BF和KMP

本文深入探讨了字符串匹配算法,包括BF算法和KMP算法的实现与应用。通过具体示例展示了如何在主串中查找模式串的位置,适用于文本搜索、生物信息学等领域。
//BF算法
#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
int BF(char S[ ], char T[ ]);

int main()
{
    char S[]="abcabcabcaccb";
    char T[]="abcacc";
    int index=BF(S,T);
    for (int i = 1; i < index; i++)
        cout<<" ";
    cout<<T<<"在"<<endl;
    cout<<S<<"中的位置是:"<<index<<endl;
    return 0;
}

int BF(char S[ ], char T[ ])
{
    int index = 0;                            //主串从下标0开始第一趟匹配
    int i = 0, j = 0;                           //设置比较的起始下标
    while ((S[i] != '\0') && (T[j] != '\0'))
    {
        if (S[i] == T[j])
        {
            i++;
            j++;
        }
        else
        {
            index++;    //i和j分别回溯
            i = index;
            j = 0;
        }
    }
    if (T[j] == '\0')
        return index + 1;      //返回本趟匹配的开始位置(不是下标)
    else
        return 0;
}
//KMP算法
#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
void GetNext(char T[ ], int next[ ]);
int KMP(char S[],char T[]);

int main()
{
    char  S[]="ababcabcacbab";
    char  T[]="abcac";
    int index = KMP(S,T);
    for (int i = 1; i < index; i++)
        cout<<" ";
    cout<<T<<"在"<<endl;
    cout<<S<<"中的位置是:"<<index<<endl;;
    return 0;
}

int KMP(char S[],char T[])
{
    int i = 0, j = 0;
    int next[80] = {-1};
    GetNext(T,next);
    while (S[i] != '\0' && T[j] != '\0')
    {
        if(S[i] == T[j])
        {
            i++;
            j++;
        }
        else
        {
            j = next[j];
            if (j == -1)
            {
                i++;
                j++;
            }
        }
    }
    if(T[j] == '\0')
        return i - strlen(T) + 1;
    else
        return 0;
}
void GetNext(char T[], int next[])
{
    int i, j, len;
    next[0] = -1;
    for (j = 1; T[j]!='\0'; j++)
    {
        for (len = j - 1; len >= 1; len--)
        {
            for (i = 0; i < len; i++)
                if(T[i] != T[j-len+i])
                    break;
            if (i == len)
            {
                next[j] = len;
                break;
            }
        }
        if (len < 1)
            next[j] = 0;
    }
}

/* 以下为改进的蛮力算法
void GetNext(char T[ ], int next[ ])
{
	int j = 0, k = -1;
	next[0] = -1;
	while (T[j] != '\0')                           //直到字符串末尾
	{
		if (k == -1) {                           //无相同子串
			next[++j] = 0; k = 0;
		}else if (T[j] == T[k]) {                //确定next[j+1]的值
				k++;
				next[++j] = k;
			} else k = next[k];          //取T[0]...T[j]的下一个相等子串的长度
	}
 }
*/

//留着补充BM算法

 

### BF算法(Brute Force,暴力匹配算法) BF算法是一种简单直接的字符串匹配算法,其基本思想是将主串的每一个字符作为子串的开头,与要匹配的子串进行逐字符比较。 以下是Python实现的BF算法示例代码: ```python def bf_search(main_str, pattern): m = len(main_str) n = len(pattern) for i in range(m - n + 1): j = 0 while j < n: if main_str[i + j] != pattern[j]: break j += 1 if j == n: return i return -1 # 测试 main_str = "ABABDABACDABABCABAB" pattern = "ABABCABAB" result = bf_search(main_str, pattern) print(f"BF算法匹配结果:{result}") ``` 在上述代码中,`bf_search`函数接收主串`main_str`模式串`pattern`作为参数。通过两层循环,外层循环遍历主串的每一个可能的起始位置,内层循环逐字符比较主串模式串。如果匹配成功,则返回模式串在主串中的起始位置;如果遍历完主串都没有匹配成功,则返回 -1。 ### KMP算法(Knuth-Morris-Pratt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,避免了在匹配过程中不必要的回溯,从而提高了匹配效率。 KMP算法的核心是计算模式串的部分匹配表(Partial Match Table,PMT),也称为前缀表(Prefix Table)。 以下是Python实现的KMP算法示例代码: ```python def get_pmt(pattern): n = len(pattern) pmt = [0] * n j = 0 for i in range(1, n): while j > 0 and pattern[i] != pattern[j]: j = pmt[j - 1] if pattern[i] == pattern[j]: j += 1 pmt[i] = j return pmt def kmp_search(main_str, pattern): m = len(main_str) n = len(pattern) pmt = get_pmt(pattern) j = 0 for i in range(m): while j > 0 and main_str[i] != pattern[j]: j = pmt[j - 1] if main_str[i] == pattern[j]: j += 1 if j == n: return i - n + 1 return -1 # 测试 main_str = "ABABDABACDABABCABAB" pattern = "ABABCABAB" result = kmp_search(main_str, pattern) print(f"KMP算法匹配结果:{result}") ``` 在上述代码中,`get_pmt`函数用于计算模式串的前缀表,`kmp_search`函数用于进行字符串匹配。通过前缀表,在匹配过程中可以避免主串指针的回溯,从而提高匹配效率。
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