率较低。

简述串的模式匹配算法概念

简述串的模式匹配算法概念

简述串的模式匹配算法概念
串的模式匹配算法是指在一个较长的字符串中寻找一个较短的模式字符串是否出现的一种算法。

常见的串的模式匹配算法包括朴素模式匹配算法、KMP算法、Boyer-Moore算法和Rabin-Karp算法等。

朴素模式匹配算法是一种简单的模式匹配算法,它从主串的第一个字符开始逐个字符与模式串进行比较,如果发现不匹配,则主串的比较位置向后移动一位,并重新与模式串的第一个字符进行比较。

这个过程一直重复直到找到匹配的位置或主串遍历完毕。

KMP算法是一种高效的模式匹配算法,它利用模式串中的重复信息避免无效的比较。

KMP算法先对模式串进行预处理,生成一个部分匹配表(即next数组),然后根据该表的信息进行匹配。

当发生不匹配时,KMP算法通过查找部分匹配表中的值来决定模式串的移动位置,从而避免了不必要的比较操作,提高匹配的效率。

Boyer-Moore算法是一种更加高效的模式匹配算法,它利用了模式串中的字符出现位置进行快速的移动。

Boyer-Moore算法从主串的末尾开始比较,遇到不匹配的字符时,根据模式串中的字符出现位置,选择合适的位移量进行移动。

这样可以快速地将模式串与主串对齐,减少不必要的比较次数。

Rabin-Karp算法是一种基于哈希的模式匹配算法,它利用哈希函数对子串进行哈希运算,并与模式串的哈希值进行比较,从
而确定是否匹配。

Rabin-Karp算法通过将字符串转化为数值进行比较,避免了字符比较的开销,提高了匹配的效率。

但是Rabin-Karp算法可能出现哈希冲突的情况,需要额外的处理。

这些模式匹配算法的思想不同,适用于不同的场景和问题,选择合适的算法可以提高模式匹配的效率。

C语言中的字符串匹配算法实现

C语言中的字符串匹配算法实现

C语言中的字符串匹配算法实现在C语言中,字符串匹配算法用于判断一个字符串是否包含另一个字符串。

本文将介绍几种常见的字符串匹配算法及其实现。

一、暴力匹配算法(Brute-Force Algorithm)暴力匹配算法是最简单直观的字符串匹配算法,也被称为朴素字符串匹配算法。

算法思想:从主字符串的第一个字符开始,依次与模式字符串的字符逐个比较,如果出现字符不匹配的情况,则主字符串的指针后移一位,再从下一个字符开始重新比较。

实现代码示例:```c#include <stdio.h>#include <string.h>int bruteForceMatch(char *str, char *pattern) {int len1 = strlen(str);int len2 = strlen(pattern);int i = 0, j = 0;while(i < len1 && j < len2) {if(str[i] == pattern[j]) {i++;j++;} else {i = i - j + 1;j = 0;}}if(j == len2) {return i - len2; // 返回匹配位置的索引} else {return -1; // 未找到匹配}}int main() {char str[] = "Hello, world!";char pattern[] = "world";int index = bruteForceMatch(str, pattern);if(index >= 0) {printf("匹配成功,匹配位置为:%d\n", index);} else {printf("未找到匹配\n");}return 0;}```上述示例代码中,我们使用了一个bruteForceMatch函数来实现暴力匹配算法。

