北大ACM教程-字符串模式匹配

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。

字符串匹配度算法字符串匹配度算法是计算两个字符串之间相似程度的一种算法。

在信息检索、文本分类、推荐系统等领域广泛应用。

它通过计算字符串之间的相似度来判断它们之间的关系，从而方便我们进行各种文本处理和分析工作。

字符串匹配度算法的核心思想是将字符串转换为向量表示，然后通过比较向量之间的距离或相似度来衡量字符串之间的相似程度。

常用的字符串匹配度算法有编辑距离算法、余弦相似度算法、Jaccard相似度算法等。

编辑距离算法是最常见的字符串匹配度算法之一，它衡量两个字符串之间的差异程度。

编辑距离算法将两个字符串进行插入、删除和替换操作，使它们变得相同。

通过计算进行了多少次操作，就可以得到它们之间的编辑距离。

编辑距离越小，表示两个字符串越相似。

余弦相似度算法是一种常用的基于向量的字符串匹配度算法。

它将字符串转换为向量表示，然后计算它们之间的夹角余弦值。

夹角余弦值越接近于1，表示两个字符串越相似；越接近于0，表示两个字符串越不相似。

Jaccard相似度算法是一种用于计算集合之间相似度的算法，也可以用于衡量字符串之间的相似度。

Jaccard相似度算法将字符串看作是字符的集合，然后计算它们之间的共同元素比例。

共同元素比例越高，表示两个字符串越相似。

除了这些常用的字符串匹配度算法外，还有很多其他的算法可以用于字符串的相似性比较。

不同的算法适用于不同的场景和需求，我们可以根据具体情况选择合适的算法。

总的来说，字符串匹配度算法是一种十分重要的工具，它可以帮助我们理解和处理文本数据。

在实际应用中，我们可以根据具体的需求选择合适的算法，从而完成各种文本处理和分析任务。

通过深入研究和应用这些算法，我们可以提高信息检索的准确性，加快文本处理的速度，提升推荐系统的效果。

希望大家能够重视字符串匹配度算法的研究和应用，为解决实际问题做出更多贡献。

多模式串匹配算法详解随着计算机技术的不断发展，我们的生活已经离不开计算机了。

计算机技术也在不断完善和发展，其中算法是计算机科学的基础之一。

在计算机科学中，字符串匹配是一个非常重要的问题，而多模式串匹配算法就是解决字符串匹配问题的一种方法。

一、什么是多模式串匹配算法多模式串匹配算法是指在一个文本串中查找多个模式串的匹配位置。

举个例子，如果我们想在一段英文文章中查找“apple”、“banana”和“pear”这三个单词的位置，那么就可以使用多模式串匹配算法。

在这个例子中，文本串就是整篇文章，而“apple”、“banana”和“pear”就是模式串。

二、常见的多模式串匹配算法1.基于Trie树的多模式串匹配Trie树是一种树形数据结构，它是一种有序树，用于保存关联数组，其中键通常是字符串。

Trie树的基本思想是将字符串拆分成单个字符，然后构建一棵树，使得每个节点代表一个字符，从根节点到叶子节点组成的字符串就是一个完整单词。

构建出Trie 树之后，就可以使用类似深度优先搜索的方法，在Trie树上查找所有匹配的字符串。

2.基于AC自动机的多模式串匹配AC自动机是一种自动机算法，它是基于Trie树的改进。

AC自动机可以在O(n)的时间复杂度内找出文本串中所有出现在模式串集合中的模式串出现的位置。

就算是在模式串集合非常大的情况下，AC自动机依然可以保持良好的时间复杂度。

所以AC自动机是一种非常高效的多模式串匹配算法。

三、多模式串匹配算法的应用多模式串匹配算法的应用非常广泛，下面列举一些常见的应用场景。

1.搜索引擎搜索引擎需要快速地查找网页中的关键词，并列出所有相关的网页。

多模式串匹配算法可以帮助搜索引擎实现这个功能。

2.文本编辑器文本编辑器需要在用户输入时提示相关的自动补全单词和拼写纠错。

多模式串匹配算法可以根据用户输入的前缀，返回与之最相似的单词。

3.网络安全网络安全中常常需要检测恶意代码和病毒。

多模式串匹配算法可以帮助检测这些恶意代码和病毒。

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。

微机原理实验字符串匹配实验一、实验目的（1）掌握提示信息的使用方法及键盘输入信息的方法。

（2）进一步熟悉在PC机上建立、汇编、连接、调试和运行汇编语言程序的过程。

二、实验要求根据提示信息，从键盘输入两个字符串，实现两个字符串的比较。

