【字符串匹配算法:BF & KMP】

简介: 【字符串匹配算法:BF & KMP】

每一个不曾起舞的日子,都是对生命的辜负。


字符串匹配算法:BF & KMP



1. BF算法



BF算法,即暴力(Brute Force)算法,是普通的模式匹配算法,BF算法的思想就是将目标串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。 BF算法是一种蛮力算法。


假定我们给出字符串 ”ababcabcdabcde”作为主串, 然后给出子串: ”abcd”,现在我们需要查找子串是否在主串中出现,出现返回主串中的第一个匹配的下标,失败返回-1 ;


微信图片_20230221152542.png


只要在匹配的过程当中,匹配失败,那么:i回退到刚刚位置的下一个,j回退到0下标重新开始。


/*字符串匹配算法  BF 
str:主串
sub:子串
返回值:返回子串在主串当中的下标。如果不存在返回-1
*/
int BF(const char* str, const char* sub)
{
  assert(str && sub);
  if (str == NULL || sub == NULL)
    return -1;
  int lenStr = strlen(str);
  int lenSub = strlen(sub);
  int i = 0;
  int j = 0;
  while (i < lenStr && j < lenSub)
  {
    if (str[i] == sub[j])
    {
      i++;
      j++;
    }
    else
    {
      i = i - j + 1;
      j = 0;
    }
  }
  if (j >= lenSub)
    return i - j;
  else
    return -1;
}
int main()
{
  printf("%d\n", BF("ababcabcdabcde", "abcd"));//5
  return 0;
}


2. KMP算法


KMP算法是一种改进的字符串匹配算法,由D.E.Knuth,J.H.Morris和V.R.Pratt提出的,因此人们称它为克努特—莫里斯—普拉特操作(简称KMP算法)。KMP算法的核心是利用匹配失败后的信息,尽量减少模式串与主串的匹配次数以达到快速匹配的目的。具体实现就是通过一个next()函数实现,函数本身包含了模式串的局部匹配信息。KMP算法的时间复杂度O(m+n) [1] 。

区别:KMP 和 BF 唯一不一样的地方在,我主串的 i 并不会回退,并且 j 也不会移动到 0 号位置。

,因此,KMP中最关键的部分就是j移动到了什么位置,由此引入next数组,也是KMP中最关键的部分。

next数组的作用:保存j回退的步长,当字符进行比较出现不相等的情况时j退到next[j]的步长。


1. 首先举例,为什么主串不回退?

微信图片_20230221152751.png

2. j的回退位置

微信图片_20230221152839.png

2.0 引出next数组


KMP 的精髓就是 next 数组:也就是用 next[j] = k;来表示,不同的 j 来对应一个 K 值, 这个 K 就是你将来要移动的 j要移动的位置。

而 K 的值是这样求的:

1、规则:找到匹配成功部分的两个相等的真子串(不包含本身),一个以下标 0 字符开始,另一个以 j-1 下标

字符结尾。

2、不管什么数据 next[0] = -1;next[1] = 0;在这里,我们以下标来开始,而说到的第几个第几个是从 1 开始;

那么next数组的具体是怎么求呢?


练习 1: 举例对于”ababcabcdabcde”, 求其的 next 数组?

-1 0 0 1 2 0 1 2 0 0 1 2 0 0

练习 2: 再对”abcabcabcabcdabcde”,求其的 next 数组? "

-1 0 0 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 1 2 3 0

解释:

练习一:


微信图片_20230221153011.png

先将 -1和0填入,当下一步时,j指向a,则以a开始,b结尾(j-1指向的字符为b)没有相同的两个子串,则next[j] = 0,c此时j下标为2.


微信图片_20230221153135.png

当j指向第四个字符b时,以a开始,以a(此时j-1指向a)结尾有两个相同的子串(a,a),长度为1,故next[j] = 1,j = 3,以此类推。

解释:

练习二:练习二需要注意的就是求next数组的数字时,查相同子串是可以重叠的,但是一个子串必须以j = 0时开始。


到这里大家对如何求next数组应该问题不大了,接下来的问题就是,已知next[i] = k;怎么求next[i+1] = ?

如果我们能够通过 next[i]的值,通过一系列转换得到 next[i+1]得值,那么我们就能够实现这部分。

那该怎么做呢?

