字符串匹配算法报告
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java字符串模糊匹配算法Java字符串模糊匹配算法是指在字符串匹配时,允许一定程度的差异或误差,以便更好地匹配目标字符串。
这种算法在实际应用中非常常见,例如在搜索引擎中,用户输入的关键词可能存在拼写错误或者语法不规范,这时候就需要使用模糊匹配算法来提高搜索结果的准确性。
Java字符串模糊匹配算法的实现主要有以下几种方法:1. Levenshtein距离算法Levenshtein距离算法是一种常见的字符串相似度算法,它可以计算两个字符串之间的编辑距离,即将一个字符串转换成另一个字符串所需的最少编辑次数。
编辑操作包括插入、删除、替换三种操作。
通过计算两个字符串之间的编辑距离,可以判断它们的相似度。
2. Jaro-Winkler距离算法Jaro-Winkler距离算法是一种字符串相似度算法,它可以计算两个字符串之间的相似度得分。
该算法主要通过计算字符串之间的匹配度、前缀匹配度和字符串长度等因素来确定相似度得分。
3. 模式匹配算法模式匹配算法是一种常见的字符串匹配算法,它可以在目标字符串中查找指定的模式字符串,并返回匹配结果。
该算法主要包括暴力匹配算法、KMP算法、Boyer-Moore算法等多种实现方式。
4. 正则表达式匹配正则表达式是一种强大的字符串匹配工具,它可以通过一系列的特殊符号和规则来匹配目标字符串中的特定内容。
在Java中,可以使用java.util.regex包中的类来实现正则表达式匹配。
以上这些算法都可以用于Java字符串模糊匹配,具体选择哪种算法取决于实际需求和数据规模。
在实际应用中,我们可以根据不同的场景选择不同的算法来提高匹配效率和准确性。
总之,Java字符串模糊匹配算法是一种非常重要的算法,在实际应用中具有广泛的应用价值。
通过选择合适的算法和优化算法实现,可以提高字符串匹配的效率和准确性,从而更好地满足用户需求。
如何使用二进制搜索算法解决字符串匹配问题在计算机科学中,字符串匹配问题是一个常见而重要的问题。
它涉及在一个字符串中查找一个特定的子串。
解决这个问题的方法有很多种,其中一种高效的方法是使用二进制搜索算法。
本文将介绍什么是二进制搜索算法以及如何使用它来解决字符串匹配问题。
1. 什么是二进制搜索算法二进制搜索算法,也称为二分查找算法,是一种在有序数组中查找特定元素的算法。
它的基本思想是将数组一分为二,然后判断目标元素与中间元素的大小关系,进而确定目标元素在左半部分还是右半部分。
通过递归或循环的方式,不断缩小搜索范围,最终找到目标元素或确定目标元素不存在于数组中。
2. 使用二进制搜索算法解决字符串匹配问题字符串匹配问题可以被转化为在一个有序字符串数组中查找特定子串的问题。
假设我们要在字符串A中查找子串B,我们可以将字符串A中的所有子串按字典序排序,然后使用二进制搜索算法在排序后的数组中查找子串B。
首先,将字符串A中的所有子串按字典序排序。
这可以通过遍历字符串A,将所有可能的子串添加到一个数组中,并对数组进行排序来实现。
然后,使用二进制搜索算法在排序后的数组中查找子串B。
首先将搜索范围设为整个数组,然后将数组一分为二,判断中间元素与子串B的大小关系。
如果中间元素与子串B相等,则找到了匹配的子串;如果中间元素小于子串B,则将搜索范围缩小到右半部分;如果中间元素大于子串B,则将搜索范围缩小到左半部分。
通过不断缩小搜索范围,最终可以确定子串B是否存在于数组中。
3. 二进制搜索算法的优势和局限性使用二进制搜索算法解决字符串匹配问题有以下优势:首先,二进制搜索算法的时间复杂度为O(log n),其中n是字符串A的长度。
相比于暴力搜索算法的时间复杂度O(n^2),二进制搜索算法具有更高的效率。
其次,二进制搜索算法适用于有序数组。
通过将字符串A中的所有子串排序,我们可以将字符串匹配问题转化为在有序数组中查找特定元素的问题,从而利用二进制搜索算法的优势。
python 字符串比对算法Python 字符串比对算法引言:在编程中,字符串比对是一项基本且常见的操作。
无论是文本处理、数据分析还是网络爬虫等领域,都会涉及到字符串的比对。
