简单的模式匹配算法

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KMP算法(原创)PPT教学课件

？这时如何求next[j+1]呢
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转化法
式1的结论可这样描述：何时的k使得
pk=pj，就用此时的k代入式1。
而现在的k是pk!=pj，因此必须要换成另外一个“k”，并设它为k2，以使得pk2=pj。
问题又出来了： k2如何得来？
如图： 0 j-k+1
j
P’
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(2) Brute-Force算法的实现
int String::Find Substr(const String& t, int start)const {
int i = start, j = 0, v; while(i < size && j < t.size) {
if(str[i] == t.str[j]) {i++;j++;} else {i = i-j+1;j = 0;} } if(j >= t.size-1) v = i-t.size+1; else v = -1; return v; }
由(1)(2)两式便可得：
‘p0p1……pk-1’= ‘pj-kpj-k+1……pj-1’ (3) (3)式的结论可如下描述：
在模式p中，前k个字符与第j个字符之前的k个字符相同。
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设next[j]表示：当模式中第j个字符与正文中相应字符“失配”时，在模式中重新和正文中该字符进行比较的字符的位置。
利用next数组进行模式匹配示例：
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如何预先求得next数组值
首先要明确一点： next数组的求值只与模式p有关，而与具体的正文s无关。

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。

常见5种基本匹配算法

常见5种基本匹配算法匹配算法在计算机科学和信息检索领域广泛应用，用于确定两个或多个对象之间的相似度或一致性。

以下是常见的5种基本匹配算法：1.精确匹配算法：精确匹配算法用于确定两个对象是否完全相同。

它比较两个对象的每个字符、字节或元素，如果它们在相同位置上完全匹配，则返回匹配结果为真。

精确匹配算法适用于需要确定两个对象是否完全相同的场景，例如字符串匹配、图像匹配等。

2.模式匹配算法：模式匹配算法用于确定一个模式字符串是否出现在一个文本字符串中。

常见的模式匹配算法有暴力法、KMP算法、BM算法等。

暴力法是最简单的模式匹配算法，它按顺序比较模式字符串和文本字符串的每个字符，直到找到一次完全匹配或结束。

KMP算法通过预处理建立一个跳转表来快速定位比较的位置，减少了无效比较的次数。

BM算法利用模式串的后缀和模式串的字符不完全匹配时在文本串中平移模式串的位置，从而快速定位比较的位置。

3.近似匹配算法：4.模糊匹配算法：5.哈希匹配算法：哈希匹配算法用于确定两个对象之间的哈希值是否相等。

哈希值是通过将对象映射到一个固定长度的字符串来表示的，相同的对象会产生相同的哈希值。

常见的哈希匹配算法有MD5算法、SHA算法等。

哈希匹配算法适用于需要快速判断两个对象是否相等的场景，例如文件的完整性校验、数据校验等。

以上是常见的5种基本匹配算法，它们各自适用于不同的场景和需求，选择合适的匹配算法可以提高效率和准确性，并且在实际应用中经常会结合多种算法来获取更好的匹配结果。

数据结构-第4章串

真子串是指不包含自身的所有子串。
4.1 串的类型定义
子串的序号：将子串在主串中首次出现时的该子串的首字符对应在主串中的序号，称为子串在主串中的序号（或位置）。【例】 A=“abcdefbbcd”，B=“bcd”，B在A中的序号为2。特别地，空串是任意串的子串，任意串是其自身的子串。
4.1.2 串的抽象数据类型定义
//查找ab子串
if (p->data==‘ a’ && p->next->data==‘b’)
{ p->data=‘x’; p->next->data=‘z’;
q=(LinkStrNode *)malloc(sizeof(LinkStrNode));
q->data=‘y’;
q->next=p->next; p->next=q;
s: a a a a b c d
t: a ab bac acb bc c ✓ 匹配成功算法的思路是从s的每一个字符开始依次与t的字符进行匹配。
4.2.1 Brute-Force算法
int BFIndex(SqString s,SqString t)
{ int i=0, j=0,k;
while (i<s.length && j<t.length)
4.1 串的类型定义 4.2 串的表示和实现 4.3 串的模式匹配算法
本章要求
理解： 1、串的基本概念、类型定义 2、串的存储表示和实现 3、串的KMP算法
掌握： 4、串的简单模式匹配算法(BF)
第4章串的基本概念
串（或字符串）：是由零个或多个字符组成的有限序列。
串的逻辑表示： S=“a1a2…ai…an”，其中S为串名，ai (1≤i≤n)代表单个字符，可以是字母、数字或其它字符(包括空白符)。串值：双引号括起来的字符序列。双引号不是串的内容，只起标识作用。