如两个字符串中有一个字符相同，则显示“MATCH”，否则显示“NO MA TCH”.三、实验程序框图本实验程序如图所示：Array四、参考程序CRLF MACROMOV AH ,02HMOV DL,0DHINT 21HMOV AH,02HMOV DL,0AHINT 21HENDMDATA SEGMENTMESS1 DB’MATCH’,0DH,0AH,’$’MESS2 DB’NO MA TCH’,0DH,0AH,’MAXLEN1 DB 81ACTLEN1 DB ?STRING1 DB 81 DUP(?)MAXLEN2 DB 81ACTLEN2 DB?STRING2 DB 81 DUP(?)DATA ENDSSTACK SEGMENT STACKSTA DB 50 DUP(?)TOP EQU LENGTH STASTACK ENDSCODE SEGMENTASSUME CS: CODE,DS:DA TA,ES:DATA,SS:STACK START: MOV AX,DA TAMOV DS,AXMOV ES,AXMOV AX,STACKMOV SS,AXMOV SP,TOPMOV AH,09HMOV DX,OFFSET MESS3INT 21HCRLFMOV AH,0AHMOV DX,OFFSET MAXLEN1INT 21HCRLFMOV AH,09HMOV DX,OFFSET MESS4INT 21HMOV AX,0AHMOV DX,OFFSET MAXLEN2INT 21HCRLFCLDMOV SI,OFFSET STRING1MOV CL,[SI-1]MOV CH,00HKKK: MOV DI,OFFSET STRING2 PUSH CXMOV CL,[DI-1]MOV CH,00HMOV AL,[SI]MOV DX,DIREPNZ SCASBJZ GGGINC SIPOP CXLOOP KKKMOV AH,09HMOV DX,OFFSET MESS2INT 21HJMP PPPGGG: MOV AH,09HMOV DX,OFFSET MESS1INT 21HPPP: MOV AX,4C00HINT 21HCODE ENDSEND START。

字符串匹配问题的算法步骤字符串匹配是计算机科学中常见的问题，主要用于确定一个字符串是否包含另一个字符串。

解决这个问题的算法可以分为暴力匹配算法、Knuth-Morris-Pratt（KMP）算法和Boyer-Moore(BM)算法等。

暴力匹配算法是最简单的一种方法。

它的基本思想是从主串的第一个字符开始，依次和模式串的每个字符进行比较，直到找到一个字符不匹配为止。

如果找到了不匹配的字符，则将主串的指针后移一位，重新开始匹配。

如果匹配成功，模式串的指针向后移一位，主串的指针也向后移一位，继续匹配。

这个过程一直进行下去，直到模式串的指针到达模式串的末尾，或者找到了一个匹配的子串。

尽管暴力匹配算法很简单，但是它的时间复杂度较高，为O(m*n)，其中m是主串的长度，n是模式串的长度。

当主串和模式串很长时，暴力匹配算法的效率就会很低。

为了提高字符串匹配的效率，有很多其他的算法被提出。

其中比较著名的是KMP算法和BM算法。

KMP算法的核心思想是，当发生不匹配的情况时，不需要回溯主串的指针，而是通过已经匹配的部分字符的信息，将模式串的指针移动到一个新的位置，从而避免了不必要的比较。

具体来说，KMP算法在匹配的过程中，通过建立一个部分匹配表（Partial Match Table），来记录模式串中每个位置的最长前缀后缀的长度。

当发生不匹配的情况时，根据部分匹配表的信息，可以将模式串的指针直接移动到下一个可能匹配的位置。

BM算法是一种基于启发式的匹配算法，它的核心思想是从模式串的尾部开始匹配，并根据已经匹配的部分字符的信息，跳跃式地移动模式串的指针。

具体来说，BM算法分别构建了坏字符规则和好后缀规则。

坏字符规则用于处理主串中与模式串不匹配的字符，找到最右边的该字符在模式串中的位置，并移动模式串的指针到对齐该字符。

好后缀规则用于处理主串中与模式串匹配的部分，找到最右边的该部分在模式串中的位置，并移动模式串的指针到对齐该部分。

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。

ACM基础算法入门教程ACM（ACM International Collegiate Programming Contest）是国际大学生程序设计竞赛的缩写，被认为是计算机领域最有权威和最具挑战性的竞赛之一、ACM竞赛要求参赛者在规定的时间内，根据给出的问题，编写出能在规定时间内运行并给出正确答案的程序。

