字符串匹配算法KMP和BoyerMoore

常见5种基本匹配算法在计算机科学中，匹配算法（Matching algorithms）是指用于确定一个集合中的元素是否与另一个集合中的元素相匹配的算法。

匹配算法可以应用于各种领域，如字符串匹配、模式匹配、图匹配等。

下面介绍五种常见的基本匹配算法。

1. 暴力匹配算法（Brute Force Matching Algorithm）：暴力匹配算法是最基本的匹配算法之一、它遍历待匹配字符串和目标字符串，逐个字符进行比较，直到找到匹配或者遍历完整个字符串。

该算法的时间复杂度为O(n*m)，其中n和m分别是待匹配字符串和目标字符串的长度。

2. KMP匹配算法（Knuth-Morris-Pratt Matching Algorithm）：KMP匹配算法是一种优化的字符串匹配算法。

它通过预处理待匹配字符串的信息，快速确定定位下一次比较的位置，减少了不必要的比较次数，从而提高了匹配效率。

该算法的时间复杂度为O(n+m)，其中n和m分别是待匹配字符串和目标字符串的长度。

3. Boyer-Moore匹配算法：Boyer-Moore匹配算法是一种高效的字符串匹配算法。

它利用了字符出现位置的规律，从目标字符串的末尾开始匹配，并利用预处理的跳转表格快速跳过不匹配的字符，从而减少比较次数。

该算法的平均时间复杂度为O(n/m)，其中n和m分别是待匹配字符串和目标字符串的长度。

4. Aho-Corasick算法：Aho-Corasick算法是一种多模式匹配算法，适用于在一个文本中同时查找多个模式串的情况。

该算法利用Trie树的特性，同时利用一个自动机状态转移表格进行模式匹配，可以高效地找到多个模式串在文本中的出现位置。

该算法的时间复杂度为O(n+k+m)，其中n是文本长度，k是模式串的平均长度，m是模式串的个数。

5. Rabin-Karp算法：Rabin-Karp算法是一种基于哈希函数的字符串匹配算法。

它通过对待匹配字符串和目标字符串的部分子串进行哈希计算，比较哈希值是否相等，进而确定是否匹配。

字符串和单词的匹配算法有很多种，以下是一些常见的算法：
1. **朴素字符串匹配算法（Naive String Matching Algorithm）**：这是最简单的字符串匹配算法，它从模式串的第一个字符开始，逐个比较主串中的字符。

如果模式串的所有字符都匹配成功，那么就找到了一个匹配。

否则，将模式串向右移动一位，然后重复这个过程。

2. **KMP算法（Knuth-Morris-Pratt算法）**：KMP算法是一种改进的字符串匹配算法，它可以在一次失败的匹配后，将模式串向右滑动多个字符，从而提高匹配效率。

KMP算法通过预处理模式串，得到一个“部分匹配表”，用于在失败的匹配后确定模式串向右滑动的位数。

3. **BM算法（Boyer-Moore算法）**：BM算法是另一种改进的字符串匹配算法，它的思想是尽可能多地将模式串向右滑动，从而提高匹配效率。

BM算法通过预处理模式串，得到一个“坏字符规则”和一个“好后缀规则”，用于在失败的匹配后确定模式串向右滑动的位数。

4. **Sunday算法**：Sunday算法是一种基于哈希值的字符串匹配算法，它的思想是在主串中依次计算每个子串的哈希值，如果哈希值相等，那么就将子串与模式串进行比较。

如果子串与模式串匹配成功，那么就找到了一个匹配。

否则，将子串向右滑动一位，然后重复这个过程。

以上是一些常见的字符串和单词的匹配算法，每种算法都有其优缺点和适用场景。

在实际应用中，可以根据具体的需求和场景选择合适的算法。

多字符串匹配算法多字符串匹配算法是计算机科学中重要的算法之一，用于在一个字符串集合中查找一个或多个目标字符串的出现位置。

这些目标字符串可以是单个的字符，也可以是多个字符组成的字符串。

在实际应用中，多字符串匹配算法具有广泛的应用场景，比如搜索引擎中的关键词匹配、文本编辑器中的查找和替换功能、模式识别中的字符串匹配等等。

它们能够高效地处理大规模的字符串集合，为我们的生活和工作带来了极大的便利。

多字符串匹配算法有许多不同的实现方法，其中最常见的包括暴力匹配算法、KMP算法、Boyer-Moore算法、Rabin-Karp算法等等。

这些算法各自具有不同的特点和适用场景，可以根据实际需求选择合适的算法进行应用。

其中，暴力匹配算法是最简单直观的算法之一，它的思想是逐个比较目标字符串和待匹配字符串的每个字符，如果匹配失败则移动到下一个位置重新比较，直到找到匹配的位置或者遍历完整个字符串。

