j=0;//“主”串指针vector<int>N(m,0);//next表int t=N[0]=-1;//模式串指针(通配符*)while(j<m-1)//j是不会减小的,j会在循环内变为m-1,此时退出if(0>t||P[j]==P[t]){//当出现通配符也就是0>t, 当前j自加1,next表对应j为0。//当不是通配符时,比较是否相等,相等则next表对应j自加
KMP算法的核心思想是在匹配过程中利用已经匹配的部分信息来避免重复匹配。其主要步骤如下: 构建部分匹配表:对于模式字符串中的每个位置,计算在该位置之前的子串的最大前缀和后缀的长度。 字符串匹配:利用部分匹配表,在文本中查找模式字符串,如果发生失配,根据部分匹配表跳过一定的字符,而不是逐个字符地重新匹配。 部分...
同样的,当搜索到下面情况时,文本串中的字符“C”和模式串中的字符“D”不匹配,利用已知的信息,我们右移模式串,不回退搜索位置,继续去查找匹配。 最终,查找成功。 简单来说,文本串和模式串匹配失败时,kmp算法并没有像bf算法描述中一样,将模式串右移1位,从头重新进行搜索,而是利用已匹配信息,不回退文本串的搜索...
同样的,当搜索到下面情况时,文本串中的字符“C”和模式串中的字符“D”不匹配,利用已知的信息,我们右移模式串,不回退搜索位置,继续去查找匹配。 最终,查找成功。 简单来说,文本串和模式串匹配失败时,kmp算法并没有像bf算法描述中一样,将模式串右移1位,从头重新进行搜索,而是利用已匹配信息,不回退文本...
上一篇博客介绍了串匹配问题的定义和蛮力(Brute Force)算法的实现,并且通过分析得出,在最好的情况下,执行一次蛮力算法的时间,是文本串T长度n和模式串P长度m的乘积,即它的最坏时间复杂度为O(nm)。不难想象,当文本串很长时,运行蛮力算法的时间成本相当高。那么,有没有办法能优化串匹配算法,来降低它的时间复杂度...
$w\sqsupset x$(Suffix):如果字串w是x的后置 $P_{k}$:=P.substring(0,k)表示P的一个长度k的字符串前缀 下面介绍四种字符串匹配算法,分别是 基础匹配算法,Rabin-Karp 算法,KMP算法和 DFA算法 通用匹配算法 Naive String-Matching Algorithm 通用匹配算法一般是最愚蠢最直接的方式,通过循环作移位比较来判断字...
1. Boyer-Moore 算法核心思想 Boyer-Moore 算法的核心思想在于尽可能多地跳过主串中的字符比较，从而减少比较的次数，提高匹配效率。它通过两个规则来实现这一目标：坏字符规则（Bad Character Rule）和好后缀规则（Good Suffix Rule）。坏字符规则： 在预处理模式串时，创建一个字符表，记录模式串中每个字符最后一次...
同样的,当搜索到下面情况时,文本串中的字符“C”和模式串中的字符“D”不匹配,利用已知的信息,我们右移模式串,不回退搜索位置,继续去查找匹配。 最终,查找成功。 简单来说,文本串和模式串匹配失败时,kmp算法并没有像bf算法描述中一样,将模式串右移1位,从头重新进行搜索,而是利用已匹配信息,不回退文本串的搜索...
主串的第五位字符是e，模式串的第五位字符也是e，两者匹配，比较完成！由此得到结果，模式串 bce 是主串 abbcefgh 的子串，在主串第一次出现的位置下标是 2：以上就是小灰想出的解决方案，这个算法有一个名字，叫做BF算法，是Brute Force（暴力算法）的缩写。上图的情况，在每一轮进行字符匹配时，模式串的...
bm是一个字符串匹配算法,有实验统计,该算法是著名kmp算法性能的3～4倍,其中有两个关键概念,坏字符和好后缀。 首先举一个例子 需要进行匹配的主串:a b c a g f a c j k a c k e a c 匹配的模式串:a c k e a c 坏字符 如下图所示,从模式串最后一个字符开始匹配,主串中第一个出现的不匹配的...