朴素的模式匹配算法

问题描述:如果串s2是串s1的子串,求串s2在串s1中第一次出现的位置。

分析:用串s2的第一个字符依次从串s1的第一个字符开始比较,不等则后移一个位置。。。。

代码整理:


#include<stdio.h>
#include<stdlib.h>
#include<string.h>
int index(char s1[],char s2[],int n1,int n2)  
{  int i,j;
   i=0;j=0;
   while(i<n2&&j<n1)        /*反复比较*/
	   if(s2[i]==s1[j]){
		   i++;j++;}       /*继续比较下一个*/   
	   else {j=j-i+1;       /*主串、子串的i、j值回溯,重新开始下一次匹配*/
	         i=0;}
	   if(i>=n2)
		   return(j-n2+1);
	   else return 0;
}
void main()
{ char s1[]="abbaba";
  char s2[]="aba";
  int a,n1,n2;
  n1=strlen(s1);n2=strlen(s2);
  a=index("abbaba","aba",n1,n2);
  if(a!=0)
	  printf("匹配成功,s[]在c[]中第一个字符序号为:%d\n",a);
  else printf("匹配失败");
}


 执行结果:

 

### 实现朴素模式匹配算法的C语言版本 朴素模式匹配(Naive Pattern Matching)是一种简单的字符串匹配算法,它通过逐一比较目标串中的子串与模式串来查找匹配位置。以下是该算法的核心逻辑以及其实现: #### 核心原理 朴素模式匹配算法的工作方式如下: - 对于长度为 `m` 的模式串和长度为 `n` 的目标串,依次尝试将模式串放置在目标串的不同起始位置上。 - 如果发现不匹配,则移动到下一个可能的位置并重新开始比较。 时间复杂度通常为 O(n * m),其中 n 是目标串的长度,m 是模式串的长度[^1]。 #### C语言实现 下面是朴素模式匹配算法的一个标准实现: ```c #include <stdio.h> #include <string.h> void naivePatternMatching(const char* text, const char* pattern) { int n = strlen(text); // Length of the target string int m = strlen(pattern); // Length of the pattern string for (int i = 0; i <= n - m; i++) { // Iterate over possible starting positions int j; for (j = 0; j < m; j++) { // Compare characters one by one if (text[i + j] != pattern[j]) { break; // Mismatch found, exit inner loop } } if (j == m) { // If all characters matched printf("Pattern found at index %d\n", i); } } } int main() { const char text[] = "ABACADABRAC"; // Target string const char pattern[] = "ABA"; // Pattern to search for naivePatternMatching(text, pattern); // Call the function return 0; } ``` 上述代码实现了朴素模式匹配的功能,并打印出所有找到的匹配索引位置。 --- ### 解释与扩展 1. **函数参数说明** - 参数 `text` 表示目标字符串。 - 参数 `pattern` 表示要匹配的模式字符串。 2. **外层循环** 外层循环控制模式串在整个目标串上的滑动窗口起点。每次迭代都会检查一个新的潜在匹配位置。 3. **内层循环** 内层循环逐字符对比当前窗口内的子串与模式串的内容。如果发生任何不匹配的情况,则立即退出内层循环。 4. **性能分析** 虽然简单易懂,但此方法的时间效率较低,在最坏情况下需执行 \(O((n-m+1)m)\) 次操作。对于大规模数据集或者更复杂的场景,可以考虑其他高级算法如 KMP 或 Boyer-Moore 算法。 --- ### 结合概率模型的应用可能性 尽管朴素模式匹配本身并不涉及概率计算,但在某些特定应用场合下可结合贝叶斯分类器的思想进行改进。例如当处理模糊查询或带有噪声的数据时,可以通过估计条件概率 \(p(\text{match}|\text{text})\) 来增强鲁棒性[^2]。 然而需要注意的是,这种组合会显著增加程序设计难度及运行开销,因此仅适用于特殊需求环境下的优化方案[^3]。 ---
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