【python3数据结构】Boyer- Moore算法

最新推荐文章于 2024-11-04 10:38:34 发布
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#Boyer- Moore Voting

本文深入探讨了Boyer-Moore算法的核心原理及应用,这是一种高效的字符串搜索算法,在计算机科学中占有重要地位。文章详细介绍了算法的工作流程、时间复杂度分析以及与其他搜索算法的比较。
Python:实现字符串boyer moore search博耶摩尔搜索算法(附完整源码)
希望我的博客，能帮上你解决学习中工作中所遇到的问题
08-08 371
Python:实现字符串boyer moore search博耶摩尔搜索算法(附完整源码)
100种算法【Python版】第39篇——Boyer-Moore算法
AnFany
11-03 324
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力扣169题：多数元素，Boyer-Moore投票算法学习笔记，python实现
Mr_LHS的博客
03-13 566
题目：给定一个大小为n的数组，找到其中的多数元素，多数元素是指在数组中出现次数大于n/2 的元素。 你可以假设数组是非空的，并且给定的数组总是存在多数元素。 实例1： 输入：[3,2,3] 输出：3 实例2： 输入：[2,2,1,1,1,2,2] 输出：2 看到这个题目，我第一反应想到的就是通过哈希表的映射关系来做，所以通过创建字典进行元素与个数的对应关系，从而实现多数元素的返回 在这里插入代码片...
python 实现字符串boyer moore search博耶摩尔搜索算法
luthane的博客
08-13 1189
Boyer-Moore 搜索算法（也称为 Boyer-Moore 字符串搜索算法）是一种高效的字符串搜索算法，由 Robert S. Boyer 和 J Strother Moore 在 1977 年提出。这种算法特别适用于在一个较长的文本字符串中搜索一个较短的模式字符串的情况。Boyer-Moore 算法通过两种启发式方法来提高搜索效率：坏字符规则（Bad Character Rule）和好后缀规则（Good Suffix Rule）。坏字符规则（Bad Character Rule）
Python实现字符串匹配算法Boyer- Moore
weixin_33709219的博客
08-30 531
参考链接： 阮一峰 字符串匹配的Boyer-Moore算法 感谢作者分享！ 文中demo使用Python3实现。 待完成：好后缀规则。 其他：学习Python中，若demo中有Python相关或其他错误，请稍加批判。 def string_match_boyer_moore(string,match,start=0): string_len = len(string) match_...
python实现字符串匹配的Boyer-Moore算法
虫子
05-13 1112
'''http://www.ruanyifeng.com/blog/2013/05/boyer-moore_string_search_algorithm.html''' def isCharactorIn(s,c): try: pos = s.index(c) except ValueError: pos = -1 ...
精选资源
cpp代码-boyer-Moore算法实现
07-14
Boyer-Moore算法是一种高效的字符串搜索算法，尤其在处理大量文本时表现出色。这个压缩包文件包含了使用C++语言实现的Boyer-Moore算法的源代码，以及一个可能包含算法解释或使用说明的README.txt文件。接下来，我们...
Python实现Boyer-Moore算法
最新发布
qq_42568323的博客
11-04 860
Boyer-Moore算法的提出是为了克服早期字符串搜索算法（如朴素算法）效率低下的问题。它采用了“从右到左”的匹配策略，并结合了坏字符和好后缀的规则，极大地减少了不必要的比较，从而提升了性能。在这篇博客中，我们深入探讨了Boyer-Moore算法的原理、实现细节及其在Python中的面向对象设计。我们通过类的设计和相应的方法实现了该算法，并进行了性能测试。
Boyer-Moore 投票算法
Hyram的博客
06-10 630
刷题遇到要求时间复杂度 O(n) 和空间复杂度 O(1)的算法题(求主元素)，看到题解中的投票算法很不错，就记录了下来！
互联网面试突击算法-字符串匹配（KMP算法-Boyer-Moore算法-Rabin-Karp算法）
weixin_45594172的博客
03-08 1280
KMP算法是一种高效的字符串匹配算法，利用了子串中已经匹配过的信息，避免了朴素算法中的回溯。Rabin-Karp算法是一种基于哈希函数的字符串匹配算法，它利用哈希值来快速判断主串和子串是否相等，从而加速了匹配过程。这是最简单直观的字符串匹配算法，也称为暴力匹配算法。它的思想是从主串的每个可能的位置开始，逐个比较主串和子串中的字符，直到找到匹配或者主串被完全扫描。Rabin-Karp算法适用于特定情况下的哈希匹配。KMP算法在大部分情况下具有较高的性能和较低的时间复杂度，适用于大规模文本和模式的匹配。
Boyer-Moore算法
03-01
c++ 实现高效的字符匹配B_M算法，该算法是在vc6.0下运行通过。。
python实现BM匹配算法
01-24