《数据结构与算法》第四章-学习指导材料

《数据结构与算法》第四章串知识点及例题精选串（即字符串）是一种特殊的线性表，它的数据元素仅由一个字符组成。

4.1 串及其基本运算4.1.1 串的基本概念１．串的定义串是由零个或多个任意字符组成的字符序列。

一般记作：s=＂s1 s2 … s n＂＂其中s 是串名；在本书中，用双引号作为串的定界符，引号引起来的字符序列为串值，引号本身不属于串的内容；a i(1<=i<=n)是一个任意字符，它称为串的元素，是构成串的基本单位，i是它在整个串中的序号; n为串的长度，表示串中所包含的字符个数，当n=0时，称为空串，通常记为Ф。

２．几个术语子串与主串：串中任意连续的字符组成的子序列称为该串的子串。

包含子串的串相应地称为主串。

子串的位置：子串的第一个字符在主串中的序号称为子串的位置。

串相等：称两个串是相等的，是指两个串的长度相等且对应字符都相等。

4.2 串的定长顺序存储及基本运算因为串是数据元素类型为字符型的线性表，所以线性表的存储方式仍适用于串，也因为字符的特殊性和字符串经常作为一个整体来处理的特点，串在存储时还有一些与一般线性表不同之处。

4.2.1 串的定长顺序存储类似于顺序表，用一组地址连续的存储单元存储串值中的字符序列，所谓定长是指按预定义的大小，为每一个串变量分配一个固定长度的存储区，如：#define MAXSIZE 256char s[MAXSIZE];则串的最大长度不能超过256。

如何标识实际长度？1. 类似顺序表，用一个指针来指向最后一个字符，这样表示的串描述如下：typedef struct{ char data[MAXSIZE];int curlen;} SeqString;定义一个串变量：SeqString s;这种存储方式可以直接得到串的长度：s.curlen+1。

