字符串的模式匹配

本文详细介绍了两种模式匹配算法:朴素的模式匹配与KMP算法。朴素的模式匹配使用指针回溯的方式进行字符串匹配,时间复杂度较高。而KMP算法通过预处理模式串构建next数组,避免了主串指针的回溯,提高了匹配效率。

1、Naive的模式匹配

     int NaiveIndex(char * Sstr,char * Tstr)

       {

           int i=0,j=0;

           while(i<strlen(Sstr)&&j<strlen(Tstr))

              {

                  if(Sstr[i]==Tstr[j])

                     {

                        i++;

                        j++;

                      }

                  else

                     {

                        i=i-j+1;                  //指针回溯

                        j=0;

                      }

              }

          if(j==strlen(Tstr))

                return i-j;

          else

                return -1;

       }

此方法最鲜明的特点就是指针回溯,时间复杂度为O(n*m)。


2、KMP算法

KMP算法中主串指针无须回溯,这是通过分析模式串中所蕴含的信息实现的。

从i=0,j=0看是,判断Sstr[i]==Tstr[j]是否相等

若相等,i++,j++,一直向下匹配;

若不相等,j=next[j],再重新判断Sstr[i]==Tstr[j]是否相等,直至匹配成功或主串遍历完毕


这里的next[j]就是根据模式串中蕴含的信息建立的数组。可以这样理解:在模式串位置j处之前的next[j]个字符与模式串开始的next[j]个字符是匹配的,但不是重叠的。

即模式串中索引值为0~next[j]-1之间的字符与主串中索引值为i-next[j]+1~i之间的字符是匹配的,接下来就要判断Sstr[i]==Tstr[j]是否相等(j=next[j])。

        //next[]数组值的求解

        void getNext(char *Tstr,int next[])

        {

           next[0]=-1;

           int i=0,j=-1;

           while(i<strlen(Tstr))

               {

                   if(j==-1||Tstr[i]==Tstr[j])

                     {

                        i++;

                        j++;

                        next[i]=j;

                     }

                  else

                         j=next[j];

                 }

         }

       //KMPIndex函数

      int KMPINdex(char * Sstr,char * Tstr)

       {

          int i=0,j=0;

          int lenS=strlen(Sstr);

          int lenT=strlen(Tstr);

          while(i<lenS&&j<lenT-1)

              {

                 if(j==-1||Sstr[i]==Sstr[j])

                     {

                        i++;

                        j++;

                     }

                 else

                        j=next[j];

               }

           if(j==lenS-1)

                 return i-j;

            else

                  return -1;

         }

主串中每个字符只与模式串中的一个字符比较,因此时间复杂度为O(m+n)。

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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