字符串模式匹配算法

字符串模式匹配算法

字符串模式匹配算法字符串模式匹配算法是计算机科学中的一种基本算法,主要用于在字符串中查找一个模式。

该算法的核心是比较文本串中的每个字符,以找到与模式相同的串。

字符串模式匹配算法可以用于许多不同的应用,例如文本编辑器、搜索引擎、数据库系统等。

常用的字符串匹配算法有暴力匹配算法、KMP算法、Boyer-Moore 算法、Rabin-Karp算法等。

这些算法的时间复杂度不同,适用于不同的场景。

暴力匹配算法是最简单的字符串匹配算法。

该算法的思想是从文本串的第一个字符开始,逐个匹配模式串的字符。

如果匹配失败,则从文本串的下一个字符开始重新匹配。

暴力匹配算法的时间复杂度为O(m*n),其中m和n分别是模式串和文本串的长度。

KMP算法是一种高效的字符串匹配算法。

该算法的核心是利用已经匹配的信息,避免在匹配过程中重复匹配。

KMP算法的时间复杂度为O(m+n),其中m和n分别是模式串和文本串的长度。

Boyer-Moore算法是一种高效的字符串匹配算法。

该算法的核心是利用模式串中的信息,从右往左进行匹配。

当匹配失败时,根据模式串中的信息,选择右移或者左移。

Boyer-Moore算法的时间复杂度为O(m*n),其中m和n分别是模式串和文本串的长度。

Rabin-Karp算法是一种基于哈希算法的字符串匹配算法。

该算法的核心是利用哈希值进行匹配。

Rabin-Karp算法的时间复杂度为O(m+n),其中m和n分别是模式串和文本串的长度。

总之,不同的字符串模式匹配算法有着不同的特点和适用场景。

在实际应用中,应根据具体情况选择合适的算法。

串的模式匹配的几种方法

串的模式匹配的几种方法

串的模式匹配1. Brute Force(BF或蛮力搜索)算法:首先将匹配串和模式串左对齐,然后从左向右一个一个进行比较,如果不成功则模式串向右移动一个单位。

速度最慢。

2.KMP算法利用不匹配字符的前面那一段字符的最长前后缀来尽可能地跳过最大的距离比如模式串ababac 这个时候我们发现在c 处不匹配,然后我们看c 前面那串字符串的最大相等前后缀,然后再来移动下面的两个都是模式串,没有写出来匹配串原始位置 ababa c移动之后 aba bac因为后缀是已经匹配了的,而前缀和后缀是相等的,所以直接把前缀移动到原来后缀处,再从原来的c 处,也就是现在的第二个b 处进行比较。

这就是KMP 。

3.Horspool算法Horspool 算法的思想很简单的。

不过有个创新之处就是模式串是从右向左进行比较的。

很好很强大,为后来的算法影响很大。

匹配串:abcbc sdxzcxx模式串:cbcac这个时候我们从右向左进行对暗号,c-c ,对上了,第二个b-a ,不对,于是,模式串从不匹配的那个字符开始从右向左寻找匹配串中不匹配的字符b 的位置,发现有,赶快对上匹配串:abcbcsd xzcxx模式串: cbcac然后继续从最右边的字符从右向左进行比较。

这时候,我们发现了,d-c 不匹配,而且模式穿里面没有,没办法,只好移动一个模式串长度的单位了。

匹配串:abcbcsdxzcxx模式串: cbcac4.Boyer-Moore算法是一个很复杂的算法,当然,虽然理论上时间复杂度和KMP 差不多,但是实际上却比KMP 快数倍。

分为两步预处理,第一个是bad-character heuristics ,也就是当出现错误匹配的时候,移位,基本上就是做的Horspool 那一套。

第二个就是good-suffix heuristics ,当出现错误匹配的时候,还要从不匹配点向左看,以前匹配的那段子字符串是不是在模式串本身中还有重复的,有重复的话,那么就直接把重复的那段和匹配串中已经匹配的那一段对齐就是了。

《KMP 字符串模式匹配算法》教学课例

《KMP 字符串模式匹配算法》教学课例

《KMP字符串模式匹配算法》教学课例程玉胜安庆师范学院计算机与信息学院KMP字符串模式匹配是数据结构课程中一个重要的知识点,也是一个难点(学过KMP 算法的同学100%认为:KMP是数据结构课程中最难的部分)。