如图4.1所示。

s.dataMAXSIZE-1图4.1 串的顺序存储方式12. 在串尾存储一个不会在串中出现的特殊字符作为串的终结符，以此表示串的结尾。

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。

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。

图像识别与模式匹配算法

图像识别与模式匹配算法图像识别与模式匹配算法是计算机视觉领域的重要研究方向之一，目的是让计算机能够从图像中自动识别出特定的目标，并进行相应的处理。

在过去的几十年中，随着计算机性能的提升和算法的发展，图像识别与模式匹配算法取得了显著的进展，并在许多应用领域得到广泛应用。

一、图像识别算法图像识别算法是指通过对图像进行处理和分析，从中提取特征并与已知的图像特征进行比对，最终确定图像中是否存在特定的目标。

其中，最常用的图像识别算法包括模板匹配、特征提取、神经网络等。

模板匹配是最早也是最简单直观的图像识别方法之一。

该算法通过将待识别图像与已知的模板图像进行比对，计算它们之间的相似度来判断是否匹配。

然而，该算法对图像的光照、尺度和旋转等因素比较敏感，容易受到干扰，适用性有限。

特征提取算法是通过提取图像中的局部特征或全局特征来实现图像识别的。

例如，常用的方法有边缘检测、角点检测、颜色直方图等。

通过提取出来的特征进行比对，可以较好地实现图像识别。

不过，特征提取算法依赖于选取合适的特征，对于复杂场景中的图像识别来说仍然存在挑战。

神经网络算法是一种模拟人脑神经系统的算法，通过训练网络模型来实现图像识别。

神经网络算法具有良好的非线性映射能力和自适应学习能力，在图像识别中取得了很好的效果。

例如，卷积神经网络（CNN）在图像分类、目标检测等任务中具有出色的表现。

二、模式匹配算法模式匹配算法是指在给定的图像中寻找与所需模式相匹配的局部区域。

其主要思想是将所需模式与图像进行比对，找到最匹配的位置。

常用的模式匹配算法有暴力匹配算法、KMP算法、Rabin-Karp算法等。

暴力匹配算法是最简单的模式匹配算法，它遍历图像中的每一个像素，并与所需模式进行逐一比对。

尽管该算法实现简单，但是对于大规模图像和复杂模式匹配时效率较低。

KMP算法和Rabin-Karp算法则是一种更高效的模式匹配算法。

KMP算法通过预处理模式字符串，利用字符串前缀和后缀的信息来快速定位匹配位置。

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。

KMP模式匹配算法

KMP模式匹配算法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。

该算法的核心思想是通过预处理模式串，构建一个部分匹配表，从而在匹配过程中尽量减少不必要的比较。

KMP算法的实现步骤如下：1.构建部分匹配表部分匹配表是一个数组，记录了模式串中每个位置的最长相等前后缀长度。

从模式串的第二个字符开始，依次计算每个位置的最长相等前后缀长度。

具体算法如下：-初始化部分匹配表的第一个位置为0，第二个位置为1- 从第三个位置开始，假设当前位置为i，则先找到i - 1位置的最长相等前后缀长度记为len，然后比较模式串中i位置的字符和模式串中len位置的字符是否相等。

- 如果相等，则i位置的最长相等前后缀长度为len + 1- 如果不相等，则继续判断len的最长相等前后缀长度，直到len为0或者找到相等的字符为止。

2.开始匹配在主串中从前往后依次查找模式串的出现位置。

设置两个指针i和j，分别指向主串和模式串的当前位置。

具体算法如下：-当主串和模式串的当前字符相等时，继续比较下一个字符，即i和j分别向后移动一个位置。

-当主串和模式串的当前字符不相等时，根据部分匹配表确定模式串指针j的下一个位置，即找到模式串中与主串当前字符相等的位置。

如果找到了相等的位置，则将j移动到相等位置的下一个位置，即j=部分匹配表[j]；如果没有找到相等的位置，则将i移动到下一个位置，即i=i+13.检查匹配结果如果模式串指针j移动到了模式串的末尾，则说明匹配成功，返回主串中模式串的起始位置；如果主串指针i移动到了主串的末尾，则说明匹配失败，没有找到模式串。

