Data topic details 4 | Data

简介: 数据结构结构教程 李春葆(第五版)习题 第四章

第 4 章 串

1. 串是一种特殊的线性表,请从存储和运算两方面分析它的特殊之处。

答:从存储方面看,串中每个元素是单个字符,在设计串存储结构时可以每个存储单元或者结点只存储一个字符。从运算方面看,串有连接、判串相等、求子串和子串替换等基本运算,这是线性表的基本运算中所没有的。

2. 为什么模式匹配中,BF 算法是有回溯算法,而 KMP 算法是无回溯算法?

答:设目标串为 $s$,模式串为 $t$。在 BF 算法的匹配过程中,当 $t[j]=s[i]$时,置 $i++$,$j++$;当 $t[j] \neq s[i]$时,置 $i=i-j+1$,$j=0$。从中看到,一旦两字符不等,目标串指针 $i$ 会回退,所以 BF 算法是有回溯算法。在 KMP 算法的匹配过程中,当 $t[j]=s[i]$时,置 $i++$,$j++$;当 $t[j] \neq s[i]$ 时,$i$ 不变,置 $j=next[j]$。从中看到,目标串指针 $i$ 不会回退,只会保持位置不变或者向前推进,所以 KMP 算法是无回溯算法。

3. 在 KMP 算法中,计算模式串的 $next$ 时,当 $j=0$ 时,为什么要置 $next[0]=-1$?

答:当模式串中 $t_{0}$ 字符与目标串中某字符 $s_{i}$ 比较不相等时,此时置 $next[0]=-1$ 表示模式串中已没有字符可与目标串的 $s_{i}$ 比较,目标串当前指针 $i$ 应后移至下一个字符,再和模式串的 $t_{0}$ 字符进行比较。

4. KMP 算法是简单模式匹配算法的改进,以目标串 $s$="$aabaaabc$"、模式串 $t$="$aaabc$" 为例说明的 $next$ 的作用。

答:模式串 t="$aaabc$"的 $next$ 数组值如表 4.1 所示。

$j$ 0 1 2 3 4
$t[j]$ $a$ $a$ $a$ $b$ $c$
$next[j]$ -1 0 1 2 0

表 4.1 模式串 t 对应的 next 数组

  从 i=0,j=0 开始,当两者对应字符相等时,$i++$,$j++$,直到 $i$=2,$j$=2 时对应字符不相等。如果是简单模式匹配,下次从 $i$=1,$j$=0 开始比较。
  KMP 算法已经获得了前面字符比较的部分匹配信息,即 $s[0..1]=t[0..1]$,所以 $s[0]=t[0]$,而 $next[2]=1$ 表明 $t[0]=t[1]$,所以有$s[0]=t[1]$,这说明下次不必从 $i$=1,$j$=0 开始比较,而只需保持 $i$=2 不变,让 $i$=2 和 $j$=$next[j]$=1 的字符进行比较。
  $i$=2,$j$=1 的字符比较不相等,保持 $i$=2 不变,取 $j$=$next[j]$=0。
  $i$=2,$j$=0 的字符比较不相等,保持 $i$=2 不变,取 $j$=$next[j]$=-1。
  当 $j$=-1 时 $i$++、$j$++,则 $i$=3,$j$=0,对应的字符均相等,一直比较到 $j$ 超界,此时表示匹配成功,返回 3。
  从中看到,$next[j]$保存了部分匹配的信息,用于提高匹配效率。由于是在模式串的 $j$ 位置匹配失败的,$next$ 也称为失效函数或失配函数。

5. 给出以下模式串的 $next$ 值和 $nextval$ 值:

  (1)ababaa
  (2)abaabaab

答:(1)求其 next 和 nextval 值如表 4.2 所示。

j 0 1 2 3 4 5
t[j] a b a b a a
next[j] -1 0 0 1 2 3
nextval[j] -1 0 -1 0 -1 3

表 4.2 模式串"ababaa"对应的 next 数组

(2)求其 next 和 nextval 值如表 4.3 所示。

j 0 1 2 3 4 5 6 7
t[j] a b a a b a a b
next[j] -1 0 0 1 1 2 3 4
nextval[j] -1 0 -1 1 0 -1 1 0

表 4.3 模式串"abaabaab"对应的 next 数组

6. 设目标为 s="abcaabbabcabaacbacba",模式串 t="abcabaa"。

  (1)计算模式串 t 的 nextval 数组。
  (2)不写算法,给出利用改进的KMP算法进行模式匹配的过程。
  (3)问总共进行了多少次字符比较?