参加ACM竞赛不仅可以锻炼算法思维，提高编程实力，还可以拓宽知识领域和增加竞争力。

在这个ACM基础算法入门教程中，我们将介绍一些常用的基础算法和数据结构，帮助初学者更好地理解和掌握ACM竞赛所需的算法知识。

一、排序算法排序算法是ACM竞赛中最常用的算法之一，能够帮助我们按照一定的规则将数据进行排序，从而解决一些需要有序数据的问题。

1.冒泡排序：通过多次比较和交换来实现，每次迭代将最大的值沉到最底部。

2.快速排序：选择一个基准元素将数组分为两部分，一部分都小于基准元素，一部分都大于基准元素，递归排序子数组。

3.归并排序：将数组不断二分，将相邻两个子数组排序后再合并成一个有序数组。

4.插入排序：从第二个元素开始，依次将元素插入已排序的子数组中。

二、查找算法查找算法可以帮助我们在一组数据中找到目标元素，从而解决一些需要查找特定数据的问题。

1.顺序查找：逐个扫描数据，直到找到目标元素或扫描结束为止。

2.二分查找：对已排序的数组进行查找，不断将数组二分直到找到目标元素的位置。

3.哈希查找：通过计算数据的哈希值找到对应的存储位置，实现快速查找。

三、字符串匹配算法字符串匹配算法可以帮助我们在一组字符串中寻找特定模式的子字符串，从而解决一些需要在字符串中查找其中一种规律的问题。

1.暴力匹配算法：对目标字符串的每个位置，逐个将模式串进行匹配，直到找到或匹配结束为止。

2.KMP算法：通过已匹配的部分信息，尽量减少字符比较的次数。

3. Boyer-Moore算法：通过预先计算模式串中每个字符最后出现位置的表格，以及坏字符规则和好后缀规则，来实现快速匹配。

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。

字符串快速匹配算法字符串快速匹配算法，指的是在一个文本串中查找一个模式串的过程。

在计算机科学中，字符串匹配是一种基本的问题，在许多应用中都有广泛的应用，比如：文本编辑器、数据压缩、网络安全等等。

传统的字符串匹配算法，如朴素匹配算法和KMP算法，虽然可行，但是时间复杂度较高，对于大规模数据匹配效率较低。

为了提高字符串匹配效率，人们提出了许多快速匹配算法，如BM算法、Sunday算法、AC自动机等等。

BM算法是一种基于后缀匹配思想的快速字符串匹配算法，它的核心思想是在匹配的过程中，根据模式串的后缀字符来确定跳过的字符数。

BM算法的时间复杂度为O(n/m)，其中n为文本串的长度，m为模式串的长度，因此它可以在较短的时间内完成匹配任务。

BM算法的实现过程较为复杂，但是由于其高效性，被广泛应用于实际工程中。

Sunday算法是一种基于贪心思想的快速字符串匹配算法，它的核心思想是在匹配的过程中，每次从模式串的末尾开始比较，如果匹配成功，则直接返回匹配位置，否则通过预处理模式串中的字符来确定跳过的字符数。