使用了BM匹配算法计算了左右图像的视差图，本次BM匹配算法是使用python3.7，通过调用opencv库函数实现
BM算法　　Boyer-Moore高质量实现代码详解与算法详解
u011384879的专栏
03-09 746
转自：http://www.cnblogs.com/xubenben/p/3359364.html（点击打开链接） BM算法的论文：http://www-igm.univ-mlv.fr/~lecroq/string/node14.html（点击打开链接） BM算法 后缀匹配，是指模式串的比较从右到左，模式串的移动也是从左到右的匹配过程，经典的BM算法其实是对后缀蛮力匹配算法的
boyer-moore算法python
sun13047140038的博客
10-23 250
这个示例包含了Boyer-Moore算法的实现，包括构建坏字符表（bad character table）和好后缀表（good suffix table）。然后，boyer_moore_search函数使用这些表来执行搜索。在这个示例中，它会输出找到的模式的索引位置。你可以将text和pattern更改为你自己的文本和模式来测试不同的输入。Boyer-Moore算法是一种用于字符串搜索的高效算法，它通过跳过尽可能多的字符来减少比较的次数。# 测试Boyer-Moore搜索。
算法数据结构——字符串搜索算法BM（Boyer Moore）精讲及python实现
白话机器学习
06-05 2225
Boyer Moore 算法：简称为 BM 算法，是由它的两位发明者 Robert S. Boyer 和 J Strother Moore 的名字来命名的。BM 算法是他们在 1977 年提出的高效字符串搜索算法。在实际应用中，比 KMP 算法要快 3~5 倍。BM 算法思想：对于给定文本串T与模式串p，先对模式串p进行预处理。然后在匹配的过程中，当发现文本串T的某个字符与模式串p不匹配的时候，根据启发策略，能够直接尽可能地跳过一些无法匹配的情况，将模式串多向后滑动几位。
Boyer-Moore 算法详解
IF
01-12 3702
  写在前面：我的本意是想以通俗的语言来介绍Boyer-Moore，可是“学术”一点的语言毕竟有它存在的合理性，所以，额……  我的另一个意图是想详细介绍good-suffix shift的计算方法——因为中文世界中看不到对其完整的介绍：涉及到good-suffix的地方不是被直接跳过，就是仅仅给出一段代码——而这个部分的算法其实相对于Boyer-Moore本身来说更是精巧。 
Boyer-Moore字符串搜索算法
不知道该写啥QAQ
03-27 925
该算法的主要观点是：如果将模式的结尾与文本进行比较，则可以进行文本跳转而不是检查文本的每个字符。这样做的原因是将文本排列在图案中，将图案的最后一个字符与文本中的字符进行比较。如果字符不匹配，则不需要沿着模式继续向后搜索。如果文本中的字符与模式中的任何字符不匹配，则要检查的文本中的下一个字符沿着文本位于n个更远的位置，其中n是模式的长度。如果文本的字符是在图案，然后沿着文本的图形的局部移做是为了沿着匹
Boyer_Moore算法(多数投票算法)
c_living的博客
03-05 930
该算法的原理非常的巧妙，主要是利用主要元素要在数组中超过半数，所以就可以这样操作：设置一个计数器，每次遇见主要元素加1，遇见其他任何的元素就减1，可想而知，因为多数元素是主要元素，最后肯定会是一个正数，那么利用这个就可以找出那个主要元素。那么问题就是如何让主要元素等于1，其他的元素等于-1.举例说明：[7, 7, 5, 7, 5, 1 | 5, 7 | 5, 5, 7, 7 | 7, 7, 7, ...
python高效搜索 Boyer-Moore 算法如何使用
02-13
Boyer-Moore算法是一种高效的字符串匹配算法，它可以在线性的时间内找到文本中的字符串匹配。该算法的核心思想是通过预处理，预估坏字符的距离，从而跳过一些不必要的匹配比较。 以下是使用Boyer-Moore算法的一个简单的Python示例： ``` def boyer_moore(text, pattern): n = len(text) m = len(pattern) right = [-1] * 256 for j in range(m): right[ord(pattern[j])] = j i = 0 while i <= n - m: skip = 0 for j in range(m - 1, -1, -1): if pattern[j] != text[i + j]: skip = max(1, j - right[ord(text[i + j])]) break if skip == 0: return i i += skip return -1 text = "This is a sample text." pattern = "sample" result = boyer_moore(text, pattern) if result == -1: print("Pattern not found.") else: print("Pattern found at index ", result) ``` 该示例使用Boyer-Moore算法在给定的文本中查找给定的字符串模式。算法首先预处理了坏字符表，然后从左到右扫描文本，每次移动匹配的位置，直到找到匹配或扫描完所有字符串。
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