为了消除他们对KMP算法学习的恐惧心理,激发他们的学习兴趣,调动其积极性,显得尤为重要。

基于以上,我们根据学生的认知特点和接受水平,对教材内容进行了重新构建,并按照数据结构中“时间复杂度”概念,增加了不同模式匹配算法的运行时间,动态逼真的显示了算法的“时间”性能,获得了较好的教学效果。

一、教学目标知识目标:让学生了解KMP算法应用的普遍性。

如:在目前众多的文字处理软件中得到广泛应用,如Microsoft Word中的“查找”或“替换”操作。

而这种操作实现的机制,同学们特别是计算机专业的学生很少去想过。

能力目标:要求学生体验一个完整的抽象数据类型(ADT)的实现方法和过程,并学会判断、计算算法优劣的方法。

价值目标:消除恐怖的学习心态,让学生感悟数据结构算法实际应用价值,从而激发学习的兴趣,形成积极主动式学习的态度。

二、教材分析使用教材是清华大学严蔚敏教授并由清华大学出版社出版的《数据结构(C语言版)》,该教材难度较大,其实验方法特别是ADT方法在教材中介绍较少,而且KMP算法更是从理论分析的角度介绍了匹配算法和next的计算,自学难度很大;虽然该节知识点属于“**(表示难度较大,可以不讲)”,但是其又是考研的一个热点,所以我们又不得不讲。

三、教学重点、难点教学重点:KMP算法中的next和改进的nextval计算教学难点:KMP算法中如何计算next值四、教具准备卡片:多个字符串,字符串指针强力磁吸:6个五、互动式教学过程教学内容教师活动学生活动目标状态创设情境引入课题目前的众多软件中,“查找”、“替换”等操作实现方法,要求学生举例。

给出一篇word文档完成在上述文档中从当前位置向后查找“计算机”或者向前查找“计算机”字符串的方法。

字符串的模式匹配

字符串的模式匹配

字符串的模式匹配问题描述:如果⼦串T在主串中存在,则返回存在的位置,如果不存在,则返回-1。

1.基本⽅法从主串的第pos位置字符开始和模式⼦串字符⽐较,如果相等,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⼦串的字符⽐较。

直到找到匹配字符串或者是主串结尾。

伪代码如下:Index(T,S,pos)i <- posj <- 1while i<=length[T] and j<=length[S]if T[i]=S[j]i++j++elsei <- i-j+2j <- 1if j> length[S]return i-lenght[S]elsereturn -1;例如,主串T为:ababcabababab,⼦串为ababa,上述过程如下图所⽰。

源代码如下:/*检测从主串T的pos位置开始,是否有和⼦串S匹配,如果有返回匹配开始位置,如果没有,返回-1T:主串S:⼦串tlength:主串长度slength:⼦串长度pos:主串开始位置*/int Index (char T[],char S[],int tlength,int slength,int pos){int j=0,i=pos;while(i<tlength&&j<slength){if(T[i]==S[j]){i++;j++;}else{i=i-j+1;j=0;}}return j==slength?i-slength:-1;}运⾏结果如下:完成源代码见⽂章最后!2.KMP算法由上述基本⽅法匹配过程中,很多次的⽐较都没有意义的,⽐如当第⼀个主串的c与⼦串中的a不匹配时,下⼀次的主串的b和⼦串的a(第⼀个)的⽐较可以通过分析⼦串的特点直接跳过这次⽐较。

KMP算法就是为了告诉我们,我们应该每当⼀趟匹配过程中出现⽐较不等时,我们不需要回溯i指针。

⽽是利⽤已经得到的“部分匹配”的结果将模式⼦串想右“滑动”尽可能远的距离,然后继续⽐较。

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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”
如果T串后面也含有首字符“a”。

对于开始的判断,前5个字符完全相等,第6个字符不等,此时,根据刚才的经验,T的首字符“a”与T的第二位字符“b”、第三位字符“c”均不等,所以不需要做判断,朴素算法步骤2,3都是多余。