Sunday算法的时间复杂度为O(n/m)，其中n 为文本串的长度，m为模式串的长度，因此它也可以在较短的时间内完成匹配任务。

Sunday算法的实现过程相对简单，适用于短模式串和长文本串的匹配。

AC自动机是一种基于字典树的快速字符串匹配算法，它的核心思想是将所有模式串构建成一个AC自动机，然后在文本串中进行匹配。

AC自动机的时间复杂度为O(n+k)，其中n为文本串的长度，k为模式串的总长度，因此它可以在非常短的时间内完成匹配任务。

AC 自动机的实现过程比较复杂，但是由于其高效性，被广泛应用于网络安全和搜索引擎等领域。

除了上述几种算法，还有许多其他的快速字符串匹配算法，如RK 算法、Trie树、后缀树等等。

这些算法各有特点，适用于不同的场景和数据类型。

在实际应用中，我们需要根据具体的需求和数据特征，选择合适的算法来完成字符串匹配任务。

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。

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。

字符串匹配方法引言：字符串匹配是计算机科学中一项重要的技术，它在文本处理、数据分析、搜索引擎等领域都有广泛的应用。

本文将介绍几种常见的字符串匹配方法，包括暴力匹配、KMP算法、Boyer-Moore算法和正则表达式。

一、暴力匹配算法暴力匹配算法，也称为朴素匹配算法，是最简单直观的字符串匹配方法。

它的思想是从待匹配文本的第一个字符开始，依次与模式串进行比较，若匹配失败则移动到下一个字符继续比较，直到找到匹配的子串或者遍历完整个文本。

该算法的时间复杂度为O(n*m)，其中n为文本长度，m为模式串长度。

二、KMP算法KMP算法是一种高效的字符串匹配算法，它的核心思想是通过预处理模式串，构建一个部分匹配表（Next数组），以便在匹配过程中根据已匹配的前缀字符来确定下一次匹配的位置。

这样可以避免不必要的回溯，提高匹配效率。

KMP算法的时间复杂度为O(n+m)，其中n为文本长度，m为模式串长度。

三、Boyer-Moore算法Boyer-Moore算法是一种基于比较字符的右移策略的字符串匹配算法。

它的主要思想是从模式串的末尾开始与待匹配文本比较，若匹配失败则根据预先计算好的字符移动表来决定模式串的右移位数。

这样可以根据比较结果快速确定下一次比较的位置，从而提高匹配效率。

Boyer-Moore算法的时间复杂度为O(n/m)，其中n为文本长度，m为模式串长度。

四、正则表达式正则表达式是一种强大的字符串匹配工具，它通过一种特定的语法规则来描述字符串的模式，并通过匹配模式来判断字符串是否符合要求。

正则表达式可以实现复杂的匹配功能，包括字符匹配、重复匹配、分组匹配等。

在文本处理、数据清洗、搜索引擎等领域都有广泛的应用。

结论：字符串匹配是计算机科学中一项重要的技术，不同的匹配方法适用于不同的应用场景。

暴力匹配算法简单直观，适用于模式串较短的情况；KMP算法通过预处理模式串，提高匹配效率；Boyer-Moore算法通过右移策略，减少不必要的比较次数；正则表达式可以实现复杂的匹配功能。

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。

空间复杂度为o(1)的字符串匹配算法字符串匹配算法指的是在一个较大的字符串中查找是否存在另一个较小的字符串，该算法需要分析模式串（即要查找的字符串）和文本串（即被查找的字符串）的关系，从而确定是否匹配。

在许多实际应用中，需要处理大规模的文本数据，因此，空间复杂度为o(1)的字符串匹配算法成为了很有局限性但仍然很重要的算法之一，本文将详细介绍这一算法。

一、朴素算法在介绍空间复杂度为o(1)的字符串匹配算法之前，先介绍一下朴素算法。

朴素算法，也称暴力算法，是最为简单的字符串匹配算法，它的思想就是从文本串的第一个字符开始，不断地与模式串进行比较，直到匹配成功或者失败。

其时间复杂度为O(nm)，其中n和m分别代表文本串和模式串的长度。

因为朴素算法仅仅使用了常数级别的空间，所以其空间复杂度为O(1)。

二、KMP算法KMP算法是一种常见的字符串匹配算法，它采用动态规划的思想，在处理匹配失败的情况时，利用已经匹配成功的信息来避免重复匹配。

KMP算法的总时间复杂度为O(n)，其中n代表文本串的长度，所以它比朴素算法要快得多。

KMP算法的空间复杂度为O(m)，其中m代表模式串的长度，因为需要额外维护一个长度为m的next数组。

KMP算法能够快速地找到模式串在文本串中的出现位置，但是在实际应用中，需要使用空间却很有限。

因此，需要一种空间复杂度为o(1)的字符串匹配算法，以满足实际需求。

三、Rabin-Karp算法Rabin-Karp算法是一种基于哈希的字符串匹配算法，它的思想是通过哈希函数将文本串和模式串转换为数字，在比较时，可通过比较hash值来判断它们是否相等。

