串的朴素模式匹配算法(BF算法)

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Brute_FORCE原理

Brute-Force算法简称BF算法:也称简单匹配算法，
其基本思路是：从目标串s=”s0s1…sn-1”的第一个字符开始和模式串t=”t0t1…tm-1”中的第一个字符比较，
若相等，则继续逐个比较后续字符，否则，从目标串s的第2个字符开始重新与模式串t的第一个字符进行比较，
依次类推，若从模式串s的第i个字符开始，每个字符依次和目标串t中的对应字符相等，
图像匹配本质上是特征匹配。因为我们总可以将图像表示成多个特征向量的组成，
因此如果两幅图片具有相同的特征向量越多，则可以认为两幅图片的相似程度越高。、
而特征向量的相似程度通常是用它们之间的欧氏距离来衡量，欧式距行暴力匹配。依次找出两幅图像中相似度最高的两个特征向量，并将他们连线。
特征提取的难点在于，针对不同的物体需要不同的特征进行描述。针对于同一种物体，同一种匹配算法，不同的特征可能带来很多的不一样。
目前用的比较多的是SIFT特征，SIFT特征具有旋转不变性和尺度不变性等优点，是图像匹配的优先选择。因此这里我选择用SIFT特征进行实验。
第二个难点是图像匹配，目前的算法主要还是借鉴于文本检索的词袋模型算法。
用的是opencv内置算法，opencv用的是sift特征和FLANN算法进行最近距离计算。
则匹配成功，该算法返回i;否则匹配失败，返回-1
最近在做图像检索算法(visual search)研究。
图像检索本质上还是图像匹配，因此特征提取，特征匹配等步骤都是图像检索算法的核心和难点。
直到现在图像检索技术还是处于比较意。

B F 算法 ( 详解 )

字符串匹配算法详解(下)字符串匹配算法详解(上)介绍了BF算法和KMP算法，这一篇接着来介绍Horspool算法和BM算法。

其中Horspool算法相当于是BM算法的特例，或者说是简化版的BM算法。

算法三：Horspool算法Horspool是后缀搜索，有点创新啊，大家都从左往右匹配，它反着来。

也就是搜索已读入文本中是否含有模式串的后缀；如果有，是多长，显然，当后缀长度等于模式串的长度时，我们就找到了一个匹配。

Horspool算法思想：模式串从右向左进行匹配。

对于每个文本搜索窗口，将窗口内的最后一个字符（C）与模式串的最后一个字符进行比较。

如果相等，则继续从后向前验证其他字符，直到完全相等或者某个字符不匹配。

然后，无论匹配与否，都将根据在模式串的下一个出现位置将窗口向右移动。

模式串与文本串口匹配时，模式串的整体挪动，是从左往右，但是，每次挪动后，从模式串的最后一个字符从右往左进行匹配。

下面我们来看一个实例：加上匹配串和模式串如下：匹配串：abcbcsdLinac-codecbcac模式串：cbcac首先从右向左进行匹配，c与c匹配成功，接着第二个字符b与a，匹配失败（失配位置为3）。

于是，从模式串当前位置往左寻找匹配失败的那个字符，也即在模式串中寻找字符b上一次出现的位置(注意这里的“上一次”是指在模式串中从当前失配位置往左找到的第一个与失配位置相同的字符)；结果我们在模式串中找到了字符b，其位置为1，那么就将模式串整体往右挪动，把刚才找到的字符b与之前与匹配串中失配的字符b 对齐。

总共移动了多少位呢？移动了（3-1）位。

匹配串：abcbcsdLibac-codecbcac模式串：? cbcac模式串整体挪动到b处对齐后，再从右向左开始匹配，此时发现其第一个需要匹配的字符d与c就匹配失败（失配位置为4），尼玛，坑爹啊！那接下来怎么办？当然是跟上一步的方法一样，在模式串中去找失配的那个字符d，如果在模式串中找到了d，将模式串平移，使其d字符与匹配串的d对齐。