KMP算法的时间复杂度为O(m+n)，其中m为主串的长度，n为模式串的长度。

通过预处理模式串，KMP算法避免了在匹配过程中重复比较已经匹配过的字符，提高了匹配的效率。

总结：KMP算法通过构建部分匹配表，实现了在字符串匹配过程中快速定位模式串的位置，减少了不必要的比较操作。

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。

模式匹配算法研究

模式匹配算法研究一、引言模式匹配是指在一段文本中查找某个字符串（模式）的位置。

在实际应用中，模式匹配是一个非常重要的问题，例如字符串匹配、图像识别等都需要进行模式匹配。

本文将介绍几种常见的模式匹配算法，并且分别进行分析和比较。

二、暴力匹配算法暴力匹配算法也称为朴素匹配算法，是一种非常简单粗暴的算法，其思想就是对于文本串中的每一个位置，都和模式串进行比较。

具体实现如下：1. 从文本串的第一个位置开始，同模式串的第一个位置比较，如果匹配则继续比较下一个位置。

2. 如果不匹配，则从文本串的下一个位置重新开始与模式串比较。

3. 如果已经比较完整个模式串，则说明匹配成功。

这种算法的时间复杂度是$O(mn)$，其中$m$, $n$分别表示模式串和文本串的长度。

三、KMP算法KMP算法是一种比暴力匹配算法更优秀的算法，其核心思想是利用匹配失败后的信息，尽可能减少比较次数。

具体实现如下：1. 首先构建一个模式串的前缀表，即利用模式串中前缀和后缀的匹配来确定每个字符匹配失败之后应该移动的位数。

2. 在匹配过程中，对于一个匹配失败的位置$j$，其应该移动的位数是$k$, 这个$k$可以根据前缀表快速确定。

3. 我们只需要将文本串的位置向右移动（$k$+1）个位置继续比较即可。

KMP算法的时间复杂度是$O(m+n)$，其中$m$, $n$分别表示模式串和文本串的长度。

四、Boyer-Moore算法Boyer-Moore算法是一种在平均情况下比KMP算法更快的模式匹配算法，其核心思想是从模式串的末尾开始匹配。

具体实现如下：1. 首先计算出每个字符最后出现的位置，利用这个信息可以将模式串从尾部向前移动更多的位数。

2. 在匹配过程中，从模式串的末尾开始向前匹配，如果遇到不匹配的位置，就将模式串向后移动多个位数，具体的位数可以根据字符表和已匹配的子串决定。

3. 如果模式串的任意一个位置移动到负数位置，那么就认为匹配失败，需要重新从文本串的下一个位置开始匹配。

C语言中的模式匹配算法

C语言中的模式匹配算法在计算机科学中，模式匹配是一种非常重要的算法，它可以用于文本匹配、字符串匹配、图形识别等领域。

在C语言中，有多种模式匹配算法可以用于实现字符串匹配操作。

本文将介绍C语言中的一些常用模式匹配算法，包括Brute-Force算法、Knuth-Morris-Pratt(KMP)算法和Boyer-Moore算法。

一、Brute-Force算法Brute-Force算法，也称为朴素模式匹配算法，是最简单直接的一种算法。

它的思想是从目标字符串的第一个字符开始，依次和模式字符串对应位置的字符比较，如果出现不匹配的字符，则将目标字符串的指针向后移动一位，再次进行比较，直到找到匹配的子串或遍历完整个目标字符串。

Brute-Force算法的时间复杂度为O(m*n)，其中m为目标字符串的长度，n为模式字符串的长度。

该算法简单易懂，但对于较长的字符串匹配操作效率较低。

二、Knuth-Morris-Pratt(KMP)算法KMP算法是一种优化的字符串模式匹配算法，它利用了模式字符串中的信息来避免不必要的比较。

该算法的核心思想是，当模式字符串中的某一部分与目标字符串不匹配时，不需要将目标字符串的指针回溯到上一次比较的位置，而是利用已有的信息直接跳过一部分字符，从而提高了匹配的效率。

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

相较于Brute-Force算法，KMP算法在处理较长字符串时能够明显提高匹配速度。

三、Boyer-Moore算法Boyer-Moore算法是一种更加高效的字符串模式匹配算法，它充分利用了模式字符串中的信息进行跳跃式匹配。

该算法的核心思想包括两个关键步骤：坏字符规则和好后缀规则。

坏字符规则是通过将模式串与目标串在不匹配的位置对齐，找出目标串中不匹配的字符在模式串中最后一次出现的位置，从而跳过一部分字符的比较。

好后缀规则则是利用模式串与目标串中已匹配的部分，找出能够与好后缀匹配的最长子串，直接将模式串向后滑动到该子串的位置，从而跳过一部分字符的比较。

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。

两种常见的模式匹配算法（代码实现）

两种常见的模式匹配算法（代码实现）BF算法（暴⼒法）不多解释，直接上代码：// BF算法 O(mn)int bf(SString s, SString t, int pos){int i = pos, j = 0;while (i < s.length && j < t.length){if (s.ch[i] == t.ch[j]){i++;j++;} else {i = i - j + 1;j = 0;}}if (j >= t.length)return i - t.length;elsereturn -1;}// 另⼀个版本的BF算法 - O(mn)int pm(SString s, SString t, int pos){for (int i = pos; i <= s.length-t.length; i++){bool status = true;for (int j = 0; j < t.length; j++){if (s.ch[i+j] != t.ch[j]){status = false;break;}}if (status)return i;}return -1;}KMP算法KMP算法较难理解，在⼤⼆上数据结构这门课的时候就没有搞懂，今天花了点时间终于把它看懂了。

KMP算法相⽐BF算法，其改进主要在使⽤了⼀个前后缀匹配数组next（我⾃⼰起的名⼉~）来记录前缀和后缀的匹配信息，以使得在发现主串与模式串的⽐较中出现不匹配时，主串指针⽆需回溯，并根据前后缀匹配数组中的信息，向后移动，从⽽减少了多余的⽐较。

