数据结构与算法 模式匹配BF算法

好的，以下是 BF 算法的模式匹配实现代码：

def pattern_matching_bf(text, pattern):
    m, n = len(text), len(pattern)
    # 遍历文本串
    for i in range(m - n + 1):
        # 遍历模式串
        for j in range(n):
            # 如果匹配失败则跳出循环
            if text[i+j] != pattern[j]:
                break
        # 如果模式串全部匹配成功则返回匹配位置
        if j == n - 1 and text[i+j] == pattern[j]:
            return i
    # 如果没有匹配成功则返回 -1
    return -1

该算法的时间复杂度为 $O(mn)$，其中 $m$ 和 $n$ 分别代表文本串和模式串的长度。该算法的思想是暴力枚举所有可能的匹配位置，然后逐个比较字符是否相同。如果匹配成功则返回匹配位置，否则返回 -1。

相关问题

C语言数据结构BF算法和KMP算法

以下是C语言数据结构BF算法和KMP算法的介绍：

1. BF算法（暴力匹配算法）
BF算法是一种朴素的字符串匹配算法，也称为暴力匹配算法。它的基本思想是从主串的第一个字符开始，依次与模式串的每个字符进行比较，如果匹配成功，则继续比较下一个字符，否则主串指针后移一位，重新开始匹配。这种算法的时间复杂度为O(m*n)，其中m和n分别为主串和模式串的长度。

以下是BF算法的C语言实现：

#include <stdio.h>
#include <string.h>

int BF(char *s, char *p) {
    int i = 0, j = 0;
    int slen = strlen(s);    int plen = strlen(p);
    while (i < slen && j < plen) {
        if (s[i] == p[j]) {
            i++;
            j++;
        } else {
            i = i - j + 1;
            j = 0;
        }
    }
    if (j == plen) {
        return i - j;
    } else {
        return -1;
    }
}

int main() {
    char s[] = "hello world";
    char p[] = "world";
    int pos = BF(s, p);
    if (pos != -1) {
        printf("匹配成功，位置为：%d\n", pos);
    } else {
        printf("匹配失败\n");
    }
    return 0;
}

2. KMP算法（Knuth-Morris-Pratt算法）
KMP算法是一种改进的字符串匹配算法，它的基本思想是利用已知信息来避免无效的比较。具体来说，它通过预处理模式串，得到一个next数组，用于指导匹配过程中的跳转。在匹配过程中，如果当前字符匹配失败，则根据next数组的值进行跳转，而不是直接从主串的下一个字符开始匹配。这种算法的时间复杂度为O(m+n)，其中m和n分别为主串和模式串的长度。

以下是KMP算法的C语言实现：

#include <stdio.h>
#include <string.h>

void getNext(char *p, int *next) {
    int i = 0, j = -1;
    int plen = strlen(p);
    next[0] = -1;
    while (i < plen - 1) {
        if (j == -1 || p[i] == p[j]) {
            i++;
            j++;
            next[i] = j;
        } else {
            j = next[j];
        }
    }
}

int KMP(char *s, char *p, int *next) {
    int i = 0, j = 0;
    int slen = strlen(s);
    int plen = strlen(p);
    while (i < slen && j < plen) {
        if (j == -1 || s[i] == p[j]) {
            i++;
            j++;
        } else {
            j = next[j];
        }
    }
    if (j == plen) {
        return i - j;
    } else {
        return -1;
    }
}

int main() {
    char s[] = "hello world";
    char p[] = "world";
    int next[strlen(p)];
    getNext(p, next);
    int pos = KMP(s, p, next);
    if (pos != -1) {
        printf("匹配成功，位置为：%d\n", pos);
    } else {
        printf("匹配失败\n");
    }
    return 0;
}

数据结构与算法java版笔记

数据结构与算法是计算机科学中非常重要的概念。在Java中，有许多常见的数据结构和算法的实现。其中，数据结构包括数组、链表、栈、队列、跳表、散列表、二叉树、堆、图和Trie树。而算法包括递归、排序、二分查找、哈希算法和字符串匹配算法。\[1\]

在Java中，我们可以使用散列表（哈希表）来实现数据结构。而在字符串匹配算法中，有四种常见的算法：暴力匹配算法（BF算法）、RK算法、BM算法和KMP算法。这些算法都有各自的特点和适用场景。\[2\]

另外，在Java开发中，排序是一种常见的需求。我们可以使用一些常见的排序算法来对数据元素进行排序，比如按照日期对订单进行排序，按照价格对商品进行排序等等。在Java的开发工具包（JDK）中，已经提供了许多数据结构和算法的实现，比如List、Set、Map和Math等。我们可以借鉴JDK的方式，将算法封装到某个类中，并进行API的设计和实现。\[3\]

综上所述，数据结构与算法在Java中有着广泛的应用，通过学习和使用这些概念和实现，我们可以更好地解决问题和优化程序。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [Java数据结构和算法学习笔记](https://blog.csdn.net/zth13015409853/article/details/121946203)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [数据结构与算法（Java篇）笔记--Comparable接口](https://blog.csdn.net/csh1807266489/article/details/126782378)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]