BF算法KMP算法BM算法

BF算法KMP算法BM算法BF算法（Brute-Force Algorithm）是一种简单直接的字符串匹配算法，也称为朴素算法。

BF算法的基本思想是从主串的第一个字符开始，每次移动一个字符，然后和模式串进行逐个字符比较，如果不匹配，则继续下一个位置的比较。

如果字符匹配，则比较下一个字符，直到找到完全匹配的子串或者主串遍历结束。

BF算法的时间复杂度为O(m*n)，其中m和n分别为主串和模式串的长度。

当主串和模式串的长度较小时，BF算法是一个简单高效的字符串匹配算法。

然而，当主串和模式串的长度非常大时，BF算法的效率会非常低下。

KMP算法（Knuth-Morris-Pratt Algorithm）是一种改进的字符串匹配算法。

KMP算法的核心思想是利用已经匹配过的部分信息来避免不必要的字符比较。

KMP算法通过构建一个跳转表（也称为失配函数），记录当前位置之前的字符中可能出现的最大公共前后缀长度。

根据跳转表的信息，在模式串和主串不匹配时，可以直接跳过一些字符，继续比较下一个字符。

KMP算法的时间复杂度为O(m+n)，其中m和n分别为主串和模式串的长度。

KMP算法在主串长度较大时，相对于BF算法有较高的效率。

它的空间复杂度为O(k)，其中k为模式串的长度，用于存储跳转表。

BM算法（Boyer-Moore Algorithm）是一种更为高效的字符串匹配算法。

BM算法的核心思想是尽可能地跳过更多的字符，而不是每次只移动一个字符。

BM算法借助两个启发式规则（坏字符规则和好后缀规则）来确定移动的步长。

坏字符规则根据字符在模式串中的位置，找到离坏字符最近的下标位置，从而确定移动的步长；好后缀规则根据已经匹配的后缀子串，找到离该子串最近的下标位置，从而确定移动的步长。

BM算法的时间复杂度为O(m+n)，其中m和n分别为主串和模式串的长度。

BM算法在处理文本串相对固定的情况下有较高的效率，但是在模式串较短，主串较长的情况下，BM算法并不一定比KMP算法更高效。

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。

BF算法（模式匹配）

BF算法（模式匹配）BF算法（Brute-Force算法）⼀种简单的模式匹配算法，⽬的是寻找模式串p是否在⽬标串s中有出现。

思想：先从第⼀个字符开始匹配，如果p[j]==s[i]，那么继续向下⽐较，⼀旦不相等，即回溯到⽬标串的下⼀个字符，重复⼯作。

成功条件：当循环结束时，判断j的值与模式串p的长度是否相等，如果相等，说明匹配成功到了模式p的最后⼀个字符。

返回值：返回模式串在⽬标串中出现的位置。

具体实现如下：#include <iostream>#include <string>using namespace std;int index(string s,string p){int i=0,j,k;while (i<s.length()){for (j=i,k=0;j<s.length() && k<p.length()&& s[j]==p[k];j++,k++);if (k==p.length()){return i;}i++;}return0;}int index1(string s,string p){int i=0,j=0;while (i<s.length() && j<p.length()) //j⼀旦超过模式长度，代表匹配成功，跳出循环{if (s[i]==p[j]){i++;j++;}else{i=i-j+1; //回溯j=0;}}if (j>=p.length()){return i-p.length(); //返回匹配成功的位置}elsereturn0;}int main(){string s,p;cin>>s>>p;cout<<"BF1算法匹配结果为:"<<index(s,p)<<endl;cout<<"BF2算法匹配结果为:"<<index1(s,p)<<endl;return0;}算法不考虑时间复杂度和空间复杂度，这是最简单也是我们很容易想到的⼀种算法思想。

bf算法最坏的空间复杂度

bf算法最坏的空间复杂度最坏情况下，Brute-Force（BF）算法的空间复杂度是多少呢？在探讨这个问题之前，我们先来了解一下BF算法的基本原理和应用场景。

BF算法，也被称为暴力匹配算法或朴素匹配算法，是一种简单直接的模式匹配算法。

它的基本思想是，从文本串的第一个字符开始，与模式串的第一个字符进行比较，如果相等，则继续比较下一个字符；如果不相等，则将文本串的指针向后移动一位，再次与模式串的第一个字符进行比较。