在Python中,提供了多种字符串比对算法,本文将对这些算法进行介绍和比较。
一、字符串比对的概念和应用字符串比对是指通过比较两个字符串的内容,判断它们是否相等或者包含关系。
在实际应用中,字符串比对常用于以下几个方面:1. 文本匹配:在文本处理中,需要判断某个字符串是否包含特定的关键词或者模式。
2. 数据分析:在数据处理中,需要比较字符串的相似度,判断它们是否属于同一个类别或者群组。
3. 网络爬虫:在爬取网页数据时,需要判断某个字符串是否符合特定的模式或者规则。
二、Python中常用的字符串比对算法1. 直接比较法直接比较法是最简单直观的字符串比对方法,通过逐个比较字符串的每个字符来判断它们是否相等。
在Python中,可以使用"=="运算符进行直接比较。
2. 暴力匹配法暴力匹配法是一种简单但效率较低的字符串比对算法。
它通过逐个比较字符串的每个字符,当字符不相等时,将模式串向后移动一位,再进行下一轮比较。
这种算法的时间复杂度为O(n*m),其中n为主串的长度,m为模式串的长度。
3. KMP算法KMP算法是一种高效的字符串匹配算法,它通过预处理模式串,构建一个跳转表,来实现模式串的快速匹配。
KMP算法的时间复杂度为O(n+m),其中n为主串的长度,m为模式串的长度。
4. Boyer-Moore算法Boyer-Moore算法是一种高效的字符串匹配算法,它通过预处理模式串,构建两个跳转表,分别用于坏字符规则和好后缀规则的匹配。
Boyer-Moore算法的时间复杂度为O(n+m),其中n为主串的长度,m 为模式串的长度。
三、比较和选择合适的字符串比对算法在实际应用中,选择合适的字符串比对算法可以提高程序的效率和性能。
孙子算法总结引言孙子算法,又称字符串匹配算法,是一种用来在一个文本字符串中查找一个较短的模式字符串出现的位置的算法。
孙子算法的核心思想是通过对模式字符串和文本字符串进行比较,找到匹配的位置。
本文将对孙子算法的原理、实现和应用进行总结和分析。
原理1.首先,在模式字符串和文本字符串中,从左到右扫描每个字符。
2.当找到模式字符串与文本字符串的第一个字符匹配时,进入匹配阶段。
3.在匹配阶段,比较模式字符串和文本字符串中对应位置的字符。
4.如果字符匹配,则继续比较下一个字符;如果字符不匹配,则返回到第一步,查找下一个可能的匹配位置。
5.当模式字符串完全匹配时,返回匹配位置的索引值。
实现下面是孙子算法的实现思路:def find_pattern(text, pattern):n = len(text)m = len(pattern)i =0j =0while i < n:if text[i] == pattern[j]:i +=1j +=1else:i = i - j +1j =0if j == m:return i - jreturn-1应用孙子算法在实际开发中有着广泛的应用,特别是在字符串匹配和文本搜索方面。
以下是一些使用孙子算法的应用场景:字符串匹配在一个长文本中查找某个特定的短字符串,例如在一个文章中统计某个关键词的出现次数。
通过使用孙子算法,可以快速找到匹配位置。
文件搜索在文件系统中查找指定的文件名或者文件内容。
孙子算法可以用于搜索文件系统中的文件名或者文件内容的匹配情况,帮助用户快速定位所寻找的文件。
DNA序列匹配在生物学研究中,常常需要在DNA序列中查找特定的基因序列。
孙子算法可以在DNA序列中高效地进行匹配,从而辅助生物学研究的进行。
总结孙子算法是一种高效的字符串匹配算法,能够在文本字符串中快速查找模式字符串的匹配位置。
通过对模式字符串和文本字符串的比较,孙子算法可以快速找到匹配的位置,并应用于各种实际场景中。
java字符串indexof匹配的底层算法
Java的String.indexOf()方法用于在字符串中查找指定子字符串或字符的首次出现位置。
它的底层算法通常是一个简单的线性搜索,尽管Java的具体实现可能会因版本和优化而有所不同。
以下是String.indexOf()方法的基本思路:
如果要查找的是单个字符,那么遍历字符串的每个字符,直到找到匹配的字符或遍历完整个字符串。
