字符串匹配
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- 字符串匹配
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- BF(Brute force)算法
- RK(Rabin-Karp)算法
- BM(Boyer-Moore)算法
- KMP(Knuth Morris Pratt)算法
字符串匹配
BF(Brute force)算法
实现:每次向后移动一位进行匹配
RK(Rabin-Karp)算法
实现:将每组要匹配长度的字符串进行hash,再hash后的元素里找
BM(Boyer-Moore)算法
有两部分组成:并且是由大到小,倒着匹配
坏前缀:普通匹配只一位一位移动,移动规则为 si(坏字符的位置) xi(坏字符在匹配字符最后出现的位置) 都没有xi=-1
移动距离等于si-xi
好后缀:坏前缀有可能产生负数,所以还要利用好后缀来进行匹配,好后缀类似坏前缀如果匹配串中有和好后缀相同的子串
,移动到最靠后的子串的位置,如果没有相同的子串,就需要在匹配的子串中,查找和前缀子串匹配最长的子串进行移动。
KMP(Knuth Morris Pratt)算法
实现:关键部分next数组,失效函数。next数据就是匹配串字符串最长匹配前缀和最长匹配后缀的关系。
KMP算法的Go语言实现代码如下:
package mainimport "fmt"func main() {
a := "ababaeabacaaaaaddfdfdfdfdf"b := "aca"pos := Kmp(b, a)fmt.Println(pos)
}
func Kmp(needle string, str string) int {
next := getNext(needle)fmt.Println(next)j := 0for i := 0; i < len(str); i++ {
for j > 0 && str[i] != needle[j] {
j = next[j-1] + 1}if str[i] == needle[j] {
j++}if j == len(needle) {
return i - j + 1}}return -1
}func getNext(needle string) []int {
var next = make([]int, len(needle))fmt.Println(next)next[0] = -1k := -1for i := 1; i < len(needle); i++ {
for k != -1 && needle[k+1] != needle[i] {
k = next[k]}if needle[k+1] == needle[i] {
k++}next[i] = k}return next
}