Rabin-Karp算法的时间复杂度为O(n)，其中n代表文本串的长度，但是它的空间复杂度为O(1)。

Rabin-Karp算法的实现流程如下：1. 计算模式串的hash值2. 对于文本串中长度为m的所有子串，计算其hash 值并与模式串的hash值进行比较3. 如果两个hash值相等，则继续比较每个字符是否相等，如果相等，则匹配成功，如果不相等，则继续比较下一个子串4. 如果遍历完了所有子串，仍然没有找到匹配的子串，则匹配失败Rabin-Karp算法的优点是它的空间复杂度只有O(1)，但是它的缺点是如果出现hash冲突，则可能会导致误判。

16个ACM经典算法介绍一、排序算法：1.冒泡排序：基于比较的排序算法，通过不断交换相邻元素将最大元素逐渐向后移动。

2.插入排序：基于比较的排序算法，通过将元素逐个插入到已排好序的部分中，最终得到完全有序的序列。

3.归并排序：基于分治的排序算法，将待排序序列划分为一系列子序列，然后将子序列进行合并，最终得到完全有序的序列。

4.快速排序：基于分治的排序算法，通过选择一个基准元素将序列划分为两部分，然后递归地对两部分进行排序。

5.堆排序：基于堆的排序算法，通过构建最大堆或最小堆来实现排序。

二、查找算法：6.二分查找：基于有序序列的查找算法，通过将待查找值与序列中间元素进行比较，逐渐缩小查找范围。

7.哈希表：基于哈希函数的查找算法，通过将键值对存储在哈希表中，实现高效的查找。

三、图算法：8.深度优先（DFS）：基于栈的算法，通过递归地访问顶点的邻接顶点，实现图的遍历。

9.广度优先（BFS）：基于队列的算法，通过访问顶点的邻接顶点，实现图的遍历。

10. 最小生成树算法：用来求解无向图的最小生成树，常用的有Prim算法和Kruskal算法。

11. 最短路径算法：用来求解有向图或带权重的无向图的最短路径，常用的有Dijkstra算法和Floyd-Warshall算法。

四、动态规划算法：12.最长上升子序列（LIS）：用来求解一个序列中最长严格递增子序列的长度。

13.背包问题：用来求解在给定容量下，能够装入尽量多的物品的问题。

五、字符串算法：14.KMP算法：用来在一个文本串S中查找一个模式串P的出现位置的算法，通过预处理模式串，利用已经匹配过的子串，跳过一定长度进行下一轮匹配。

15. Boyer-Moore算法：用来在一个文本串S中查找一个模式串P的出现位置的算法，通过从模式串末尾开始匹配，利用好后缀和坏字符规则，跳过一定长度进行下一轮匹配。

16.字符串匹配算法：用来在一个文本串S中查找多个模式串的出现位置的算法，常用的有AC自动机和后缀树。

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。

字符串匹配算法掌握常用的字符串匹配算法及其时间复杂度字符串匹配算法是计算机科学中重要的一部分，广泛应用于文本编辑、搜索引擎、数据挖掘等领域。

在字符串匹配过程中，我们需要找到一个模式字符串在给定文本字符串中的出现位置。

为了解决这个问题，人们提出了各种各样的字符串匹配算法。

1. 暴力匹配算法（Brute Force）暴力匹配算法是最简单直接的字符串匹配算法。

它的思想是逐个比较模式字符串中的字符和文本字符串中的字符，如果不匹配，则将模式字符串向后移动一个位置再继续比较。

时间复杂度为O(m*n)，其中m为模式字符串的长度，n为文本字符串的长度。

2. KMP算法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来避免无效的比较。

首先，通过计算模式字符串的最长公共前后缀数组，确定每次匹配失败时模式字符串应该移动的位置。

然后，在匹配过程中根据最长公共前后缀数组来进行移动。

KMP算法的时间复杂度为O(m+n)。

3. Boyer-Moore算法Boyer-Moore算法是一种高效的字符串匹配算法，它利用了不匹配字符的信息来进行跳跃式的比较。

首先，通过计算模式字符串中每个字符最后出现的位置，确定每次匹配失败时模式字符串应该向后移动的位置。

然后，在匹配过程中根据不匹配字符的信息来进行移动。

Boyer-Moore算法的时间复杂度为O(m+n)。

4. Rabin-Karp算法Rabin-Karp算法利用哈希函数对模式字符串和文本字符串进行哈希计算，然后逐个比较哈希值。

