[基于子串搜索的方法] BNDM算法
时间: 2024-01-05 09:02:35 浏览: 122
BNDM算法是一种基于子串搜索的算法,它的全称是Boyer-Moore-Horspool-Sunday算法。它是在Boyer-Moore算法和Horspool算法的基础上进行改进的,主要是针对短模式串的匹配进行了优化。
BNDM算法的核心思想是在模式串的每个字符位置都设置一个散列表(也可以是一个数组),将模式串中的每个字符映射到散列表中的一个位置。在匹配时,从目标串的开头开始,每次匹配到一个字符时,就在散列表中查找这个字符对应的位置,然后根据这个位置来确定下一个比较的位置。
BNDM算法的优点是比较简单,实现容易,而且对短模式串的匹配效率比较高。缺点是在长模式串匹配时,散列表会变得很大,导致空间复杂度较高。
总的来说,BNDM算法在实际应用中并不常见,更多的是被用作一种理论上的算法。在实际应用中,还有其他更为常见的字符串匹配算法,比如KMP算法和BM算法。
相关问题
最长公共子串的动态规划算法
最长公共子串(Longest Common Substring, LCS)的动态规划算法是一种常见的解决方法。该算法的基本思想是,对于两个字符串,我们可以用一个二维数组来记录它们的最长公共子串的长度。具体来说,我们可以定义一个二维数组dp,其中dp[i][j]表示以第一个字符串的第i个字符和第二个字符串的第j个字符结尾的最长公共子串的长度。如果第一个字符串的第i个字符和第二个字符串的第j个字符不相同,则dp[i][j]为0;否则,dp[i][j]的值为dp[i-1][j-1]+1。最后,我们可以遍历整个dp数组,找到其中最大的值,即为两个字符串的最长公共子串的长度。
举个例子,假设我们要求字符串s1="abcdefg"和s2="defghij"的最长公共子串。我们可以定义一个二维数组dp,如下所示:
| | d | e | f | g | h | i | j |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| a | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| b | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| c | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| d | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| e | 0 | 2 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| f | 0 | 0 | 3 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| g | 0 | 0 | 0 | 4 | 0 | 0 | 0 |
可以看到,dp的值为2,表示以s1的第4个字符和s2的第2个字符结尾的最长公共子串的长度为2,即"de"。遍历整个dp数组后,我们可以发现最大的值为4,因此s1和s2的最长公共子串的长度为4,即"defg"。
PTA 查找子串(BF算法)
PTA 查找子串(BF算法)是一道经典的字符串匹配算法题目,BF算法的全称为 Brute Force Algorithm,即暴力算法。它的基本思想是在主串中逐一比较子串的每一个字符,如果有不相等的字符,则继续在主串中下一个位置重新开始比较。具体实现时,我们可以使用两个指针分别指向主串和子串,然后循环遍历两个指针进行比较。
以下是 BF算法 的基本实现步骤:
1. 在主串中匹配到子串的第一个字符;
2. 从主串和子串第二个字符开始逐一比较,如果所有字符都匹配成功,则返回子串在主串中的起始位置;
3. 如果遇到不匹配的情况,则主串指针回溯到上一次匹配的位置+1,子串指针指向子串开头重新开始匹配。
需要注意的是,在实际应用中,BF算法不是最优解,因为它的时间复杂度较高。但在小数据量的情况下,BF算法是一种简单易懂、易于实现的算法。