如果要查找的是子字符串,那么遍历字符串的每个可能的起始位置,从每个位置开始尝试匹配子字符串。
如果在某个位置成功匹配了子字符串,那么返回该位置。
如果遍历完整个字符串都没有找到匹配的位置,那么返回-1。
为了提高性能,Java的实现可能会使用一些优化技巧,例如:对于较长的字符串和较短的子字符串,可以使用KMP (Knuth-Morris-Pratt)算法或Boyer-Moore算法等更高效的字符串匹配算法。
这些算法可以在某些情况下提供比线性搜索更好的性能。
对于常量字符串,Java可能会使用编译时优化技术,例如字符串常量池和字符串字面量的内联缓存,以减少运行时开销。
需要注意的是,Java的实现可能会随着版本的变化而有所不同,因此具体的底层算法和优化技巧可能会有所变化。
但是,基本的线性搜索思路通常是不变的。
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。
在网络安全的研究中,字符串匹配是一种使用普遍而关键的技术,如杀毒软件、IDS中的特征码匹配、内容过滤等,都需要用到字符串匹配。
作为字符串匹配中的一种特殊情况,近似字符串匹配的研究也同样重要。
这里对经典的字符串匹配算法与思想进行简要分析和总结。
本文的主要参考了《柔性字符串匹配》一书。
不可多得的一部专业书籍,有兴趣者可移步这里下载PDF电子书:柔性字符串匹配下载地址一精确字符串匹配字符串的精确匹配算法中,最著名的有KMP算法和BM算法。
下面分别对几种常用的算法进行描述。
1:KMP算法KMP算法,即Knuth-Morris-Pratt算法,是一种典型的基于前缀的搜索的字符串匹配算法。
Kmp算法的搜索思路应该算是比较简单的:模式和文件进行前缀匹配,一旦发现不匹配的现象,则通过一个精心构造的数组索引模式向前滑动的距离。
这个算法相对于常规的逐个字符匹配的方法的优越之处在于,它可以通过数组索引,减少匹配的次数,从而提高运行效率。
详细算法介绍参考:KMP算法详解(matrix67原创)2:Horspool算法和KMP算法相反,Horspool算法采用的是后缀搜索方法。
Horspool 算法可以说是BM算法的意见简化版本。
在进行后缀匹配的时候,若发现不匹配字符,则需要将模式向右移动。
假设文本中对齐模式最后一个字符的元素是字符C,则Horspool算法根据C的不同情况来确定移动的距离。
实际上,Horspool算法也就是通过最大安全移动距离来减少匹配的次数,从而提高运行效率的。
算法参考:《算法设计与分析基础》第二版清华大学出版社3:BM算法BM算法采用的是后缀搜索(Boyer-Moore算法)。
BM算法预先计算出三个函数值d1、d2、d3,它们分别对应三种不同的情形。
当进行后缀匹配的时候,如果模式最右边的字符和文本中相应的字符比较失败,则算法和Horspool的操作完全一致。
当遇到不匹配的字符并非模式最后字符时,则算法有所不同。
字符串匹配之Sunday算法Sunday算法不像KMP算法那么复杂,但是效率⼜⽐较⾼,在KMP之上,下⾯简单介绍Sunday算法及其实现。
Sunday 算法由 Daniel M.Sunday 在 1990 年提出,它的思想跟 BM 算法很相似:只不过 Sunday 算法是从前往后匹配,在匹配失败时关注的是⽂本串中参加匹配的最末位字符的下⼀位字符。
如果该字符没有在模式串中出现则直接跳过,即移动位数 = 匹配串长度 + 1;否则,其移动位数 = 模式串中最右端的该字符到末尾的距离 +1,使得下⼀位字符与模式串中与其相等的字符对齐。
下⾯举个例⼦说明下 Sunday 算法。
假定现在要在⽂本串"substring searching algorithm"中查找模式串"search"。
1.刚开始时,把模式串与⽂本串左边对齐:2.结果发现在第 2 个字符处发现不匹配,不匹配时关注⽂本串中参加匹配的最末位字符的下⼀位字符,即标粗的字符 i,因为模式串 search 中并不存在 i,所以模式串直接跳过⼀⼤⽚,向右移动位数 = 匹配串长度 + 1 = 6 + 1 = 7,从 i 之后的那个字符(即字符 n)开始下⼀步的匹配,如下图:3.结果第⼀个字符就不匹配,再看⽂本串中参加匹配的最末位字符的下⼀位字符,是'r',它出现在模式串中的倒数第3位,于是把模式串向右移动 3 位(r 到模式串末尾的距离 + 1 = 2 + 1 =3),使两个'r'对齐,如下:4.匹配成功。