首先假设: next[i] = k 成立,那么,就有这个式子成立: P0…Pk-1 = Px…Pi-1;得到: P0…Pk-1 = Pi-k…Pi-1;

到这一步:我们再假设如果 Pk = Pi;我们可以得到 P0…Pk = Pi-k…Pi;那这个就是 next[i+1] = k+1;


微信图片_20230221153237.png


那么: Pk != Pi 呢?看如下实例:

微信图片_20230221153319.png

总结:


KMP算法只需要在BF算法基础之上改变j的回退步数,并且i不回退,而j的步数则由其对应的next数组的每一个元素存储。


相关文章
|
24天前
|
算法
【算法】滑动窗口——找到字符串中所有字母异位词
【算法】滑动窗口——找到字符串中所有字母异位词
|
10天前
|
算法 C++
A : DS串应用–KMP算法
这篇文章提供了KMP算法的C++实现,包括计算模式串的next数组和在主串中查找模式串位置的函数,用于演示KMP算法的基本应用。
|
22天前
|
算法 Java
掌握算法学习之字符串经典用法
文章总结了字符串在算法领域的经典用法,特别是通过双指针法来实现字符串的反转操作,并提供了LeetCode上相关题目的Java代码实现,强调了掌握这些技巧对于提升算法思维的重要性。
|
19天前
|
算法
KMP算法
KMP算法
9 0
|
2月前
|
自然语言处理 算法 搜索推荐
字符串相似度算法完全指南:编辑、令牌与序列三类算法的全面解析与深入分析
在自然语言处理领域,人们经常需要比较字符串,这些字符串可能是单词、句子、段落甚至是整个文档。如何快速判断两个单词或句子是否相似,或者相似度是好还是差。这类似于我们使用手机打错一个词,但手机会建议正确的词来修正它,那么这种如何判断字符串相似度呢?本文将详细介绍这个问题。
222 1
|
1月前
|
算法 C++
惊爆!KPM算法背后的秘密武器:一行代码揭秘字符串最小周期的终极奥义,让你秒变编程界周期大师!
【8月更文挑战第4天】字符串最小周期问题旨在找出字符串中最短重复子串的长度。KPM(实为KMP,Knuth-Morris-Pratt)算法,虽主要用于字符串匹配,但其生成的前缀函数(next数组)也可用于求解最小周期。核心思想是构建LPS数组,记录模式串中每个位置的最长相等前后缀长度。对于长度为n的字符串S,其最小周期T可通过公式ans = n - LPS[n-1]求得。通过分析周期字符串的特性,可证明该方法的有效性。提供的C++示例代码展示了如何计算给定字符串的最小周期,体现了KPM算法在解决此类问题上的高效性。
44 0
|
2天前
|
算法 BI Serverless
基于鱼群算法的散热片形状优化matlab仿真
本研究利用浴盆曲线模拟空隙外形,并通过鱼群算法(FSA)优化浴盆曲线参数,以获得最佳孔隙度值及对应的R值。FSA通过模拟鱼群的聚群、避障和觅食行为,实现高效全局搜索。具体步骤包括初始化鱼群、计算适应度值、更新位置及判断终止条件。最终确定散热片的最佳形状参数。仿真结果显示该方法能显著提高优化效率。相关代码使用MATLAB 2022a实现。
|
2天前
|
算法 数据可视化
基于SSA奇异谱分析算法的时间序列趋势线提取matlab仿真
奇异谱分析(SSA)是一种基于奇异值分解(SVD)和轨迹矩阵的非线性、非参数时间序列分析方法,适用于提取趋势、周期性和噪声成分。本项目使用MATLAB 2022a版本实现从强干扰序列中提取趋势线,并通过可视化展示了原时间序列与提取的趋势分量。代码实现了滑动窗口下的奇异值分解和分组重构,适用于非线性和非平稳时间序列分析。此方法在气候变化、金融市场和生物医学信号处理等领域有广泛应用。
|
25天前
|
算法
基于模糊控制算法的倒立摆控制系统matlab仿真
本项目构建了一个基于模糊控制算法的倒立摆控制系统,利用MATLAB 2022a实现了从不稳定到稳定状态的转变,并输出了相应的动画和收敛过程。模糊控制器通过对小车位置与摆的角度误差及其变化量进行模糊化处理,依据预设的模糊规则库进行模糊推理并最终去模糊化为精确的控制量,成功地使倒立摆维持在直立位置。该方法无需精确数学模型,适用于处理系统的非线性和不确定性。
基于模糊控制算法的倒立摆控制系统matlab仿真
|
3天前
|
资源调度 算法
基于迭代扩展卡尔曼滤波算法的倒立摆控制系统matlab仿真
本课题研究基于迭代扩展卡尔曼滤波算法的倒立摆控制系统,并对比UKF、EKF、迭代UKF和迭代EKF的控制效果。倒立摆作为典型的非线性系统,适用于评估不同滤波方法的性能。UKF采用无迹变换逼近非线性函数,避免了EKF中的截断误差;EKF则通过泰勒级数展开近似非线性函数;迭代EKF和迭代UKF通过多次迭代提高状态估计精度。系统使用MATLAB 2022a进行仿真和分析,结果显示UKF和迭代UKF在非线性强的系统中表现更佳,但计算复杂度较高;EKF和迭代EKF则更适合维数较高或计算受限的场景。
下一篇
DDNS