给定两个字符串S和T，如何用Java代码，利用BF算法，在主串S中查找子串T。并写出伪码

以下是Java代码实现BF算法查找子串T在主串S中出现的位置：

public static int bfSearch(String s, String t) {
int sLen = s.length();
int tLen = t.length();
for(int i = 0; i < sLen - tLen + 1; i++) {
int j = 0;
while(j < tLen && s.charAt(i + j) == t.charAt(j)) {
j++;
}
if(j == tLen) {
return i;
}
}
return -1;
}

伪码如下：

BF算法查找子串T在主串S中出现的位置：
1. 比较主串S[i]和子串T[j]，如果相等则继续比较后面的字符
2. 如果不相等，则i指针和j指针都回到初始位置重新开始比较
3. 直到j指针到达子串T的末尾，说明查找成功，返回子串T在主串S中的位置i
4. 如果i指针已经比较到主串S的末尾仍然没有找到子串T，则查找失败，返回-1

相关问题

给定两个字符串S和T，如何用Java代码，利用BF算法，在主串S中查找子串T

的位置？

很高兴见到你！关于你的问题，我可以给出以下Java代码，基于暴力匹配算法(Brute Force，BF)：

public class BFAlgorithm {
    public static int bFAlgo(String s, String t) {
        int i = 0, j = 0;
        while (i < s.length() && j < t.length()) {
            if (s.charAt(i) == t.charAt(j)) { // 如果匹配，则主串和模式串下标均后移一位
                i++;
                j++;
            } else { // 否则找下一个主串起点位置
                i = i - j + 1;
                j = 0;
            }
        }
        if (j == t.length()) { // 字符串完全匹配
            return i - j;
        } else {
            return -1;
        }
    }
    
    public static void main(String[] args) {
        String s = "abcdefg";
        String t = "def";
        int index = bFAlgo(s, t);
        System.out.println(index);
    }
}

如果子串T在主串S中出现，返回其起始位置的下标；否则返回-1。需要注意的是，这种方法的时间复杂度为O(mn)，其中m和n分别为主串和模式串的长度，因此它在实际应用中可能不太适合处理大量数据。希望这可以帮到你！

（1）给定两个字符串 S 和 T，利用 BF 算法，在主串 S 中查找子串 T，并输出查找结果，输出时 需以文字形式对查找结果进行定性说明； （2）要求以 C++/C/Java 等编程语言进行实现； （3）建立算法时间复杂度分析模型，并利用计算机统计该算法的执行效率。用c++完成

下面是C++代码实现BF算法查找子串T在主串S中的位置：

#include <iostream>
#include <string>

using namespace std;

int BF(string S, string T) {
    int i = 0, j = 0;
    int lenS = S.length(), lenT = T.length();
    while (i < lenS && j < lenT) {
        if (S[i] == T[j]) {
            i++;
            j++;
        } else {
            i = i - j + 1;
            j = 0;
        }
    }
    if (j == lenT) {
        return i - j;
    } else {
        return -1;
    }
}

int main() {
    string S = "hello world";
    string T = "world";
    int pos = BF(S, T);
    if (pos == -1) {
        cout << "未找到子串T" << endl;
    } else {
        cout << "子串T在主串S中的位置为" << pos << endl;
    }
    return 0;
}

时间复杂度分析：

最坏情况下，需要比较的次数为 $(n-m+1)m$，其中 $n$ 为主串长度，$m$ 为子串长度。因此，BF算法的时间复杂度为 $O(nm)$。

执行效率统计：

可以使用计时函数进行统计，计算出程序执行的时间，从而得到算法的执行效率。如下所示：

#include <iostream>
#include <string>
#include <ctime>  //计时函数头文件

using namespace std;

int BF(string S, string T) {
    int i = 0, j = 0;
    int lenS = S.length(), lenT = T.length();
    while (i < lenS && j < lenT) {
        if (S[i] == T[j]) {
            i++;
            j++;
        } else {
            i = i - j + 1;
            j = 0;
        }
    }
    if (j == lenT) {
        return i - j;
    } else {
        return -1;
    }
}

int main() {
    string S = "hello world";
    string T = "world";
    int pos;
    clock_t start, stop;
    start = clock();  //开始计时
    pos = BF(S, T);
    stop = clock();   //停止计时
    if (pos == -1) {
        cout << "未找到子串T" << endl;
    } else {
        cout << "子串T在主串S中的位置为" << pos << endl;
    }
    cout << "执行时间为" << double(stop - start) * 1000 / CLOCKS_PER_SEC << "ms" << endl; //计算程序执行时间
    return 0;
}

这里使用了 `clock()` 函数来计时，其中 `CLOCKS_PER_SEC` 表示每秒钟的计时周期数。执行效率可以根据具体的硬件环境和测试数据进行统计。