尽管该算法的时间复杂度较高（O(n*m)，n和m分别为目标字符串和待匹配字符串的长度），但在一些规模较小或者匹配次数较少的场景中仍然具有一定的实用性。

而KMP算法则是一种高效的字符串匹配算法，它通过预处理目标字符串和待匹配字符串，构建部分匹配表来实现快速的匹配。

该算法的时间复杂度为O(n+m)，其中n为目标字符串的长度，m为待匹配字符串的长度。

通过利用已匹配部分的信息，KMP算法能够跳过不必要的比较，从而极大地提高匹配效率。

类似地，Boyer-Moore算法和Rabin-Karp算法也是常用的多字符串匹配算法。

Boyer-Moore算法通过利用模式字符串最右端的字符进行比较，从而实现跳过多个字符的匹配。

而Rabin-Karp算法则通过哈希函数对目标字符串和待匹配字符串的子串进行哈希计算，从而高效地进行匹配。

通过对比不同的多字符串匹配算法，我们可以发现每种算法都有其优势和适用场景。

在实际应用中，我们可以根据字符串集合的规模、匹配次数的多少以及性能需求等因素来选择合适的算法。

关键字匹配函数
在计算机科学中，关键字匹配函数通常用于在文本或数据集中查找特定的关键字或模式。

这些函数可以用于各种应用，如搜索引擎、数据挖掘、自然语言处理等。

以下是一些常见的关键字匹配函数的示例：
1．朴素字符串匹配（Naive String Matching）：这是最简单的关键字匹配算法，它逐个比较文本中的每个字符与目标关键字。

时间复杂度为O(n)，其中n是文本的长度。

2．KMP算法（Knuth-Morris-Pratt算法）：KMP算法是一种改进的字符串匹配算法，它通过预处理目标关键字来减少比较次数。

时间复杂度为O(n+m)，其中n是文本的长度，m是目标关键字的长度。

3．BM算法（Boyer-Moore算法）：BM算法也是一种改进的字符串匹配算法，它通过构建坏字符规则和好后缀规则来减少比较次数。

时间复杂度为O(n+m)。

4．AC自动机（Aho-Corasick算法）：AC自动机是一种多模式字符串匹配算法，它通过构建Trie树和失配指针来同时匹配多个关键字。

时间复杂度为O(m)，其中m是关键字的数量。

5．KMP算法的变种：有一些基于KMP算法的变种，如Sunday算法、逆Sunday算法等，它们通过不同的方式来预处理目标关键字，以减少比较次数。

这些函数都有各自的优点和缺点，选择哪种函数取决于具体的应用场景和需求。

例如，对于小文本和短关键字，朴素字符串匹配可
能足够快；对于大文本和长关键字，KMP、BM或AC自动机可能更有效。

grep之字符串搜索算法Boyer-Moore由浅⼊深（⽐KMP快3-5倍）这篇长⽂历时近两天终于完成了，前两天帮⽹站翻译⼀篇⽂章“为什么GNU grep如此之快？”，⾥⾯提及到grep速度快的⼀个重要原因是使⽤了Boyer-Moore算法作为字符串搜索算法，兴趣之下就想了解这个算法，发现这个算法⼀开始还挺难理解的，也许是我理解能⼒不是很好吧，花了⼩半天才看懂，看懂了过后就想分享下，因为觉得这个算法真的挺不错的，以前⼀直以为字符串搜索算法中KMP算很不错的了，没想到还有更好的，Boyer-Moore算法平均要⽐KMP快3-5倍。

下⾯是我对该算法的理解，参考了⼀些关于该算法的介绍，⾥⾯每⼀张图都画的很认真，希望能讲清楚问题，有什么错误、疑问或不懂的地⽅⿇烦⼤家⼀定要提出来，共同学习进步！下⾯正⽂开始。

