1、字符串匹配问题 给定一个s字符串和一个n字符串,在s字符串中找出n字符串出现的第一个位置(从0开始)。如果不存在,则返回 -1(需要给出多个测试用例,证明算法的正确性)
时间: 2024-01-21 13:17:53 浏览: 26
可以使用朴素的模式匹配算法,它的时间复杂度是O(mn),其中m和n分别为s字符串和n字符串的长度。
具体实现思路如下:从s字符串的第一个字符开始,依次比较s字符串的每个子串是否与n字符串相等,直到找到第一个匹配的位置或者s字符串遍历完毕。
以下是Python代码实现:
```python
def string_match(s, n):
m, i = len(n), 0
while i <= len(s) - m:
if s[i:i+m] == n:
return i
i += 1
return -1
```
接下来是几个测试用例,证明算法的正确性:
```python
assert string_match("hello world", "world") == 6
assert string_match("hello world", "o") == 4
assert string_match("hello world", "foo") == -1
assert string_match("hello world", "") == 0
assert string_match("hello world", "helloworld") == -1
```
以上是朴素算法的实现方法。如果需要更快的字符串匹配算法,可以使用KMP算法、Boyer-Moore算法等。
相关问题
1、字符串匹配问题 给定一个s字符串和一个n字符串,在s字符串中找出n字符串出现的第一个位置(从0开始)。如果不存在,则返回 -1
可以使用字符串匹配算法来解决这个问题,其中一种常见的算法是KMP算法。KMP算法的基本思想是利用已经匹配过的信息,通过一个next数组记录n字符串中前缀和后缀的最长公共部分,可以避免进行不必要的匹配,提高匹配效率。
具体实现过程如下:
1. 预处理n字符串的next数组,next[i]表示n字符串中前i个字符组成的子串中,前缀和后缀的最长公共部分的长度。
2. 在s字符串中匹配n字符串,使用双指针i、j分别指向s和n字符串的当前位置,逐个比较字符,如果匹配成功则i、j同时后移;如果匹配失败,则根据next数组移动j指针,i指针不回溯。
3. 如果j指针移动到n字符串的末尾,则说明匹配成功,返回i-j的值,即在s字符串中匹配到n字符串的起始位置;如果i指针移动到s字符串的末尾仍未匹配成功,则说明匹配失败,返回-1。
下面是KMP算法的Python实现代码:
```python
def kmp(s, n):
m, i, j = len(s), 0, 0
next = get_next(n)
while i < m and j < len(n):
if j == -1 or s[i] == n[j]:
i, j = i + 1, j + 1
else:
j = next[j]
if j == len(n):
return i - j
return -1
def get_next(n):
i, j, next = 0, -1, [-1] * len(n)
while i < len(n) - 1:
if j == -1 or n[i] == n[j]:
i, j = i + 1, j + 1
next[i] = j
else:
j = next[j]
return next
```
其中,get_next函数用于预处理n字符串的next数组,kmp函数用于在s字符串中匹配n字符串。
1、 字符串匹配问题 给定一个s字符串和一个n字符串,在s字符串中找出n字符串出现的第一个位置(从0开始)。如果不存在,则返回 -1(需要给出多个测试用例,证明算法的正确性)。
好的,这是一个常见的字符串匹配问题,有多种解法。我可以给你介绍两种常用的算法:暴力法和KMP算法。
暴力法的思路是从s字符串的第一个字符开始,将n字符串与s字符串中的所有可能位置逐个比较,直到找到匹配的位置或者遍历完整个s字符串。时间复杂度为O(mn),其中m是s字符串的长度,n是n字符串的长度。
下面是暴力法的示例代码:
```python
def string_matching(s, n):
m, n = len(s), len(n)
for i in range(m - n + 1):
j = 0
while j < n and s[i+j] == n[j]:
j += 1
if j == n:
return i
return -1
```
KMP算法的思路是利用已经匹配过的信息,尽可能地减少比较的次数。具体来说,KMP算法分为两个部分:预处理和匹配。在预处理部分,KMP算法计算出一个next数组,用来记录每个位置之前的最长相同前缀和后缀的长度。在匹配部分,KMP算法利用next数组跳过已经匹配过的部分,尽可能地减少比较的次数。时间复杂度为O(m+n)。
下面是KMP算法的示例代码:
```python
def string_matching(s, n):
m, n = len(s), len(n)
if n == 0:
return 0
next = [0] * n
j = 0
for i in range(1, n):
while j > 0 and n[i] != n[j]:
j = next[j-1]
if n[i] == n[j]:
j += 1
next[i] = j
j = 0
for i in range(m):
while j > 0 and s[i] != n[j]:
j = next[j-1]
if s[i] == n[j]:
j += 1
if j == n:
return i - n + 1
return -1
```
你可以使用这两种算法对测试用例进行验证,以证明算法的正确