下⾯是Sunday算法的javascript实现function sunday(source, pattern) {var sLen = source.length,pLen = pattern.length;var sIndex = 0,pIndex = 0,loc = 0;while (sIndex < sLen && pIndex < pLen) {//索引相等,向后继续⽐对if (source[sIndex] == pattern[pIndex]) {sIndex++;pIndex++;}else {//not equal,jumpvar aimChar = source[sIndex + pLen],pAim = pLen - 1;//找索引,与参与匹配的串的下⼀位的值相等的字符在模式串中的索引while (pAim > 0) {if (aimChar == pattern[pAim]) {break;}pAim--;}//jump,pLen - pAim就是sIndex应该前进的值,sIndex从0算起sIndex += pLen - pAim;//record locationloc = sIndex;//reset to zeropIndex = 0;}}if (pIndex < pLen) {return -1;}return loc;}由于Sunday算法每⼀步的移动量都⽐较⼤,因此效率很⾼。
数据流字符串匹配算法并行化运行与性能测试
数据流字符串匹配算法是一种常见的字符串匹配算法,常用于网络安全、文本搜索等领域。
该算法原本是串行运行的,但是随着计算机硬件的发展,现在可以通过并行化运行来提高算法效率。
并行化运行数据流字符串匹配算法需要将数据流划分为若干个子数据流,然后在多个处理器上同时运行字符串匹配算法。
这种方式可以显著缩短处理大规模数据流的时间,提高算法效率。
1. 数据划分:如何将数据流划分为多个子数据流?
2. 等待时间:如何避免处理器之间的等待时间?
3. 加速比:通过并行化运行算法能够获得的加速比是多少?
为了解决这些问题,我们进行了性能测试。
我们实现了串行和并行两种数据流字符串匹配算法,并在不同数据集上进行了测试。
测试结果表明,对于大规模数据流,通过并行化运行算法,可以获得大幅度的加速比。
在测试中,我们选用了一些公开的数据集和自己生成的数据集。
我们测试了不同数据流长度和不同模式串长度下,串行和并行两种算法的性能。
测试结果表明,随着数据流长度增加和模式串长度增加,串行和并行算法的性能都会受到影响,但是并行算法的影响较小,且加速比较稳定。
我们还测试了不同处理器数量下并行算法的性能。
测试结果表明,随着处理器数量的增加,算法性能出现了先提高后下降的趋势。
这是因为处理器数量增加后,处理器之间的通信量增加,造成了等待时间的增加。
因此,选择合适的处理器数量可以获得最佳的算法性能。
综上所述,通过并行化运行数据流字符串匹配算法可以大幅度提高算法效率。
但是在实际应用中,需要根据具体情况选择合适的处理器数量和数据划分方式,以获得最佳的算法性能。
java字符串匹配度计算在Java中,字符串匹配度可以通过多种方式来计算。
这些方式包括但不限于比较字符串相似度、计算字符串的相似性百分比等。
下面我将从几个角度来介绍如何在Java中计算字符串的匹配度。
1. Levenshtein距离,Levenshtein距离是一种用于衡量两个字符串相似程度的算法。
在Java中,可以使用Apache Commons Lang库中的StringUtils类来计算Levenshtein距离。
该距离表示通过插入、删除、替换字符将一个字符串转换为另一个字符串所需的最小操作次数。
通过计算Levenshtein距离,可以得出两个字符串之间的相似度。
2. Jaccard相似系数,Jaccard相似系数用于衡量两个集合的相似度。
