串模型匹配算法中BF算法和KMP 算法的基础

串模式匹配算法是用于在一个文本串中找一个模式串的算法。其中，BF算法（Brute-Force算法）和KMP算法（Knuth-Morris-Pratt算法）是两种常见的基础算法。

1. BF算法（暴力匹配算法）：
BF算法是最简单直观的模式匹配算法。它的基本思想是从文本串的第一个字符开始，逐个字符与模式串进行比较，如果匹配失败，则将文本串的指针后移一位，再次与模式串进行比较，直到找到匹配或者文本串遍历完毕。
BF算法的时间复杂度为O(n*m)，其中n为文本串的长度，m为模式串的长度。

2. KMP算法（Knuth-Morris-Pratt算法）：
KMP算法是一种改进的模式匹配算法，它利用了模式串自身的信息来加速匹配过程。KMP算法通过构建一个部分匹配表（也称为next数组），记录模式串中每个位置之前的最长公共前后缀的长度。在匹配过程中，当出现不匹配时，根据部分匹配表的信息，可以直接跳过一部分字符，而不需要回溯到文本串中已经比较过的位置。
KMP算法的时间复杂度为O(n+m)，其中n为文本串的长度，m为模式串的长度。

相关问题

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：

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：

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

串的BF算法和KMP算法c++

在计算机科学中，字符串匹配算法是两个重要的话题，其中 Boyer-Moore（BF）算法和 Knuth-Morris-Pratt (KMP) 算法被广泛应用。它们都是用于在一个文本串中查找指定模式串的高效算法。

1. Boyer-Moore (BF) 算法：
BF 算法是一种改进的模式匹配算法，它试图从后向前搜索字符串，跳过已经确定不包含模式的部分。其核心思想是利用模式串中的信息，如坏字符规则和好后缀规则。在C++中，BF算法通常涉及预处理模式串，计算坏字符和好后缀表。

- **坏字符规则**：对于每个字符，如果模式串的某个位置不等于目标串的当前字符，就直接跳过模式串中与这个字符不匹配的最大长度。
- **好后缀规则**：利用已知的模式串后缀是否出现在目标串的当前部分的前缀中，跳过更长的距离。

2. Knuth-Morris-Pratt (KMP) 算法：
KMP 算法是一种更精细的算法，它通过创建一个失配指针数组（也称为下一位置表），存储了模式串中每一个位置到它的最长公共前后缀的长度。当匹配失败时，会利用这个信息决定如何前进，而不是简单地回溯。

- **失配指针表**：对于每个位置i，失配指针k保存了模式串中以位置i开始的子串和以位置k开始的相同前缀之后能匹配的最大长度。
- **匹配过程**：当匹配失败时，会检查失配指针，找到适当的跳转位置，而不是从头开始比较。

在C++中实现这两种算法，你需要了解如何动态创建失配指针表（KMP）或者构建和使用坏字符和好后缀信息（BF）。如果你需要具体的代码示例，我可以为你提供一些基本的伪代码或简单的C++代码片段。你想了解哪种算法的实现细节？或者你想要看一个简化的C++代码例子？