如果哈希值相同，再逐个比较字符。

这样可以减少字符比较的次数，从而提高匹配效率。

Rabin-Karp算法的时间复杂度为O(m+n)。

综上所述，字符串匹配算法包括暴力匹配算法、KMP算法、Boyer-Moore算法和Rabin-Karp算法等。

它们针对不同的情况和要求，具有不同的特点和适用范围。

在实际应用中，我们可以根据具体的需求选择合适的算法来进行字符串匹配，以达到更高的效率和准确性。

CCF201409-3字符串匹配问题描述 给出⼀个字符串和多⾏⽂字，在这些⽂字中找到字符串出现的那些⾏。

你的程序还需⽀持⼤⼩写敏感选项：当选项打开时，表⽰同⼀个字母的⼤写和⼩写看作不同的字符；当选项关闭时，表⽰同⼀个字母的⼤写和⼩写看作相同的字符。

输⼊格式 输⼊的第⼀⾏包含⼀个字符串S，由⼤⼩写英⽂字母组成。

第⼆⾏包含⼀个数字，表⽰⼤⼩写敏感的选项，当数字为0时表⽰⼤⼩写不敏感，当数字为1时表⽰⼤⼩写敏感。

第三⾏包含⼀个整数n，表⽰给出的⽂字的⾏数。

接下来n⾏，每⾏包含⼀个字符串，字符串由⼤⼩写英⽂字母组成，不含空格和其他字符。

输出格式 输出多⾏，每⾏包含⼀个字符串，按出现的顺序依次给出那些包含了字符串S的⾏。

样例输⼊Hello15HelloWorldHiHiHelloHiHiGrepIsAGreatToolHELLOHELLOisNOTHello样例输出HelloWorldHiHiHelloHiHiHELLOisNOTHello样例说明 在上⾯的样例中，第四个字符串虽然也是Hello，但是⼤⼩写不正确。

如果将输⼊的第⼆⾏改为0，则第四个字符串应该输出。

评测⽤例规模与约定 1<=n<=100，每个字符串的长度不超过100。

解题思路：⽤到了string的find()⽅法，因为规定字符串长度不会超过100，所以string 的find()函数查找的返回值不会超过100，超过100就是查找失败，基于这样的⼤思路。

我们来捋⼀下，⾸先⼤⼩写敏感的情况的话就不⽤说了，直接查找就可以了。

⼤⼩写不敏感的话我们可以把两个字符串全部转成⼩写（⼤写转⼩写+32,⼩写转⼤写-32,别问为什么，问就是去看ASCII码表），再查找就可以了，思路很简单，代码量也少。

这个题作为CCF第三题还挺简单，⾸先题⽬简洁好评哈哈哈哈。

贴⼀下⼀代码：#include<iostream>#include<string>using namespace std;/*str2为待匹配字符串，str1为模式串，不区分⼤⼩写判断是否存在匹配*/bool match(string str1, string str2) {//先将两个字符串中的字母全部化为⼩写for (int i = 0; i < str1.size(); i++) {if (str1[i] >= 'A'&&str1[i] <= 'Z') {str1[i] = str1[i] + 32;}}for (int i = 0; i < str2.size(); i++) {if (str2[i] >= 'A'&&str2[i] <= 'Z') str2[i] = str2[i] + 32;}//在第⼆个字符串中查找有没有匹配元素string::size_type n = str2.find(str1, 0);//cout << str1 << " " << str2 << " " << n << endl;if (n < 100) return true;return false;}int main() {string str;cin >> str;int flag;//⼤⼩写是否敏感标识，1标识敏感，0标识不敏感int n;//有⼏个待匹配字符串cin >> flag >> n;string pstr;//待匹配字符串for (int i = 0; i < n; i++) {cin >> pstr;if (flag) {//⼤⼩写敏感string::size_type n = pstr.find(str,0);if (n < 100) cout << pstr << endl;}else {//⼤⼩写不敏感if (match(str, pstr)) cout << pstr << endl;}}system("pause"); return0;}。