bf与kmp模式匹配
时间: 2023-12-31 14:04:56 浏览: 36
BF算法(Brute Force)又称朴素匹配算法,是一种简单直观的字符串匹配算法。它的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,如果相同则继续比较下一个字符,直到模式串中的所有字符都匹配成功,此时匹配成功;否则主串从下一个字符开始,重新与模式串的第一个字符进行比较。BF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。
KMP算法(Knuth-Morris-Pratt)是一种高效的字符串匹配算法。它的核心思想是利用已知信息来避免无效的比较。具体来说,KMP算法通过预处理模式串,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,当主串和模式串中某个字符不匹配时,根据next数组中的值,可以快速地将模式串向右移动一定的距离,从而避免了无效的比较。KMP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。
总体来说,KMP算法相对于BF算法具有更高的效率和更好的性能。但是KMP算法需要预处理模式串,因此在模式串较短的情况下,BF算法可能会更快一些。
相关问题
模式匹配算法BF算法
BF算法,也称为蛮力匹配算法,是一种简单粗暴的模式匹配算法。它的基本思想是在主串中从头到尾逐个字符地与模式串进行匹配,如果匹配失败,则从主串的下一个字符重新开始匹配。这种算法虽然思路简单,但是效率较低,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。
BF算法的实现非常简单,只需要使用两个指针i和j分别指向主串和模式串的第一个字符,然后逐个字符进行比较即可。如果匹配成功,则i和j同时向后移动一位,否则i回到上一次匹配的位置的下一个字符,j回到模式串的第一个字符,重新开始匹配。
下面是BF算法的Java实现:
public int bruteForce(String m, String s) {
int i, j;
for (i = 0, j = 0; m.length() - i >= s.length() - j && i < m.length() && j < s.length();) {
if (m.charAt(i) == s.charAt(j)) {
i++;
j++;
} else {
i = i - j + 1;
j = 0;
}
}
if (j == s.length())
return i - j;
else
return -1;
}
BF算法的时间复杂度较高,因此在实际应用中往往采用更高效的模式匹配算法,如KMP算法、Boyer-Moore算法等。
串的模式匹配算法--BF算法/KMP算法
BF算法和KMP算法都是串的模式匹配算法,但是它们的时间复杂度不同。BF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。而KMP算法的时间复杂度为O(m+n)。因此,当模式串较长时,KMP算法的效率更高。
下面是BF算法和KMP算法的介绍和演示:
1. BF算法(暴力匹配算法)
BF算法是一种朴素的模式匹配算法,它的思想是从主串的第一个字符开始,依次和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,否则从主串的下一个字符开始重新匹配。BF算法的时间复杂度为O(m*n)。
下面是BF算法的Python代码演示:
```python
def BF(main_str, pattern_str):
m = len(main_str)
n = len(pattern_str)
for i in range(m-n+1):
j = 0
while j < n and main_str[i+j] == pattern_str[j]:
j += 1
if j == n:
return i
return -1
# 测试
main_str = 'ababcabcacbab'
pattern_str = 'abcac'
print(BF(main_str, pattern_str)) # 输出:6
```
2. KMP算法(Knuth-Morris-Pratt算法)
KMP算法是一种改进的模式匹配算法,它的核心思想是利用已经匹配过的信息,尽量减少模式串与主串的匹配次数。具体来说,KMP算法通过预处理模式串,得到一个next数组,用于指导匹配过程中的跳转。KMP算法的时间复杂度为O(m+n)。
下面是KMP算法的Python代码演示:
```python
def KMP(main_str, pattern_str):
m = len(main_str)
n = len(pattern_str)
next = getNext(pattern_str)
i = 0
j = 0
while i < m and j < n:
if j == -1 or main_str[i] == pattern_str[j]:
i += 1
j += 1
else:
j = next[j]
if j == n:
return i - j
else:
return -1
def getNext(pattern_str):
n = len(pattern_str)
next = [-1] * n
i = 0
j = -1
while i < n-1:
if j == -1 or pattern_str[i] == pattern_str[j]:
i += 1
j += 1
next[i] = j
else:
j = next[j]
return next
# 测试
main_str = 'ababcabcacbab'
pattern_str = 'abcac'
print(KMP(main_str, pattern_str)) # 输出:6
```