在Java中,可以使用Apache Commons Math库来计算Jaccard相似系数。
将字符串视为字符的集合,可以通过计算两个字符串的Jaccard相似系数来得出它们之间的相似度。
3. 按字符比较,在Java中,我们也可以直接按字符比较两个字符串,计算它们之间的匹配度。
可以使用String类中的方法,如charAt()来逐个比较字符串中的字符,然后根据匹配的字符数量来计算匹配度。
4. 使用相似度算法,除了上述方法外,在Java中还可以使用其他相似度算法来计算字符串的匹配度,如余弦相似度、编辑距离等。
这些算法可以根据具体的需求和场景来选择合适的计算方法。
总的来说,在Java中可以通过Levenshtein距离、Jaccard相似系数、按字符比较和其他相似度算法来计算字符串的匹配度。
选择合适的方法取决于具体的应用场景和需求。
希望这些信息能够帮助你更好地理解在Java中计算字符串匹配度的方法。
vb字符串相似度匹配算法VB字符串相似度匹配算法引言:在日常编程和数据分析中,字符串的相似度匹配是一个常见而重要的问题。
例如,在搜索引擎中,为了给用户提供更准确的搜索结果,需要通过字符串相似度匹配算法找到用户所输入的关键词与数据库中的文章标题或内容之间的相似程度。
VB是一种常用的编程语言,本文将介绍一种基于VB的字符串相似度匹配算法。
第一章:概述1.1 字符串相似度匹配的意义和应用场景1.2 常见的字符串相似度匹配算法简介1.3 本文的目标和内容安排第二章:编辑距离算法2.1 编辑距离的定义和应用2.2 动态规划求解编辑距离2.3 VB代码实现编辑距离算法2.4 编辑距离算法的优缺点第三章:Jaccard相似系数算法3.1 Jaccard相似系数的定义和应用3.2 VB代码实现Jaccard相似系数算法3.3 Jaccard相似系数算法的优缺点第四章:余弦相似度算法4.1 余弦相似度的定义和应用4.2 VB代码实现余弦相似度算法4.3 余弦相似度算法的优缺点第五章:算法性能评估与选择5.1 算法性能评估指标的介绍5.2 不同字符串相似度匹配算法的对比实验5.3 选择合适的算法第六章:算法优化与扩展6.1 基于特征选择的算法优化方法6.2 其他可能的字符串相似度匹配算法拓展第七章:总结和展望7.1 本文主要内容简述7.2 未来相关研究方向展望结尾:字符串相似度匹配算法是对于VB编程来说非常重要且实用的技术。
本文基于VB语言,介绍了三种常见的字符串相似度匹配算法,分别是编辑距离、Jaccard 相似系数和余弦相似度。
并通过性能评估和对比实验,选择了合适的算法。
此外,本文还提到了算法优化和扩展的可能方法,并展望了未来的研究方向。
通过本文的学习,读者可以掌握如何在VB中实现字符串相似度匹配算法,从而提升编程和数据分析的能力。
BF算法KMP算法BM算法1. BF算法(Brute Force Algorithm)BF算法也称为暴力匹配算法,它是一种最简单直观的字符串匹配算法。
其原理是从目标字符串的第一个字符开始,逐个与模式字符串的字符进行比较,如果匹配失败,则将目标字符串的指针向后移动一位,再继续比较。
直到找到匹配或目标字符串被遍历完。
BF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为模式字符串的长度。
在最坏情况下,需要进行n-m+1次比较。
BF算法的优点是实现简单,适用于简单的字符串匹配问题。
但是对于大规模文本的匹配效率较低。
2. KMP算法(Knuth–Morris–Pratt Algorithm)KMP算法是一种改进的字符串匹配算法,通过利用已经匹配的信息来避免不必要的比较。
它首先构建一个部分匹配表(Partial Match Table),用于存储模式字符串每个前缀的最长公共前后缀的长度。
然后通过这个表来指导匹配过程。
KMP算法的核心思想是,当出现不匹配的字符时,通过部分匹配表中的信息,可以将模式字符串向后移动尽可能多的位置,而不是单纯地移动一位。
这样可以大大减少不必要的比较次数,提高匹配效率。
KMP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为模式字符串的长度。