因为T的首位“a”与T第四位“a”相等,第二位的“b”与第五位的“b”相等。

而第四位的“a”与第五位的“b”已经与主串S中的相应位置比较过了,是相等的,因此可以断定,T的首字符“a”、第二位的字符“b”与S的第四位字符和第五位字符也不需要比较了,下次的起始位置就是6,T的起始位置就是第3个字符。

对比这两个例子,可知两种情况下主串当前位置的都是第6个字符。

要考虑的变化就是子串的下标j值了。

通过观察也可发现,我们屡屡提到了T串的首字符与自身后面字符的比较,发现如果有相等字符,j值的变化就会不相同。

也就是说,这个j值的变化与主串其实没什么关系,关键就取决于T串的结构中是否有重复的问题。

下面按照程序的方式来介绍,字符串第一个字符的下标为0。

由于T=“abcde x”,当中没有任何重复的字符,所以j就由5变成了0。

由于T=“abcab x”,前缀的“ab”与后面“x”之前串的后缀“ab”是相等的。

因此j就由5变成了2。

因此,我们可以得出规律,j值的多少取决于当前字符之前的串的前,后缀的相似度。

我们把T串各个位置的j值的变化定义为一个数组next,那么next的长度就是T串的长度。

于是我们可以得到下面的定义:
起始字符 next[0] = -1;
如果后面没有与起始字符相同的字符则next[i] = 0;
如果后面有与起始字符相同的字符则next[i] = -1;与前缀进行匹配,匹配完毕的后一位的j值记录匹配字符的个数。

其他next[i] = 0;
即next[i]的值表示,第i位不同时,j的取值。

具体构造方法查看后面代码。

例子:
T=“abcdex”
Next = -100000
例子:
T=“abcabx”
Next = -100-102
例子:
T= “aaaaaaaab”
Next = -1-1-1-1-1-1-1-17
例子:
T =“ababacb”
Next = -10-10-130
讲完原理之后,我们利用策略模式作为解决相同问题利用不同算法的解决方案。

namespace StringMatching
{
public abstract class StringMatchingStrategy
{
public abstractint StringMatchingAlgorithm(string source, string substr);
}
}
namespace StringMatching
{
public class KmpMatching: StringMatchingStrategy {
privateint[] GetNext(string substr)
{
if(substr == null)
thrownew ArgumentException("subs tr");
int i =0, j = -1;
int[]nextVal = new int[substr.Length];
nextVal[0] = -1;
while(i < substr.Length - 1)
{
if(j == -1 || substr[i] ==
substr[j])
{
i++;
j++;
if(substr[i] != substr[j])
nextVal[i] = j;
else
nextVal[i]
=nextVal[j];
}
else
{
j = nextVal[j];
}
}
return nextVal;
}
public override int StringMatchingAlgorithm(stri ng source, string substr)
{
if(source == null)
thrownew ArgumentException("sour ce");
if(substr == null)
thrownew ArgumentException("subs tr");
int i = 0, j = 0, v;
int[]nextVal = GetNext(substr);
while(i < source.Length && j <
substr.Length)
{
if(j == -1 || source[i] == substr[j])
{
i++;
j++;
}
else
{
j = nextVal[j];
}
}
if(j >= substr.Length)
v = i - substr.Length;
else
v = -1;
return v;
}
}
}
namespace StringMatching
{
public class PrefixBruteForceMatching: StringMatchingS trategy
{
public override int StringMatchingAlgorithm(stri ng source, string substr)
{
if(source == null)
thrownew ArgumentException("sour ce");
if(substr == null)
thrownew ArgumentException("subs tr");
for(int i = 0; i <= source.Length
-substr.Length; i++)
{
if(source[i] == substr[0])
{
int j = 1;
for(; j < substr.Length; j++)
{
if(substr[j] != source[i + j])
break;
}
if(j == substr.Length)
return i;
}
}
return-1;
}
}
}。

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