如此循环下去，直到找到完全匹配或者文本串遍历结束。

BF算法的应用场景非常广泛，比如字符串匹配、模式识别、文本搜索等。

它的优点是简单易懂、实现简单，适用于小规模数据的匹配。

但是，正是由于其暴力的匹配方式，使得在某些情况下，其空间复杂度会达到最坏情况。

在BF算法中，空间复杂度主要来自于两个方面：文本串和模式串的存储。

文本串的存储。

在BF算法中，需要将待匹配的文本串存储在内存中，以便进行字符的比较。

假设文本串的长度为n个字符，那么需要占用n个存储单元的空间。

模式串的存储。

模式串是我们要匹配的目标，同样需要将其存储在内存中。

假设模式串的长度为m个字符，那么需要占用m个存储单元的空间。

BF算法的空间复杂度为O(n+m)。

当文本串和模式串长度较大时，其空间复杂度也会相应增加。

虽然BF算法的空间复杂度并不是最优的，但在某些场景下，它依然具有一定的优势。

比如在处理小规模数据时，BF算法的实现简单高效；在需要精确匹配的情况下，BF算法可以找到所有匹配的结果。

然而，当面对大规模数据时，BF算法的空间复杂度可能成为一个问题。

在这种情况下，我们可以考虑其他更高效的算法，比如KMP算法、Boyer-Moore算法等，它们可以在减少空间复杂度的同时，提高匹配效率。

总结起来，BF算法的最坏空间复杂度为O(n+m)，其中n为文本串的长度，m为模式串的长度。

虽然其空间复杂度可能不是最优的，但在某些场景下仍然具有一定的优势。

串串的模式匹配

文档仅供参考，如有不当之处，请联系改正。
Brute-Force简称为BF算法，亦称简朴匹配算法。采用穷举旳思绪。
s: a a a a b c d t: a ab bac cab bc c ✓
匹配成功
算法旳思绪是从s旳每一种字符开始依次与t旳字符进行匹配。
1
文档仅供参考，如有不当之处，请联系改正。
j
0
1
2
3
4
t[j]
a
a
a
a
b
next[j] -1
0
1
2
3
01 2 34 5678
s: a a a b a a a a b
i=3 j=1
t: a a a a b
01 23 4
失败：
i=3 j=1，j=next[1]=0
20
文档仅供参考，如有不当之处，请联系改正。
j
0
1
2
3
4
t[j]
a
a
a
a
b
next[j] -1
将s[i]与将s[i+1]与 t[0]匹配 t[0]匹配
因为t[3]=t[2]=t[1]=t[0]='a' 是不必要旳
i=3
i=3
j=3
j=-1
23
将next改为nextval：文档仅供参考，如有不当之处，请联系改正。
j
0
1
2
t[j]
a
a
a
next[j]
-1
0
1
nextval[j]
-1
-1
-1
01 23
s: a a a b
aaab
t: a a b

串的模式匹配算法实验报告

串的模式匹配算法实验报告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];elsereturn0;}}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).篇二：数据结构实验报告-串实验四串【实验目的】1、掌握串的存储表示及基本操作；2、掌握串的两种模式匹配算法：bF和Kmp。

3、了解串的应用。

串的模式匹配算法——BF算法

串的模式匹配算法——BF算法在主串中，从指定的起始位置pos开始，⽤i和j分别指⽰主串S和模式T中正待⽐较的字符位置，i的初值为pos，j的初值为1。

i与j所指⽰的字符⽐较，若相等，则i与j指⽰的位置同时后移，⽐较下⼀对字符。

若不等，从主串的下⼀个字符（i=i-j+2）开始重新和模式T 的第⼀个字符（j=1）⽐较。

若j⼤于模式T的长度，则说明匹配成功，返回和模式T的第⼀个字符相等的字符在主串S中的序号（i-T.length）。

否则匹配失败。

1public class BF {2public static void main(String[] args) {3 String S="ababcabcacbab";4 String T="abcac";5char[] charS=S.toCharArray();6char[] charT=T.toCharArray();7int pos=1;8 run(charS,charT,pos);9 }10public static void run(char[] charS,char[] charT,int pos) {11int i=pos;12int j=1;13while(i<=charS.length && j<=charT.length)14 {15if(charS[i-1] == charT[j-1])16 {17 ++i;18 ++j;19 }else20 {21 i=i-j+2;22 j=1;23 }24 }25if(j>charT.length)26 {27 System.out.println("匹配成功,序号为"+(i-charT.length));28 }else29 {30 System.out.println("匹配失败");31 }32 }33 }BF算法在最坏的条件下时间复杂度为O(m×n)。

字符串对比算法

实验三、串的模式匹配赵俊1041901229 一、实验内容在给出主串S和模式T(子串)后，实现模式匹配。

若在S中含有模式T,返回子串T在主串S中首次出现的位置。

若T不是S的子串，则匹配失败，返回0。

要求：1. 在串的顺序存储结构下，采用朴素的模式匹配算法BF实现；2．在串的顺序存储结构下，选用模式匹配的KMP算法实现；3．考虑在链式存储结构下，试实现串的模式匹配。