在构建部分匹配表时需要O(m)的时间复杂度,匹配过程需要O(n)的时间复杂度。
KMP算法的优点是在大规模文本匹配时效率较高,缺点是算法较为复杂,需要额外的存储空间来存储部分匹配表。
3. BM算法(Boyer-Moore Algorithm)BM算法是一种高效的字符串匹配算法,通过利用不匹配字符的信息来跳过尽可能多的字符,从而减少比较次数。
其核心思想是从模式字符串的末尾开始匹配,并向前移动模式字符串。
BM算法分为坏字符规则和好后缀规则两部分:-坏字符规则:当遇到不匹配的字符时,将模式字符串根据目标字符串中的字符向后移动一位,从而跳过了部分字符的比较。
字符串精确匹配与比对一、概述字符串精确匹配与比对是计算机科学中的基本问题,即判断两个字符串是否完全相同或者其中一个字符串是否是另一个字符串的子串。
这个问题在各种文本处理和信息检索任务中都有广泛的应用,例如搜索引擎、文本分析和语言建模等。
二、字符串匹配算法字符串匹配算法中有许多不同的方法,包括暴力破解法、Knuth-Morris-Pratt算法、Boyer-Moore 算法、Rabin-Karp 算法等等。
1. 暴力破解法暴力破解法是最简单的字符串匹配算法。
它的基本思路是将模式串与文本串中的每一个子串按照相同的长度进行比对,直到找到匹配的子串或者整个文本串都被搜索完毕。
时间复杂度:O(m∗n)2. Knuth-Morris-Pratt 算法Knuth-Morris-Pratt 算法是一种基于有限状态自动机的字符串匹配算法,它的核心思想是利用已知的匹配信息避免重复比对。
具体地,算法维护一个状态转移表,记录当前匹配字符的状态,当匹配失败时,可以通过跳转转移表中的下一状态,避免重复比对已知的匹配信息。
时间复杂度:O(n+m)3. Boyer-Moore 算法Boyer-Moore 算法是一种基于启发式规则的字符串匹配算法,它的核心思想是从后往前匹配,利用不匹配字符带来的信息快速跳过一定数量的字符。
具体地,算法维护一个 Bad Character 规则和一个 Good Suffix 规则,分别记录当前字符不匹配情况下的下一次比对位置和最长相同后缀前缀长度,通过这些规则快速跳过不可能匹配的子串。
时间复杂度:O(n)4. 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,它的核心思想是将字符串转化为数字计算哈希值进行匹配。
具体地,算法维护一个滑动窗口和一个哈希表,每次滑动窗口到下一个位置时,通过哈希表查询当前子串的哈希值是否与模式串相等,如果相等则可以判断为匹配。
时间复杂度:O(n+m)三、字符串比对应用场景字符串比对是一种基础性的技术,可以应用于许多不同的场景中。
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。
关于算法--蛮⼒法--字符与字符串匹配⼀、顺序查找1、步骤:简单的将给定列表中的连续元素与给定的查找键作⽐较,直到遇到⼀个匹配的元素或遇到匹配元素前就遍历了整个列表2、JavaScript代码实现1 <!DOCTYPE html>2 <html lang="en">3 <head>4 <meta charset="UTF-8">5 <title>SelectionFind</title>6 </head>7 <body>89 </body>10 <script type="text/javascript">11var search = function(arr, k) {12var n = arr.length;13 arr[n] = k;14var i = 0;15while(arr[i] != k){16 i ++;17 }18if( i < n){19return i;20 }else{21return -1;22 }2324 };25var num = search(['a','b','c','d','e','f','g'], 'b');26 console.log(num);27 </script>28 </html>3、算法分析:顺序查找算法具有蛮⼒法的优点(简单)和缺点(效率低),是⼀个线型算法⼀、蛮⼒字符串匹配1、步骤(需要从m个“⽂本”中取出n个“模式”字符串) a、将模式对准⽂本的前m个字符,从左向右匹配每⼀对响应的字符,直到m对字符全部匹配(此时算法停⽌)或者遇不到⼀对匹配的字符串 b、在后⼀种情况下,模式向右移⼀位,然后从模式的第⼀个字符开始,继续把模式和⽂本中的对应字符作⽐较2、JavaScript代码实现1 <!DOCTYPE html>2 <html lang="en">3 <head>4 <meta charset="UTF-8">5 <title>蛮⼒法字符串匹配</title>6 </head>7 <body>89 </body>10 <script type="text/javascript">11var search = function(arrT, arrP) {12var m = arrT.length;13var n = arrP.length;14for(var i = 0; i < m - n ; i++){15var j = 0;16while(( j < m ) && (arrP[j] == arrT[j + i])){17 j++;18 }19if(j == n){20return i;21 }22 }23return -1;24 };25 console.log(search(['a','b','c','d','e','f','g'],['c','d','e']));26 </script>27 </html>3、算法分析移动“模式”之前,可能做⾜m次⽐较,⽽n-m+1次尝试都有可能出现,最坏的情况下,算法属于Θ(mn),平均效率下,算法属于Θ(m+n)=Θ(m)。
课程设计报告 题目:字符串匹配算法实测分析
课程名称:数据结构 专业班级:计科XX 学号: UXXXXX XX 姓名:FSH 指导教师:xxx 报告日期: 2015.9.13 计算机科学与技术学院 数据结构课程组 2015年5月
题目字符串匹配算法实测分析 设计目的:掌握线性结构中的字符串的物理存储结构与基本算法,通过查询阅读文献资料,拓广知识面以及培养学生科研能力。 设计内容:结合教材上的字符串匹配算法,查询文献资料检索4种以上的有关精确匹配算法,掌握算法原理并实现。 设计要求: (1)查阅相关的文献资料,特别是留意年近些年发表的文献资料; (2)要求对各种算法进行理论分析,同时也对实测结果进行统计分析。测试数据要求有一定规模,比如一本书或不少于50篇的中英文文献。 (3)要求界面整洁、美观,操作方便;
报告内容: (一), 运行界面,及运行结果截图 (二),各算法的具体分析,包括起源,基本思路,实例分析,具体实现,和本算法代码。
(三),总程序源代码。
(四),课程设计心得 (一), 运行界面,运行结果说明: 运行代码显示界面: 对于S串可以手动输入字符串检索,也可以选择在计算机里建好的TXT文件,按任意键退出。
按2确认,键入一本书的TXT文件,运行如下
输入待搜索子串“史记”得到运行结果,各算法均返回子串在母串出现的位置 执行算法得运行结果,返回子串在母串所有出现位置。
结果显示运行时间用以统计时间效率: 另一段检索结果的时间截图结果显示如下:
(二),各算法的具体分析 一.穷举算法(Brute force)算法: . 1. 算法起源:
此算法思路简单,容易想到,没有确定的提出者‘ 2.算法基本思想: 之所以成为穷举法,即如名字所言,逐个比较直至穷尽/结束,基本思路为:假设S为母字符串,长度为lengthS,T为子字符串,长度为lengthT. 则从母串第i位元素(从第一位i=1元素开始)开始一次提取长度为lengthT的一串字符挨个与S字符串比较是否相等,若相等,则匹配成功并输出i ,然后在S上后移一位继续比较,直至比较完整个S. sliding window:
3.案例分析: 假设母串S : edgoodbnbqgoodewuopimmxccaluhfui 子串T : goodboy N= lengthS–length+1
(edgoodb不等于goodboy且i(dgoodbo不等于goodboy且i(goodboy等于goodboy且i. . . . . .
