BF算法代码
时间: 2023-07-03 20:19:36 浏览: 158
以下是 BF(暴力匹配)算法的代码实现,可以用来在一个文本串中查找一个模式串的出现位置:
```python
def bf_match(text, pattern):
n = len(text)
m = len(pattern)
for i in range(n - m + 1):
j = 0
while j < m and text[i + j] == pattern[j]:
j += 1
if j == m:
return i
return -1
```
其中,text 表示文本串,pattern 表示模式串。算法的思路是从文本串的第一个位置开始,依次与模式串进行比较,如果匹配成功,则返回当前位置。如果比较到文本串的末尾仍未匹配成功,则返回 -1,表示模式串在文本串中不存在。
相关问题
kmp算法与bf算法代码
KMP算法(Knuth-Morris-Pratt 算法)是一种字符串匹配算法,用于在一个主串中查找是否存在给定的模式串。它的核心思想是在遇到不匹配字符时,利用已经计算好的部分匹配表(也叫失配函数或前缀表)跳过多余的比较,提高搜索效率。下面是KMP算法的基本伪代码:
```python
function compute_lps(pattern):
lps = [0] * len(pattern)
j = 0
for i in range(1, len(pattern)):
if pattern[i] == pattern[j]:
j += 1
lps[i] = j
else:
while j > 0 and pattern[i] != pattern[j]:
j = lps[j - 1]
if pattern[i] == pattern[j]:
j += 1
lps[i] = j
return lps
function knuth_morris_pratt(text, pattern):
lps = compute_lps(pattern)
i = j = 0
while i < len(text) and j < len(pattern):
if text[i] == pattern[j]:
i += 1
j += 1
else:
if j > 0:
j = lps[j - 1]
else:
i += 1
return j == len(pattern)
```
BF(Boyer-Moore 搜索算法)则是一个更高效的字符串搜索算法,它结合了坏字符规则和好后缀规则。坏字符规则是基于最后一个不匹配字符的位置来移动;好后缀规则则是当遇到不匹配时,根据最长公共前后缀原则跳到模式串的某个位置继续搜索。BF算法通常比KMP更快,尤其是在文本很大而模式串中有很多重复的情况下。
以下是BF算法的简单Python版本:
```python
def bad_char_rule(pattern, text, index):
m = len(pattern)
t = len(text)
while index + m <= t and text[index + m - 1] != pattern[m - 1]:
index += 1
return index
def good_suffix_rule(pattern, text, index):
skip = 0
for j in reversed(range(len(pattern))):
while index >= skip + j and text[index - j] != pattern[j]:
skip = max(skip, len(pattern) - j - 1)
if text[index - j] == pattern[j]:
skip = j
return index + skip
def boyer_moore_search(pattern, text):
index = -1
while True:
index = bad_char_rule(pattern, text, index + 1) or (index + 1)
if not index:
return True
index = good_suffix_rule(pattern, text, index)
return False
```
串的模式匹配bf算法代码
在计算机科学中,BF(Boyer-Moore)算法是一种著名的字符串搜索算法,用于高效地查找一个文本串是否包含另一个固定模式串。该算法的基本思想是在搜索过程中跳过不必要的字符比较,减少了不必要的比较次数。
以下是基本的BF算法的Python代码示例:
```python
def bad_char_search(pattern, text):
m = len(pattern)
n = len(text)
# 计算坏字符表,存储每个字符相对于模式的位置偏移
bad_chars = {char: -1 for char in pattern}
i = m - 1
while i < n:
j = m - 1
while j >= 0 and text[i] == pattern[j]:
j -= 1
if j == -1:
return i
else:
# 如果当前字符与模式不符,向右移动并更新bad_chars
skip_distance = max(1, abs(bad_chars[text[i]] or m))
i += skip_distance
return -1 # 没有找到匹配
# 使用例子
pattern = "abc"
text = "abcdefgabc"
match_index = bad_char_search(pattern, text)
if match_index != -1:
print(f"Pattern found at index {match_index}")
else:
print("Pattern not found")
```
在这个代码中,`bad_char_search`函数首先创建了一个bad_chars字典,然后从文本的末尾开始遍历,利用bad_chars表中的信息快速跳过不匹配的字符。当找到一个匹配时,返回其位置;如果没有找到,则返回-1表示未找到。
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