二、实验目的1. 掌握串的顺序存储结构；2. 掌握串的模式匹配的BF算法；3. 掌握串的模式匹配的实现方法；4．了解模式匹配的KMP算法及失效函数的计算方法；5．了解串的链式存储结构三、实验代码#include<stdio.h>#include<tchar.h>int KMPSearch(const char * main_str, const char * sub_str, int * next);void CalculateNext(const char * sub_str, int len, int * next);int BFSearch(const char *main_str,const char *sub_str);#include"stdafx.h"#include<iostream>#include<string>using namespace std;int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[]){char*a="abcdeabcdeabc";char *b="eabc";BFSearch(a,b);int next[100];CalculateNext(b,5,next);KMPSearch(a,b,next);return 0;}int BFSearch(const char *main_str,const char *sub_str){int i=0;int j=0;int main_len=strlen(main_str);int sub_len=strlen(sub_str);while((i<main_len)&&(j<sub_len)){if( main_str[i] == sub_str[j]){j++;i++;}else{j=1;i=i-j+2;}}if(j == sub_len){return i-sub_len;}return -1;}int KMPSearch(const char * main_str, const char * sub_str, int * next) {int i=0;int j=0;int main_len=strlen(main_str);int sub_len=strlen(sub_str);while((i<main_len)&&(j<sub_len)){if(j == -1 || main_str[i] == sub_str[j]){j++;i++;}else{j=next[j];}}if(j == sub_len){return i-sub_len;}return -1;}void CalculateNext(const char * sub_str, int len, int * next){int k=-1;int j=0;next[0]=-1;while(j<len){if(k == -1 || sub_str[k] == sub_str[j]){k++;j++;next[j]=k; }else{k=next[k];}}}四、调试和运行结果。

字符串——精选推荐

字符串字符串定义：串（string）是由零个或多个字符组成的有限序列，⼜名叫字符串。

⼀般地，由n个字符串构成的串记作: S="a0a1......a n-1"(n≥0),其中a_i（1≤i≤n）n是⼀个有限的数值串⼀般记为S是串的名称，⽤双引号或单引号括起来的字符序列是串的值（引号不属于串的内容）。

可以是字母、数字或其他字符，i就是该字符在串中的位置。

串中的字符数⽬n称为串的长度，n是⼀个有限的数值。

特征：结构简单，(以⼆进制字符为例，仅 0,1两种字符构成)规模庞⼤，元素(字符)重复率⾼⼦串在对字符串S做处理时，经常需要取出其中某⼀连续的⽚段，称为S的⼦串(substring)具体地，由串S中起始于位置i的连续k个字符组成的⼦串记作substr(S,i,k) = "a i a i+1...a i+k-1",0≤i 〈 n,0≤k前缀 prefix(S,k) = substr(S,0,k);后缀 suffix(S,k) = substr(S,n-k,k)空格串：只包含空格的串。

结论1. 空串是任何字符串的⼦串，也是任何字符串的前缀和后缀2. 任何字符串都是⾃⼰的⼦串，也是⾃⼰的前缀和后缀。

此类⼦串，前缀和后缀分别称为平凡⼦串，平凡前缀，平凡后缀3. 字符串本⾝之外的所以⾮空⼦串，前缀，后缀，分别称为真⼦串，真前缀，真后缀判定⼀对字符串S="a0a1......a n-1" 和 T="b0b1......b m-1",当且仅当⼆者长度相等(n=m),且对应的字符分别相等(对任何0≤i 〈n,都有a i = b i)模式匹配算法朴素的模式匹配算法(BF(Brute-Force)算法)基本思想是：1. 从主串的第⼀个字符起与⼦串的第⼀个字符进⾏⽐较，若相等，则继续逐对字符进⾏后续的⽐较；2. 若不相等，则从主串第⼆个字符起与⼦串的第⼀个字符重新⽐较，以此类推，直到⼦串中每个字符依次和主串中的⼀个连续的字符序列相等为⽌，此时称为匹配成功。

B F 算法 ( 详解 )