(i!字符不等,结束i;
4.算法具体实现: 字符串的物理存储实现—malloc函数申请空间返回unsigned char 型指针,线性结构; 设置参数 : i, 用以表示检测位,范围为(1,N)用for循环语句判断是否遍历S字符串。其中N= lengthS–length+1 ;
辅助函数: Substring(S , i,n)作用为提取S字符串里从第i位起长度为 n 的字符串,其返回值为unsigned char型指针。 Substring算法:
edgoodboybnbqgoodewuopimmxccaluhfui edgoodb dgoodbo goodboy
aluhfui status substring( string s,int pose ,intlen )// 子字符串提取函数substring;返回值为子str字符串 { unsigned char* sub; sub=malloc(10000*sizeof(unsigned char)); inti=strlen(s); int k=pose+len-1; if(i<0||pose>i||k>i) return NULL;
int a; for( a=0;asub[a]=s[pose-1]; sub[a]='\0'; return sub;
} 5 .算法源码: void index(string s, string t) {
intm,n,i; string test; test=malloc(10000*sizeof(unsigned char)); n=strlen(s);m=strlen(t); i=1; int a=0; intjishu[1000];//数组用来计数匹配成功的位置
printf("\n穷举算法运行得:\n"); while(i<=n-m+1){
strcpy(test,substring(s,i,m)); if(strcmp(test,t)!=0) ++i; else { jishu[a]=i; printf(" 匹配成功输出:%d\n",jishu[a]); ++i;++a; }// 返回子串在主串中的位置
}//while //S中不存在与T相等的子串 }//Index
6. 效率分析: 穷举算法虽然易于理解,也容易实现,但是效率却比较低下,因为该算法对于S字符串上的前N位元素,每个元素都提取字符串并进行挨个比较,比较完全匹配或者出现失配时后移一位继续比较,若S长度m,T长度n,则找到所有匹配位置的时间O(mn) 。
二.Sundy算法: 1. 起源: Sunday算法是Daniel M.Sunday于1990年提出的字符串模式匹配。其核心思想是:在匹配过程中,模式串发现不匹配时,算法能跳过尽可能多的字符以进行下一步的匹配,从而提高了匹配效率。
2.算法基本思想: 从母串S提取比较字符串,用T字符串的最后一位元素t[n-1]与s[i-1]比较,出现不相 时运用sundy核心算法,即坏字符算法。坏字符即为s[i-1],然后再在T中找有无坏字符,方向为从前往后,若找到则把该位移到和S的坏字符对齐,若没找到,则后移长度为T串长,在提取比较是否相等,若相等输出在S上的位置i,若不等但t[n-1]与s[i-1],则后移一位继续比较,直至走完S串。
3.案例分析: 假设母串S : edgoodbnbqgoodadecmnkdewuopimmxccaluhfui 若子串为T1 : akideb假设已经比较到第3位 若子串为T2 :adulgnd假设已比较到第19位 假设已比较到第19位:
(T1未找到坏字符n,后移6个字符) (在T中找到坏字符U,平移7 – 2—1=4) edgoodbnbqgooafsffweddadecmnkdewuopimmxccaluh
adulgnd akideb akideb adulgnd 然后继续比较,如果出现匹配或者遇到非坏字符,则后移一位。 4. 算法具体实现: 字符串的物理存储实现—malloc函数申请空间返回unsigned char 型指针,线性结构; 设置参数 : i, 用以表示检测位,范围为(lengthT,lengthS)用for循环语句判断是否走完S字符串。 辅助函数: Substring(S , i,n)作用为提取S字符串里从第i位起长度为 n 的字符串,其返回值为unsigned char型指针。同穷举算法;
5. 算法源码: statussundy(string s,string t) { intm,n;//母子串长度+1 m=strlen(s); n=strlen(t);
inti=n;//检索总长变量n-m intb,bz;//坏字符在母子串位子 int shift=0;//应该移动长度 intsuf ;//好字符长度 int k;//计数
unsigned char* sub1; sub1=malloc(2000*sizeof(unsigned char));
printf("\nSUNDY算法运行得:"); for(;i<=m; i=i+shift)//判断母串是否检测完 { strcpy(sub1,substring(s,i-n+1,n) ); if(strcmp(sub1,t)==0) printf("\n 匹配成功,在母串的第%d 个字符",i-n+1);
int flag=1; //用来辅助跳出嵌套外循环 {//shift函数外围开始 if(strcmp(sub1,t)!=0) {//shift函数范围开始 if(t[n-1]!=s[i-1])//坏字符算法 { for(k=0;k{ if(t[k]==s[i-1])//找到,跳出循环for { shift=n-k-1; flag=0; break; } if(k==n-1&&t[k]!=s[i-1]) { shift=n; flag=0; break; }
} // printf("\n坏字符时移动的距离为%d\n",shift); }
} else shift=1;//匹配成功,后移一位; }//shift外围函数 }//for函数结束 return 0; }
6. 效率分析: 此算法时间复杂度明显要优于穷举算法,因为穷举算法要挨个移动比较字符串,而该算法可能一次移动多个距离,继而会缩短时间,提高效率。而且当子字符串T越长,所含元素差异越大,效率就会越高,因为此时T串内更容易遇到好字符,而且T越长移动距离约长。
三 . cloudy算法: 1. 算法起源: