算法学习——字符串算法

本文探讨了精确字符串匹配的不同方法,包括暴力搜索、Rabin-Karp的指纹计算、KMP算法利用前缀表、BMH算法及Trie数据结构在字符串匹配中的高效应用。重点介绍了KMP算法的原理和Trie树在存储和匹配上的优势。

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精确字符串匹配

问题的定义

在这里插入图片描述

想法1:暴搜

检查文本从0到n-m的所有值,失配后文本指针向后移动1位,算法的时间复杂度高
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匹配失败的最好的情况:每个子串的第一个字符就与模式串不匹配
匹配失败的最坏的情况:每个子串的最后一个字符与模式串不匹配

想法2:指纹

但由于m可能很长导致指纹是一个很大的数无法存储,所以想到采用hash函数来计算指纹,两个字符串的指纹相同两个字符串不一定相同,但指纹不同字符串一定不同

Rarbin-Karp算法在这里插入图片描述

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想法3:文本中的每个字符仅比较一次

前面比较算法都没有应用到模式中已匹配吧部分的记忆
现在利用前缀表来存储 π [ q ] \pi [q] π[q]的值
π [ q ] \pi[q] π[q]表示模式中前q个字符前缀等于后缀的最大长度

KMP算法

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BMH算法
  1. 偏移表计算
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  2. 算法伪代码
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Tries数据结构

  1. Trie是一种存储字符串集合的数据结构
  2. Trie的性质
    在这里插入图片描述
  3. Trie树每个节点结构具体实现

patricia trie

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