所以 i 和 j 的初值都是 1(i 和 j 均表示下标)。具体过程： i=1，j=1 发现相同，所以让 i++，j++，得： i=2，j=2 ?发现相同，所以让 i++，j++，得： i=3，j=3 发现相同，所以让 i++，j++，得：? i=4，j=4 发现不相同，所以让 i 回溯（公式：i-j+2），即 i=2，让 j 回
string S,T;--定义两个字符串 S="aaaaab"; T="aaab"; --函数调用 int r=Index_BF(S,T,0);--表示从主串的第 1 个位置（下标为
0 的位置）开始查找子串 co-返回子串在主串中的位置 int Index_BF(string S,string T,int pos)
?求解 next 的方法：意思就是说，就比如主串：B C A C B A B 子串：A C B A B 主串与子串第一个字符就不匹配，那么按 KMP 算法的思路的话，要让主串的 i 不动，移动子串的 j ，那么我们就需要找一下 next[j]，由于 j=1，所以实际上是将 j 移动到 next[1] 的位置，而计算 next[1]需要找子串 j 之前的字符串的最大前后缀，我们发现 j=1 之前根本就没有字符，所以就也不存在最大前后缀了，所以我们让 next[1]=0,所以 j=0，在后续的操作中，如果 j=0，我们就让 i++，j++，即得 i=2，j=1，这时就让主串的第 2 个字符与子串的第 1 个字符继续进行比较了。而主串的第 2 个字符（C）与子串的第 1 个字符（A）仍然不匹配，则又根据 next[1]=0，让 i++，j++,得 i=3，j=1，这时又让主串的

数据结构课后习题(第4-5章)

【课后习题】第4章串第5章数组和广义表网络工程2010级（）班学号：姓名：题号一二三四总分得分一、填空题（每空1分，共30分）1. 串有三种机内表示方法：、和，其中前两种属于顺序存储结构，第三种属于。

2. 若n 为主串长度，m 为子串长度，则串的BF （朴素）匹配算法最坏的情况下需要比较字符的总次数为 ,T(n)= 。

3. 是任意串的子串；任意串S 都是S 本身的子串，除S 本身外，S 的其他子串称为S 的。

4. 设数组a[1…50, 1…60]的基地址为1000，每个元素占2个存储单元，若以行序为主序顺序存储，则元素a[32,58]的存储地址为。

5. 对于数组，比较适于采用结构够进行存储。

6. 广义表的深度是指_______。

7. 将一个100100 A 的三对角矩阵，按行优先存入一维数组B[297]中，A 中元素66,66A 在B 数组中的位置k 为。

8. 注意：a i,j 的k 为 2(i-1)+j-1,(i=1时j=1,2;1<i<=n 时,j=i-1,i,i+1) 。

9. 称为空串；称为空白串。

10. 求串T 在主串S 中首次出现的位置的操作是，其中称为目标串，称为模式。

11. 对称矩阵的下三角元素a[i,j]，存放在一维数组V 的元素V[k]中（下标都是从0开始）， 12. k 与i ，j 的关系是：k= 。

13. 在n 维数组中每个元素都受到个条件的约束。

14. 同一数组中的各元素的长度。

15. 三元素组表中的每个结点对应于稀疏矩阵的一个非零元素，它包含有三个数据项，分别表示该元素的、和。

16.稀疏矩阵中有n个非零元素，则其三元组有行。

17.求下列广义表操作的结果：18.（1）GetHead【((a,b),(c,d))】=== ;19.（2）GetHead【GetTail【((a,b),(c,d))】】=== ;20.（3）GetHead【GetTail【GetHead【((a,b),(c,d))】】】=== ;21.（4）GetTail【GetHead【GetTail【((a,b),(c,d))】】】=== ;22.广义表E=(a,(b,E)),则E的长度= ，深度= ；二、判断题（如果正确，在下表对应位置打“√”，否则打“⨯”。

B F 算法 ( 详解 )

BF算法（串模式匹配算法）C语言详解串的模式匹配算法，通俗地理解，是一种用来判断两个串之间是否具有"主串与子串"关系的算法。

主串与子串：如果串 A（如 "shujujiegou"）中包含有串 B（如"ju"），则称串 A 为主串，串 B 为子串。

主串与子串之间的关系可简单理解为一个串 "包含" 另一个串的关系。

实现串的模式匹配的算法主要有以下两种：普通的模式匹配算法；快速模式匹配算法；本节，先来学习普通模式匹配（BF）算法的实现。

BF算法原理普通模式匹配算法，其实现过程没有任何技巧，就是简单粗暴地拿一个串同另一个串中的字符一一比对，得到最终结果。

例如，使用普通模式匹配算法判断串 A（"abcac"）是否为串 B （"ababcabacabab"）子串的判断过程如下：首先，将串 A 与串 B 的首字符对齐，然后逐个判断相对的字符是否相等，如图?1 所示：图 1 串的第一次模式匹配示意图图 1 中，由于串 A 与串 B 的第 3 个字符匹配失败，因此需要将串 A 后移一个字符的位置，继续同串 B 匹配，如图 2 所示：图 2 串的第二次模式匹配示意图图 2 中可以看到，两串匹配失败，串 A 继续向后移动一个字符的位置，如图 3 所示：图 3 串的第三次模式匹配示意图图 3 中，两串的模式匹配失败，串 A 继续移动，一直移动至图 4 的位置才匹配成功：图 4 串模式匹配成功示意图由此，串 A 与串 B 以供经历了 6 次匹配的过程才成功，通过整个模式匹配的过程，证明了串 A 是串 B 的子串（串 B 是串 A 的主串）。

