String pattern matching

这篇博客讨论了字符串模式匹配的问题,重点在于如何通过最少的操作次数使一个字符串成为另一个字符串的子串。文章介绍了两种方法,包括KMP算法解决长字符串匹配和简单算法处理短字符串匹配,并提供了C语言实现的示例代码。示例中,给定字符串'HELLOWORLD'和'LOWER',最小操作次数为1,即将'H'变为'L'。

Description

字符串的模式匹配是一种常用的运算。所谓模式匹配,可以简单地理解为在目标(字符串)中寻找一个给定的模式(也是字符串),返回目标和模式匹配的第一个子串的首字符位置。通常目标串比较大,而模式串则比较短小

对于字符串较长的模式匹配问题,我们可以使用克努特—莫里斯—普拉特操作(即KMP算法)解决,KMP算法的时间复杂度O(m+n).对于字符串较短的匹配问题,我们也可以使用简单算法解决。请解决如下字符串的模式匹配问题:

给定字符串S与T,规定S上操作REPLACE(i, x)表示为将S中第i个字符更改为x.

求最小操作次数a,使得T为S的子串。当任意次操作均不能使得T为S字串时,输出-1.

Input

两行,共两个字符串,即S、T.

Output

一行,即a的值。

Sample Input

HELLOWORLD

LOWER

Sample Output

1

Hint

保证字符均为英文字母,且S、T长度不超过100.

# include<stdio.h>
# include<string.h>
/*Description
字符串的模式匹配是一种常用的运算。
所谓模式匹配,可以简单地理解为在目标(字符串)中寻找一个给定的模式(也是字符串),
返回目标和模式匹配的第一个子串的首字符位置。通常目标串比较大,而模式串则比较短小。
对于字符串较长的模式匹配问题,我们可以使用克努特—莫里斯—普拉特操作(即KMP算法)解决,
KMP算法的时间复杂度O(m+n).对于字符串较短的匹配问题,我们也可以使用简单算法解决。
请解决如下字符串的模式匹配问题:
给定字符串S与T,规定S上操作REPLACE(i, x)表示为将S中第i个字符更改为x.
求最小操作次数a,使得T为S的子串。当任意次操作均不能使得T为S字串时,输出-1.
Input两行,共两个字符串,即S、T.
Output一行,即a的值。
Sample Input
HELLOWORLD
LOWER
Sample Output
1
Hint
保证字符均为英文字母,且S、T长度不超过100.*/

/*int find(char s[], char t[], int lent, int *p, int lens)
{//思路如下,先假设t与s的字符全不一样,再将t拆分为长度任意的子串与S用strstr匹配
// 如能匹配到,则 这几个字符相同,需要对其他字符(其他字符数目为操作数)进行操作 
	int i = 0, j = 0;
	char temp[100] = {'\0'};//双引号为字符,单引号为字符串 
	for (i = lent - 1;i >= 0; i --)//i从lent-1开始,这样一开始lent-i为1,temp长度为1 
	{
		for (j = 0;j <= i; j ++)//从第j开始取t的子串 
		{//temp长lent-i,即为t的子串 
			strcpy(temp, t + j);//用temp存一段子串(从t+j开始,随着j增加从而遍历) 
			temp[lent - i] = '\0';//在结尾加上截断,获得特定长度的子串 
			//注意下标是从0开始,所以截断为lent-i(字符串长度就是下标最后一个) 
			if ((strstr(s, temp) != 0) && ((strstr(s, temp) - s) + lent -j) <= lens)
			{//若无法匹配到,且 从匹配到的位置开始加上lent-j的长度不超过lens,则可以操作
			//如果 加上lent-j的长度超过lens ,则虽然从匹配到的位置开始加上temp子串长度
			//后不会超过lens,但是 由于要使得s与对t子串后面的部分相同,必须使t子串减去
			//前j个后,从strstr开始,能有s中的元素与之对应 
				*p = i;
			}
		}	
	}	
}
int main()
{
	char s[100] = {'\0'};
	char t[100] = {'\0'};
	scanf("%s %s", &s, &t);
	int lent = strlen(t);//表示长度 
	int lens = strlen(s);//注意,两个记录长度的变量很像,小心别打错了 
	int q;
	int *p = &q;//通过一个指针以便在函数中操作,指针记录操作数 
	*p = lent;//假设t中每个字符都与s不一样,一开始操作lent次 
	if (lent > lens)//无法操作的情况 
	{
		printf("%d\n", -1);
	}
	else
	{
		find(s, t, lent, p,lens);//用find函数确定操作数 
		printf("%d\n", *p);
	}
	
	return 0;
}*/
/*法二法1其实是有问题的,只是碰巧能过。如果t与s相同的部分中间恰好有一个
字母有差异,则由于法一是根据连续的字符判断有多少相同,所以会有很长一段被视为不同 */
	int main (){
	int a,x,y,c,d,i,j,z,m;
	char s[100]={0},t[100]={0},czs[100]={0};
	//思路和法1不同,是把S切为与t等长的子串,遍历比较,得到不同的字符数,取最小值 
	gets(s);
	gets(t);
	x=strlen(s);
	y=strlen(t);
	z=strcmp(s,t);//判断是否完全相同 
	if (y>x)
	{printf("-1\n");}//无法操作的情况 
	else if (z==0)
	{printf("0\n");}//完全相同时 
	else
	{
		for (i=0;i<=x-y;i++)//i用来表示取s子串的首地址,由于s子串长度与t相同为y,故i《=x-y 
		{
			c=0;
			for(j=0;j<y;j++)//j为循环变量 
			{
				if(s[i+j]==t[j]){c++;}//挨个遍历元素进行比较 
			}//c记录 相同字符数目 
		czs[i]=y-c;//记录操作数 
	}
	