代码实现:// KMP算法int kmp(SString &s, SString &t, int pos){int next[t.length], j = 0, i = 0;get_next(t, next);while (i < s.length && j < t.length){if (j == -1 || s.ch[i] == t.ch[j]){i++; j++;} elsej = next[j];}if (j >= t.length)return i-t.length;elsereturn -1;}void get_next(SString &t, int next[]){ int i = 0, j = -1;next[0] = -1;while (i < t.length - 1){if (j == -1 || t.ch[i] == t.ch[j]){i++; j++;next[i] = j;} else {j = next[j];}}}参考博客：（讲得⾮常好，但是没有代码实现）（进⼀步理解）（含代码实现）可运⾏的整体代码：#include<iostream>#define MAXLEN 100#define CHUNKSIZE 50using namespace std;// 串的普通顺序存储typedef struct {char ch[MAXLEN+1];int length;}SString;// 串的堆式顺序存储//typedef struct {// char *ch;// int length;//}SString;// 串的链式存储typedef struct chunk{char ch[CHUNKSIZE];struct chunk *next;}Chunk;typedef struct {Chunk *head, *tail;int length;}LString;// 普通顺序存储的初始化操作void SsInit(SString &s){s.length = 0;}void SsInput(SString &s){char c;while ((c = getchar()) != '\n'){s.ch[s.length++] = c;}}void printString(SString &s){for (int i = 0; i < s.length; i++){cout << s.ch[i];}cout << endl;}// BF算法 - O(mn)int pm(SString s, SString t, int pos){for (int i = pos; i <= s.length-t.length; i++){ bool status = true;for (int j = 0; j < t.length; j++){if (s.ch[i+j] != t.ch[j]){status = false;break;}}if (status)return i;}return -1;}// 另⼀种版本的BF算法 O(mn) - 与暴⼒法相似int bf(SString s, SString t, int pos){int i = pos, j = 0;while (i < s.length && j < t.length){if (s.ch[i] == t.ch[j]){i++;j++;} else {i = i - j + 1;j = 0;}}if (j >= t.length)return i - t.length;elsereturn -1;}// KMP算法int kmp(SString &s, SString &t, int pos){int next[t.length], j = 0, i = 0;get_next(t, next);while (i < s.length && j < t.length){if (j == -1 || s.ch[i] == t.ch[j]){i++; j++;} elsej = next[j];}if (j >= t.length)return i-t.length;elsereturn -1;}void get_next(SString &t, int next[]){int i = 0, j = -1;next[0] = -1;while (i < t.length - 1){if (j == -1 || t.ch[i] == t.ch[j]){i++; j++;next[i] = j;} else {j = next[j];}}}int main(){SString s, t;SsInit(s);SsInput(s);SsInit(t);SsInput(t);int loc = -1;// loc = pm(s, t, 0); // loc = bf(s, t, 0);loc = kmp(s, t, 0); cout << loc << endl; }。

面向智能模式识别的模式匹配算法研究

面向智能模式识别的模式匹配算法研究随着人工智能技术的不断发展和普及，智能模式识别已经成为人们生活中不可或缺的一部分。

而模式识别的核心算法之一就是模式匹配算法。

因此，研究面向智能模式识别的模式匹配算法显得十分必要。

一、传统模式匹配算法传统的模式匹配算法主要包括暴力匹配算法、KMP算法、BM算法、Sunday算法等。

其中，暴力匹配算法是最简单的一种算法，它的思路类似于人工匹配方式，即将模式串从头到尾与目标串进行比较。

由于它的时间复杂度为O(mn)，其中m和n分别为目标串和模式串的长度，所以在实际应用中很少被采用。

KMP算法采用了一种称为“最长可匹配前后缀”的技术，大大提高了匹配效率。

BM算法在KMP算法的基础上进一步优化，它的时间复杂度为O(n)，并且对于英文字符及其市面上较短的中文串可以有很好的效果。

SunDay算法也是一种优化算法，可以在O(n)的时间复杂度内实现字符串匹配。

这些传统的算法都能较好地解决模式匹配问题，但它们都有一个缺点，就是只考虑了字符本身的匹配，而忽略了字符之间的语义、上下文、关联等信息。

这些因素在实际应用场景中却十分重要。

二、面向智能模式识别的模式匹配算法为了更好地处理这种语义、上下文、关联等信息，一些新的面向智能模式识别的模式匹配算法应运而生。

这些算法能够更好地解决多种复杂的应用场景中的问题。

1. 深度学习算法深度学习算法是目前应用最广泛、效果最好的一种算法之一。

它通过神经网络层的设计，将输入数据逐层转化，直到将输入数据映射到一个向量空间中。

然后，使用向量空间中的相似度度量来计算输入数据之间的相似度或距离，进而达到匹配的目的。

深度学习算法在自然语言处理、图像识别、语音识别等领域取得了非常好的成绩。

2. 聚类算法聚类算法可将数据集中的同类数据分到同一个簇中，从而将数据量缩小，方便后续的匹配操作。

聚类算法在模式匹配中可以用来简化样本库，减少不必要的匹配操作。

此外，聚类算法还可以为模式匹配提供更多的特征信息，提高匹配准确度。

配对算法 python

配对算法在Python中可以有多种实现方式，这取决于你的具体需求。

下面是一些常见的配对算法的实现方式：1.BF算法（Brute Force算法）：这是一种简单的模式匹配算法，其基本思想是将目标串S的第一个字符与模式串T的第一个字符进行匹配，若相等，则继续比较S的第二个字符和T的第二个字符；若不相等，则比较S的第二个字符和T的第一个字符，依次比较下去，直到得出最后的匹配结果。