解:(1)先计算next数组,在此基础上求nextval数组,如表4.4所示。

j 0 1 2 3 4 5 6
t[j] a b c a b a a
next[j] -1 0 0 0 1 2 1
nextval[j] -1 0 0 -1 0 2 1

表 4.4 计算 next 数组和 nextval 数组


(2)改进的 KMP 算法进行模式匹配的过程如图 4.2 所示。

watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NDM0MDEyOQ==,size_16,color_FFFFFF,t_70


图 4.2 改进的 KMP 算法模式匹配的过程


(3)从上述匹配过程看出:第 1 趟到第 4 趟的字符比较次数分别是 5、3、1、7,所以总共进行了 16 次字符比较。

7. 有两个顺序串 s1 和 s2,设计一个算法求一个顺序串 s3,该串中的字符是 s1 和 s2中公共字符(即两个串都包含的字符)。

解:扫描 $s1$,对于当前字符 $s1$.$data[i]$,若它在 $s2$ 中出现,则将其加入到串 $s3$ 中。最后返回 $s3$ 串。对应的算法如下:

SqString CommChar(SqString s1,SqString s2)
{    SqString s3;
    int i,j,k=0;
    for (i=0;i<s1.length;i++)
    {    for (j=0;j<s2.length;j++)
            if (s2.data[j]==s1.data[i])
                break;
        if (j<s2.length) //s1.data[i]是公共字符
        {    s3.data[k]=s1.data[i];
            k++;
        }
    }
    s3.length=k;
    return s3;
}

8. 采用顺序结构存储串,设计一个实现串通配符匹配的算法 pattern_index(),其中的通配符只有‘?’,它可以和任一个字符匹配成功。例如,pattern_index("?$re$","$there are$") 返回的结果是 2。

解:采用 BF 算法的穷举法的思路,只需要增加对‘?’字符的处理功能。对应的算法如下:

int index(SqString s,SqString t)
{    int i=0,j=0;
    while (i<s.length && j<t.length)
    {    if (s.data[i]==t.data[j] || t.data[j]=='?')
        {    i++;
            j++;
        }
        else
        {    i=i-j+1;
            j=0;
        }
    }
    if (j>=t.length)
        return(i-t.length);
    else
    return(-1);
}

9. 设计一个算法,在顺序串 s 中从后向前查找子串 t,即求 t 在 s 中最后一次出现的位置。

解:采用简单模式匹配算法。如果串 $s$ 的长度小于串 $t$ 的长度,直接返回 -1。然后 $i$ 从 $s.length - t.length$ 到 0 循环:再对于 $i$ 的每次取值循环:置 $j=i$,$k=0$,若 $s.data[j]==t.data[k]$,则 $j$++,$k$++。循环中当 $k == t.length$ 为真时,表示找到子串,返回物理下标 $i$。所有循环结束后都没有返回,表示串 $t$ 不是串 $s$ 的子串则返回-1。对应的算法如下:

int LastPos1(SqString s,SqString t)
{    int i,j,k;
    if (s.length-t.length<0)
    return -1;
    for (i=s.length-t.length;i>=0;i--)
    {    for (j=i,k=0;j<s.length && k<t.length && s.data[j]==t.data[k];j++,k++);
        if (k==t.length)
        return i;
    }
    return -1;
}

10. 设计一个算法,判断一个字符串 s 是否形如"序列 1@为序列 2"模式的字符序列,其中序列 1 和序列 2 都不含有'@'字符,且序列 2 是序列 1 的逆序列。例如"$a+b$@$b+a$"属于该模式的字符序列,而"1+3@3-1"则不是。

解:建立一个临时栈 $st$ 并初始化为空,其元素为 char 类型。置匹配标志 $flag$ 为 true。扫描顺序串 $s$ 的字符,将'@'之前的字符进栈。继续扫描顺序串 $s$ 中'@'之后的字符,每扫描一个字符 $e$,退栈一个字符 $x$,若退栈时溢出或 $e$ 不等于 $x$,则置 $flag$ 为 false。循环结束后,若栈不空,置 $flag$ 为 false。最后销毁栈 $st$ 并返回 $flag$。对应的算法如下:

bool symm(SqString s) {
    int i = 0;
    char e, x;
    bool flag = true;
    SqStack *st;
    InitStack(st);
    while (i < s.length) //将'@'之前的字符进栈
    {
        e = s.data[i];
        if (e != '@')
            Push(st, e);
        else
            break;
        i++;
    }
    i++; //跳过@字符
    while (i < s.length && flag) {
        e = s.data[i];
        if (!Pop(st, x)) flag = false;
        if (e != x) flag = false;
        i++;
    }
    if (!StackEmpty(st)) flag = false;
    DestroyStack(st);
    return flag;
}