	d=czs[0];
	for(m=0;m<=x-y;m++)
	{
		if(czs[m]<d) d=czs[m];//取d为数组的第一个,然后遍历比较,取最小值 
	}
	
	printf("%d\n",d);
	}
	return 0;
}

<think>嗯,用户问的是关于C++中的字符串模式匹配代码。首先,我得确认用户的需求是什么。可能他们需要了解如何在一个字符串中查找特定的子串或模式,这在编程中很常见。常见的应用比如文本搜索、数据验证或者解析等。 首先,我应该考虑不同的字符串匹配算法,比如暴力匹配、KMP算法、Boyer-Moore算法或者Rabin-Karp算法。用户可能对基础方法更感兴趣,所以先介绍最简单的暴力匹配法,然后再提到更高效的算法,这样能覆盖不同层次的需求。 然后,我需要考虑代码示例的结构。用户可能需要一个可以直接编译运行的例子,所以得写一个完整的函数,可能包括main函数来演示。同时,要确保代码正确,语法没有问题,比如正确的循环条件和指针移动。 另外,用户提到是C++代码,所以使用标准库中的string类会比较合适。在暴力匹配的例子中,使用两个循环:外层循环遍历主字符串,内层循环比较子串的每个字符。如果发现不匹配,就跳出内层循环;如果全部匹配,就返回当前的位置。 接下来,可能要考虑一些边界情况,比如空字符串,或者子串比主串长的情况,这时候应该返回-1。在代码中加入这些判断会让示例更健壮。 然后,可能需要比较不同算法的优缺点。比如暴力法虽然简单,但效率不高,时间复杂度是O(n*m)。这时候可以提到KMP算法,它通过预处理模式字符串来避免重复比较,提高效率。可能用户需要的是更高效的解决方案,所以给出两种方法的对比会更好。 最后,确保回答结构清晰,分点说明,先给出暴力法的代码,再介绍其他方法,并解释它们的原理和适用场景。这样用户可以根据自己的需求选择合适的算法。 同时,注意用户可能对算法原理不太熟悉,所以需要用简单的中文解释,避免过于专业的术语,或者如果使用术语的话,要简要说明。比如在解释KMP时,可以提到“部分匹配表”或者“最长公共前后缀”,但不用深入细节,除非用户特别要求。 还要检查代码是否符合C++标准,比如使用正确的头文件,using namespace std是否应该包含,或者是否需要避免使用它。不过对于示例代码来说,使用using namespace std可以简化代码,提高可读性,虽然在实际项目中可能不建议这样做。 总结一下,回答的结构应该是先介绍问题,给出暴力法的示例代码,解释其原理和复杂度,然后简要介绍更高效的算法,如KMP,并可能提供代码或伪代码,说明其优势。这样用户既能得到一个可运行的例子,也能了解到进一步优化的方向。</think>在C++中,字符串模式匹配String Pattern Matching)的常见实现方法及代码示例如下: --- ### 一、暴力匹配法(Brute-Force) 最基础的字符串匹配算法,通过逐个字符比较实现: ```cpp #include <iostream> #include <string> using namespace std; int bruteForceMatch(const string &text, const string &pattern) { int n = text.length(); int m = pattern.length(); if (m == 0) return 0; // 空模式直接匹配 if (n < m) return -1; // 主串比模式短 for (int i = 0; i <= n - m; ++i) { int j; for (j = 0; j < m; ++j) { if (text[i + j] != pattern[j]) break; } if (j == m) return i; // 找到匹配 } return -1; // 未找到 } int main() { string text = "ABABABCABAABABABCA"; string pattern = "ABABC"; int pos = bruteForceMatch(text, pattern); cout << "Pattern found at index: " << pos << endl; return 0; } ``` --- ### 二、KMP算法(Knuth-Morris-Pratt) 通过预处理生成部分匹配表(Partial Match Table),时间复杂度优化到 $O(n+m)$: ```cpp vector<int> computeLPS(const string &pattern) { int m = pattern.length(); vector<int> lps(m, 0); int len = 0; // 当前最长前缀后缀长度 for (int i = 1; i < m; ) { if (pattern[i] == pattern[len]) { lps[i++] = ++len; } else { if (len != 0) len = lps[len-1]; else lps[i++] = 0; } } return lps; } int KMPMatch(const string &text, const string &pattern) { int n = text.length(), m = pattern.length(); if (m == 0) return 0; vector<int> lps = computeLPS(pattern); int i = 0, j = 0; while (i < n) { if (text[i] == pattern[j]) { ++i; ++j; if (j == m) return i - j; // 匹配成功 } else { if (j != 0) j = lps[j-1]; else ++i; } } return -1; } ``` --- ### 三、算法选择建议 1. **暴力法**:适合短字符串或简单场景 2. **KMP**:适合模式串有重复子结构的情况 3. **Boyer-Moore**:适合大字符集(如英文文本) 4. **Rabin-Karp**:适合多模式匹配(利用哈希值比较) --- ### 四、扩展应用场景 - 文本编辑器中的查找功能 - 病毒特征码扫描 - 生物信息学中的DNA序列分析 需要具体实现其他算法或优化细节,可以进一步说明需求!
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