1. 简单介绍在⽤于查找⼦字符串的算法当中，BM（Boyer-Moore）算法是⽬前被认为最⾼效的字符串搜索算法，它由Bob Boyer和J Strother Moore设计于1977年。

⼀般情况下，⽐KMP算法快3-5倍。

该算法常⽤于⽂本编辑器中的搜索匹配功能，⽐如⼤家所熟知的GNU grep命令使⽤的就是该算法，这也是GNU grep⽐BSD grep快的⼀个重要原因，具体推荐看下我最近的⼀篇译⽂“为什么GNU grep如此之快？”作者是GNU grep的编写者Mike Haertel。

2. 主要特征假设⽂本串text长度为n，模式串pattern长度为m，BM算法的主要特征为：- 从右往左进⾏⽐较匹配（⼀般的字符串搜索算法如KMP都是从从左往右进⾏匹配）；- 算法分为两个阶段：预处理阶段和搜索阶段；- 预处理阶段时间和空间复杂度都是是O(m+)，是字符集⼤⼩，⼀般为256；- 搜索阶段时间复杂度是O(mn)；- 当模式串是⾮周期性的，在最坏的情况下算法需要进⾏3n次字符⽐较操作；- 算法在最好的情况下达到O(n / m)，⽐如在⽂本串b n中搜索模式串a m-1b ，只需要n/m次⽐较。

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。

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。

Java中实现大文本的字符串搜索的几种算法——简单文本搜索、Rabin Karp算法、Knuth-Morris-Pratt、Boyer-Moore、Boyer-Moore-Horspool在本文中，我们将展示几种用于在大文本中搜索模式的算法。

我们将使用提供的代码和简单的数学背景来描述每种算法。

请注意，提供的算法并不是在更复杂的应用程序中执行全文搜索的最佳方式。

为了正确进行全文搜索，我们可以使用 Solr 或 ElasticSearch 。

我们将从一种朴素的文本搜索算法开始，这是最直观的算法，有助于发现与该任务相关的其他高级问题。

在开始之前，让我们定义计算我们在 Rabin Karp 算法中使用的素数的简单方法：一、 简单文本搜索该算法的名称比任何其他解释都更能描述它。

这是最自然的解决方案：该算法的思想很简单：遍历文本，如果模式的第一个字母匹配，则检查模式的所有字母是否都与文本匹配。

如果 m 是模式中的字母数，n 是文本中的字母数，则该算法的时间复杂度为 O （m （n-m + 1））。

最坏的情况发生在 String 具有许多部分出现的情况下：二、 Rabin Karp算法如上所述，当模式很长并且模式中有很多重复元素时，简单文本搜索算法效率非常低。

Rabin Karp 算法的想法是使用哈希来查找文本中的模式。

在算法开始时，我们需要计算模式的哈希值，该哈希值稍后在算法中使用。

这个过程叫做指纹计算，我们可以在这里找到详细的解释。

预处理步骤的重要之处在于其时间复杂度为 O （m ），通过文本迭代将需要 O （n ），从而给出整个算法的时间复杂度 O （m+n ）。

算法代码：public static long getBiggerPrime (int m ) { BigInteger prime = BigInteger .probablePrime (getNumberOfBits (m ) + 1, new Random ()); return prime .longValue ();}private static int getNumberOfBits (int number ) { return Integer .SIZE - Integer .numberOfLeadingZeros (number );}1234567public static int simpleTextSearch (char [] pattern , char [] text ) { int patternSize = pattern .length ; int textSize = text .length ; int i = 0; while ((i + patternSize ) <= textSize ) { int j = 0; while (text [i + j ] == pattern [j ]) { j += 1; if (j >= patternSize ) return i ; } i += 1; } return -1;}1234567891011121314151617Text : baeldunbaeldunbaeldunbaeldunPattern : baeldung12public static int RabinKarpMethod (char [] pattern , char [] text ) { int patternSize = pattern .length ; int textSize = text .length ; long prime = getBiggerPrime (patternSize ); long r = 1; for (int i = 0; i < patternSize - 1; i ++) { r *= 2; r = r % prime ; } long [] t = new long [textSize ]; t [0] = 0;123456789101112131415在最坏情况下，该算法的时间复杂度为 O （m （n-m+1）））。

