字符串匹配
来源:互联网 发布:淘宝如何搜索百度网盘 编辑:程序博客网 时间:2024/06/12 16:48
KMP算法
首先来看一下前缀蛮力匹配算法的代码(以下代码从linux源码string.h中抠出),模式串和母串的比较是从左到右进行(strncmp()),如果找不到和模式串相同的子串,则从左到右移动模式串,距离为1(s++)。
{
register const size_t len= strlen(wanted);
if (len==0)return (char*)s;
while (*s!=* wanted|| strncmp(s, wanted, len))
if (*s++=='\0')
return (char*)NULL;
return (char*)s;
}
KMP算法中的KMP分别是指三个人名:Knuth、Morris、Pratt,其本质也是前缀匹配算法,对比前缀蛮力匹配算法,区别在于它会动态调整每次模式串的移动距离,而不仅仅是加一,从而加快匹配过程。下图通过一个直观的例子展示前缀蛮力匹配算法和KMP算法的区别,前文提过,这二者唯一的不同在于模式串移动距离。
上图中,前缀蛮力匹配算法发现匹配不上,就向右移动距离1,而KMP算法根据已经比较过的前缀信息,了解到应该移动距离为2;换句话说针对母串的下一个匹配字符,KMP算法了解它下回应该匹配模式串的哪个位置,比如上图中,针对母串的第i+1个字符,KMP算法了解它应该匹配模式串的第k+1个字符。为什么会是这样,这是因为母串的子串T[i-k, i]=aba,而模式串的子串P[0,k]=aba,这二者正好相等。所以模式串应该移动到这个位置,从而让母串的第i+1个字符和模式串的第k+1个字符继续比较。
那k值又是如何寻找?请注意上图中,模式串位置j已经匹配上母串的位置i,也就是T[i-k, i] = P[j-k, j]=aba;根据前文的T[i-k, i] = P[0, k] = aba, 从而得出P[0, k] = P[j-k, j] = aba。通过观察发现,就是在模式的子串[0, j]中寻找一个最长前缀[0,k],从而使得[j-k, j] = [0,k];
于是可以定义一个jump数组,jump[j]=k,表示满足P[0, k] ==P[j-k, j] 的最大k值,或者表述为:如果模式串j+1匹配不上母串的i+1,那跳转到模式串k+1继续比较。有了这个jump数组,就很容易写出kmp算法的伪代码:
for i:=1 to ndo
Begin
while (j>0) and (P[j+1]<>T[i])do j:=jump[j];[
if P[j+1]=T[i] then j:=j+1;
if j=m then
Begin
writeln('Pattern occurs with shift',i-m);
end;
end;
KMP算法中jump数组的构建可以通过归纳法来解决,首先确定jump[1]=0;假设jump[j]=k,也就是P[0, k] == P[j-k, k],如果P[j+1] == P[k+1],那么得出[0,k+1] = P[j-k, j+1],从而更加定义得出jump[j+1] = k+1;
如果P[j+1] != P[k+1],那就接着比较P[j+1] ?= P[k1+1],其中(jump[k] = k1),根据(jump[k]=k1)的定义,P[0,k1] == P[k-k1, k],根据(jump[j]=k)的定义,P[0, k] == P[j-k, k],根据这两个等式,推出P[0, k1] == P[j-k1, j],如果此时P[j+1] == P[k1+1],则得出:jump[j+1] = K1 +1 = jump[k] +1。
如果P[j+1] != P[K1+1],继续递归比较P[j+1] 和P[jump[jump[k]]+1] …. P[1]。
如果依次比较都不相等,那么jump[j+1] = 0;写成伪代码如下,可以看出其实就是模式串自我匹配的过程。
j:=0;
for i:=2 to mdo
begin
while (j>0) and (P[j+1]<>P[i])do j:=jump[j];
if P[j+1]=P[i] then j:=j+1;
jump[i]:=j;
end;
考虑模式串匹配不上母串的最坏情况,前缀蛮力匹配算法的时间复杂度最差是O(n×m),最好是O(n), 其中n为母串的长度,m为模式串的长度。KMP算法最差的时间复杂度是O(n);最好的时间复杂度是O(n/m)。