11. 采用顺序结构存储串,设计一个算法求串 $s$ 中出现的第一个最长重复子串的下标和长度。

解:采用简单模式匹配算法的思路,先给最长重复子串的起始下标 $maxi$ 和长度 $maxlen$ 均赋值为 0。用 $i$ 扫描串 $s$,对于当前字符 $s_{i}$,判定其后是否有相同的字符,若有记为 $s_{j}$,再判定 $s_{i+1}$ 是否等于 $s_{j+1}$,$s_{i+2}$ 是否等于 $s_{j+2}$,…,直至找到一个不同的字符为止,即找到一个重复出现的子串,把其起始下标 $i$ 与长度 $len$ 记下来,将 $len$ 与 $maxlen$ 相比较,保留较长的子串 $maxi$ 和 $maxlen$。再从 $s_{j+len}$ 之后查找重复子串。然后对于 $s_{i+1}$之后的字符采用上述过程。循环结束后,$maxi$ 与 $maxlen$ 保存最长重复子串的起始下标与长度,将其复制到串 $t$ 中。
  对应的算法如下:

void maxsubstr(SqString s, SqString &t) {
    int maxi = 0, maxlen = 0, len, i, j, k;
    i = 0;
    while (i < s.length) //从下标为 i 的字符开始
    {
        j = i + 1; //从 i 的下一个位置开始找重复子串
        while (j < s.length) {
            if (s.data[i] == s.data[j]) //找一个子串,其起始下标为 i,长度为 len
            {
                len = 1;
                for (k = 1; s.data[i + k] == s.data[j + k]; k++)
                    len++;
                if (len > maxlen) //将较大长度者赋给 maxi 与 maxlen
                {
                    maxi = i;
                    maxlen = len;
                }
                j += len;
            } else j++;
        }
        i++; //继续扫描第 i 字符之后的字符
    }
    t.length = maxlen; //将最长重复子串赋给 t
    for (i = 0; i < maxlen; i++)
        t.data[i] = s.data[maxi + i];
}

12. 用带头结点的单链表表示链串,每个结点存放一个字符。设计一个算法,将链串 $s$ 中所有值为 $x$ 的字符删除。要求算法的时间复杂度均为 O($n$),空间复杂度为 O(1)。

解:让 $pre$ 指向链串头结点,$p$ 指向首结点。当 $p$ 不为空时循环:当 $p$ -> $data$== $x$ 时,通过 $pre$ 结点删除 $p$ 结点,再让 $p$ 指向 $pre$ 结点的后继结点;否则让 $pre$、$p$ 同步后移一个结点。对应的算法如下:

void deleteall(LinkStrNode *&s, char x) {
    LinkStrNode *pre = s, *p = s->next;
    while (p != NULL) {
        if (p->data == x) {
            pre->next = p->next;
            free(p);
            p = pre->next;
        } else {
            pre = p; //pre、p 同步后移
            p = p->next;
        }
    }
}
如有侵权,请联系作者删除
目录
相关文章
data——watsh
data——watsh
78 0
|
存储 机器学习/深度学习 人工智能
Data topic details 1 | Data
数据结构结构教程 李春葆(第五版)习题 第一章
465 0
|
存储 机器学习/深度学习 算法
Data topic details 2 | Data
数据结构结构教程 李春葆(第五版)习题 第二章
206 0
|
存储 算法 前端开发
Data topic details 3 | Data
数据结构结构教程 李春葆(第五版)习题 第三章
389 0
Data topic details 3 | Data
|
存储 算法
Data topic details 9 | Data
数据结构结构教程 李春葆(第五版)习题 第九章
130 0
Data topic details 9 | Data
|
存储 机器学习/深度学习 人工智能
Data topic details | Data
数据结构结构教程 李春葆(第五版)习题
591 0
Data topic details | Data
|
存储 人工智能 移动开发
Data topic details 7 | Data
数据结构结构教程 李春葆(第五版)习题 第七章
110 0
Data topic details 7 | Data
|
存储 机器学习/深度学习 人工智能
Data topic details 8 | Data
数据结构结构教程 李春葆(第五版)习题 第八章
95 0
Data topic details 8 | Data
|
存储 机器学习/深度学习 人工智能
Data topic details 6 | Data
数据结构结构教程 李春葆(第五版)习题 第六章
199 0
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
Data topic details 5 | Data
数据结构结构教程 李春葆(第五版)习题 第五章
177 0