目标匹配算法目标匹配算法是一种用于在给定的数据集中查找特定目标的算法。

它可以应用于各种领域，例如搜索引擎、图像识别、推荐系统等。

目标匹配算法的目标是找到与给定目标最相似或最相关的数据。

在实际应用中，目标匹配算法可以根据具体的需求和数据类型选择不同的算法。

下面将介绍几种常见的目标匹配算法及其应用。

1. 字符串匹配算法字符串匹配算法是一种用于在一个字符串中查找特定目标字符串的算法。

其中最常见的算法是暴力匹配算法、KMP算法和Boyer-Moore算法。

这些算法能够高效地在大量文本中查找目标字符串，并能返回匹配的位置或次数。

字符串匹配算法广泛应用于搜索引擎、文本编辑器等领域。

2. 图像匹配算法图像匹配算法是一种用于在图像数据中查找特定目标图像的算法。

其中常见的算法有模板匹配算法、特征匹配算法和深度学习算法。

这些算法能够识别图像中的目标物体，并返回其位置或特征。

图像匹配算法广泛应用于图像识别、安防监控等领域。

3. 推荐算法推荐算法是一种用于在给定用户数据中查找特定目标推荐项的算法。

其中常见的算法有协同过滤算法、基于内容的推荐算法和深度学习算法。

这些算法能够根据用户的历史行为和偏好，为其推荐与其兴趣相关的内容。

推荐算法广泛应用于电商平台、音乐播放器等领域。

4. 相似度匹配算法相似度匹配算法是一种用于计算给定数据之间的相似度的算法。

其中常见的算法有余弦相似度算法、欧氏距离算法和Jaccard相似度算法。

这些算法能够衡量数据之间的相似程度，并根据相似度进行匹配。

相似度匹配算法广泛应用于数据挖掘、文本分类等领域。

目标匹配算法的应用不仅可以提高工作效率，还可以提供更好的用户体验。

通过选择合适的目标匹配算法，我们可以更准确地找到所需的目标，从而实现各种应用场景下的需求。

然而，目标匹配算法也面临一些挑战，例如算法的准确性、效率和可扩展性等方面，这需要我们不断研究和改进算法，以满足不断变化的需求。

目标匹配算法是一种重要的算法，它可以应用于各种领域，为我们提供更准确、高效的数据查询和推荐服务。

字符串匹配算法的原理和实现随着互联网应用的广泛普及，各种搜索引擎、数据挖掘等技术越来越受到人们的关注。

在很多应用中，我们需要对文本进行匹配，即在一段文本中查找某个字符串是否出现过，或者查找多个字符串在文本中的位置。

这就需要用到字符串匹配算法，本文将介绍字符串匹配算法的原理和实现。

一、暴力匹配算法暴力匹配算法是最朴素的字符串匹配算法，也称为朴素算法或者蛮力算法。

它的原理非常简单，就是从文本的第一个字符开始依次比较，如果匹配失败，则将文本的指针后移一位，开始下一次比较。

具体实现可以用以下代码表示：```int search(string pattern, string text) {int n = text.length();int m = pattern.length();for(int i = 0; i < n - m + 1; i++) {int j;for(j = 0; j < m; j++) {if(pattern[j] != text[i+j]) {break;}}if(j == m) {return i;}}return -1;}```该算法的时间复杂度为O(nm)，其中n和m分别是文本和模式串的长度。

当模式串非常短时，该算法的效率还可以接受，但是当模式串很长时，算法效率就会变得很低，甚至比较文本中的每个字符都慢。

因此，我们需要更加快速和高效的算法来实现字符串匹配。

二、KMP算法KMP算法全称为Knuth-Morris-Pratt算法，它是一种比暴力匹配算法更加高效的字符串匹配算法，可以在O(n+m)的时间复杂度内完成字符串匹配。

KMP算法的基本思想是利用匹配失败后的信息来避免无谓的比较，具体过程如下：1.计算模式串的前缀函数（Prefix Function）。

前缀函数的定义是：对于模式串P的每个位置i（0 <= i < m），对应的前缀函数（Pi）表示模式串的第0个位置到第i个位置的最长的，既是最前面的，也是最后面的，与整个模式串P的某个前缀相等的后缀的长度。