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改进。所以还是先从最简单的后缀蛮力匹配算法开始。下面直接给出伪代码,注意这一行代码:j++;BM算法所做的唯一的事情就是改进了这行代码,即模式串不是每次移动一步,而是根据已经匹配的后缀信息,从而移动更多的距离。
while (j <= strlen(T) - strlen(P)) {
for (i= strlen(P)-1; i>=0 && P[i] ==T[i+ j]; --i)
if (i <0)
match;
else
++j;
}
为了实现更快移动模式串,BM算法定义了两个规则,好后缀规则和坏字符规则,如下图可以清晰的看出他们的含义。利用好后缀和坏字符可以大大加快模式串的移动距离,不是简单的++j,而是j+=max (shift(好后缀), shift(坏字符))
先来看如何根据坏字符来移动模式串,shift(坏字符)分为两种情况:
- 坏字符没出现在模式串中,这时可以把模式串移动到坏字符的下一个字符,继续比较,如下图:
- 坏字符出现在模式串中,这时可以把模式串第一个出现的坏字符和母串的坏字符对齐,当然,这样可能造成模式串倒退移动,如下图:
为了用代码来描述上述的两种情况,设计一个数组bmBc['k'],表示坏字符‘k’在模式串中出现的位置距离模式串末尾的最大长度,那么当遇到坏字符的时候,模式串可以移动距离为: shift(坏字符) = bmBc[T[i]]-(m-1-i)。如下图:
数组bmBc的创建非常简单,直接贴出代码如下:
int i;
for (i=0; i< ASIZE;++i)
bmBc[i] = m;
for (i=0; i< m -1;++i)
bmBc[x[i]] = m- i -1;
}
再来看如何根据好后缀规则移动模式串,shift(好后缀)分为三种情况:
- 模式串中有子串匹配上好后缀,此时移动模式串,让该子串和好后缀对齐即可,如果超过一个子串匹配上好后缀,则选择最靠左边的子串对齐。
- 模式串中没有子串匹配上后后缀,此时需要寻找模式串的一个最长前缀,并让该前缀等于好后缀的后缀,寻找到该前缀后,让该前缀和好后缀对齐即可。
- 模式串中没有子串匹配上后后缀,并且在模式串中找不到最长前缀,让该前缀等于好后缀的后缀。此时,直接移动模式到好后缀的下一个字符。
为了实现好后缀规则,需要定义一个数组suffix[],其中suffix[i] = s 表示以i为边界,与模式串后缀匹配的最大长度,如下图所示,用公式可以描述:满足P[i-s, i] == P[m-s, m]的最大长度s。
构建suffix数组的代码如下:
for (i=m-2;i>=0;--i){
q=i;
while(q>=0&&P[q]==P[m-1-i+q])
--q;
suffix[i]=i-q;
}
有了suffix数组,就可以定义bmGs[]数组,bmGs[i] 表示遇到好后缀时,模式串应该移动的距离,其中i表示好后缀前面一个字符的位置(也就是坏字符的位置),构建bmGs数组分为三种情况,分别对应上述的移动模式串的三种情况
- 模式串中有子串匹配上好后缀
- 模式串中没有子串匹配上好后缀,但找到一个最大前缀
- 模式串中没有子串匹配上好后缀,但找不到一个最大前缀
构建bmGs数组的代码如下:
int i, j, suff[XSIZE];
suffixes(x, m, suff);
for (i=0; i< m; ++i)
bmGs[i] = m;
j =0;
for (i= m -1; i>=0;--i)
if (suff[i]== i +1)
for (; j< m -1- i;++j)
if (bmGs[j]== m)
bmGs[j] = m-1- i;
for (i=0; i<= m -2;++i)
bmGs[m -1- suff[i]]= m -1- i;
}
再来重写一遍BM算法:
while (j <= strlen(T) - strlen(P)) {
for (i = strlen(P) -1; i>=0&& P[i]==T[i + j]; --i)
if (i<0)
match;
else
j += max(bmGs[i], bmBc[T[i]]-(m-1-i));
}
考虑模式串匹配不上母串的最坏情况,后缀蛮力匹配算法的时间复杂度最差是O(n×m),最好是O(n),其中n为母串的长度,m为模式串的长度。BM算法时间复杂度最好是O(n/(m+1)),最差是多少?留给读者思考。
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