python复制代码def bf_match(s, t):n, m = len(s), len(t)for i in range(n - m + 1):if s[i:i+m] == t:return ireturn -12.Rabin-Karp算法：这是一种基于哈希函数的字符串匹配算法，通过将字符串的比较转换成数字的比较，可以大大提高匹配效率。

python复制代码def rabin_karp_match(s, t):p, q = 101, 128# 这些是质数m, n = len(s), len(t)h = pow(q, n-1) % pts = 0# t的哈希值hs = 0# s的哈希值# 计算t的哈希值for i in range(n):ts = (ts * q + ord(t[i])) % p# 通过滑动窗口计算s的哈希值for i in range(m):hs = (hs * q + ord(s[i])) % p# 匹配过程for i in range(m - n + 1):if hs == ts and s[i:i+n] == t:return iif i < m - n:hs = (hs - ord(s[i]) * h) % phs = (hs * q + ord(s[i+n])) % preturn -13.运动员最佳配对问题：这是一个组合优化问题，可以通过回溯算法进行求解。

python复制代码def best_pair(men, women, n, best_r):r = [-1] * nfor i in range(n):if best_r[i] == -1:temp = best_r[:]if find(men, women, i, r, temp):return Truereturn Falsedef find(men, women, i, r, temp):if i == n:return Truefor j in range(n):if women[j] not in temp:r[i] = women[j]temp.append(women[j])if find(men, women, i+1, r, temp):return Truetemp.pop()r[i] = -1return False这只是配对算法在Python中的一些常见实现方式，具体使用哪种算法取决于你的具体需求和数据特点。

三种模式匹配算法的比较和分析

三种模式匹配算法的比较和分析在计算机科学中，模式匹配是指在一个较大的文本串中查找一个较小的模式串。

模式匹配算法的目标是找到模式串在文本串中的位置，或者确定模式串是否在文本串中出现。

模式匹配在很多应用中都有广泛的应用，例如字符串匹配、文本、图像处理等领域。

常见的模式匹配算法有三种：朴素算法、KMP算法和Boyer-Moore算法。

下面将对这三种算法进行比较和分析。

1.朴素算法：朴素算法又称为暴力算法，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，逐个比较文本串和模式串的字符，如果字符不匹配则向右移动一位，继续比较下一个字符。

朴素算法的时间复杂度为O(m*n)，其中m为文本串的长度，n为模式串的长度。

朴素算法的优点是实现简单，不需要额外的空间。

但是朴素算法的性能较低，当文本串和模式串都很长时，需要进行大量的字符比较，效率较低。

2.KMP算法：KMP算法是一种改进的模式匹配算法，它利用了模式串自身的信息来加快匹配过程。

KMP算法的核心思想是利用已经匹配过的信息，尽量减少无效的比较。

KMP算法通过建立一个模式串的前缀表，记录模式串中每个位置的最长可匹配前缀子串的长度。

在匹配过程中，当遇到不匹配的字符时，根据前缀表中的信息，将模式串移动到一个合适的位置，继续匹配。

KMP算法的时间复杂度为O(m+n)，其中m为文本串的长度，n为模式串的长度。

KMP算法利用了模式串自身的信息，避免了不必要的字符比较，因此相对于朴素算法，它具有更高的匹配效率。

3. Boyer-Moore算法：Boyer-Moore算法是一种高效的模式匹配算法，经常被应用于大规模数据的。

Boyer-Moore算法利用了模式串和文本串中的字符比较结果，通过适当的移动算法，提前排除一部分不匹配的位置。

Boyer-Moore算法的核心思想是从模式串的末尾开始匹配，每次从右到左比较，一旦发现不匹配的字符，就利用模式串中已经匹配过的字符的信息，将模式串向右移动一定的距离。