接下来，我们要编写代码实现两个串的模式匹配（图 1 ~图 4）。

BF算法实现BF 算法的实现思想是：将用户指定的两个串 A 和串 B，使用串的定长顺序存储结构存储起来，然后循环实现两个串的模式匹配过程，C 语言实现代码如下：#include stdio.h#include string.h--串普通模式匹配算法的实现函数，其中 B是伪主串，A是伪子串int mate(char * B,char *A){int i=0,j=0;while (istrlen(B) jstrlen(A)) {if (B[i]==A[j]) {i=i-j+1;--跳出循环有两种可能，i=strlen(B)说明已经遍历完主串，匹配失败；j=strlen(A),说明子串遍历完成，在主串中成功匹配 if (j==strlen(A)) {return i-strlen(A)+1;--运行到此，为i==strlen(B)的情况return 0;int main() {int number=mate("ababcabcacbab", "abcac");printf("%d",number);return 0;程序运行结果：注意，在实现过程中，我们借助 i-strlen(A)+1 就可以得到成功模式匹配所用的次数，也就是串 A 移动的总次数。

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。

串匹配BM算法、KMP算法、BF算法

实验报告一串匹配问题{printf("success!\n");return 0;}}printf("no found!:%s\n\n",&t);return 0;}KMP算法：#include <stdio.h>#include <string.h>#include <conio.h>main(){char s[100];char t[100];}printf("no found!:%s\n\n",&t); return 0;}BM算法：#include <iostream>using namespace std;#include <stdio.h>#include <string.h>static int time=0;//dist函数int dist(char ch,char *T) {int k=-1,t1;}if(j==-1){cout<<"该串从第&i位开始匹配："<<i+2<<endl;break;}else{time++;i=i+dist(S[i],T);}}if(i>=s1)cout<<"匹配不成功"<<endl;}void main(){int *next=new int;//给next指针分配空间char *S=new char;//给S指针分配空间char *T=new char;//给T指针分配空间cout<<"请输入串S:";cin>>S;cout<<"请输入串T:";cin>>T;cout<<"BM算法: ";BM(S,T);cout<<"一共执行循环"<<time<<"次"<<endl;}。

bf算法的原理

bf算法的原理
BF（Brute Force）算法，也称为暴力求解算法，是一种简单直接的字符串匹配
算法。

它的原理是通过逐个比较目标字符串中的字符与模式字符串中的字符是否相等来进行匹配。

首先，我们需要理解什么是模式字符串和目标字符串。

模式字符串是我们要在
目标字符串中寻找的子串，而目标字符串是我们进行匹配操作的字符串。

BF算法的基本步骤如下：
1. 从目标字符串的第一个字符开始，依次与模式字符串的第一个字符进行比较。

2. 如果两个字符相等，则继续比较下一个字符；如果不相等，则将目标字符串
的指针向后移动一个位置，并重新开始比较。

3. 如果模式字符串的每个字符都能与目标字符串中对应位置的字符匹配成功，
则表示找到了匹配的位置。

4. 如果匹配失败，即模式字符串的某个字符与目标字符串中的字符不相等，那
么继续将目标字符串的指针向后移动一个位置，并重新开始比较，直到找到匹配位置或目标字符串遍历完毕。

通过上述步骤，BF算法能够找到模式字符串在目标字符串中的匹配位置。

然而，BF算法的效率相对较低，特别是在目标字符串和模式字符串长度很大的情况下，因为它需要逐个比较每个字符。

尽管BF算法的效率有限，它仍然被广泛应用于字符串匹配领域。

同时，BF算
法的简单性使得它易于理解和实现。

总结来说，BF算法通过逐个比较目标字符串和模式字符串的字符来进行字符
串匹配。

虽然效率相对较低，但它简单易懂，并可以在很多实际应用中发挥作用。

串的朴素模式匹配算法(BF算法)

Brute_FORCE原理

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