如何构造一个能够计算一个字符串在另一个字符串中出现的次数的算法，请用伪码来表示所给出的算法，并分析计算复杂性

### 回答1：
可以使用字符串匹配算法来实现该功能，下面是一种基于暴力匹配的算法：

function countSubstring(str, subStr):
    count = 0
    n = length(str)
    m = length(subStr)
    for i from 0 to n-m do
        if str[i:i+m-1] == subStr then
            count = count + 1
        end if
    end for
    return count
end function

其中，`str`表示待匹配的字符串，`subStr`表示要查找的子串，`count`表示`subStr`在`str`中出现的次数，`n`表示`str`的长度，`m`表示`subStr`的长度。算法的基本思路是，从`str`的第一个字符开始，依次匹配`subStr`，如果匹配成功，则`count`加1，继续寻找下一个匹配位置。该算法的时间复杂度为$O((n-m+1)m)$，即最坏情况下需要匹配$n-m+1$次，每次匹配需要比较$m$个字符。

### 回答2：
算法描述如下：

1. 设置两个计数器 count 和 index，初始化为 0。
2. 遍历目标字符串，每次取出长度为目标字符串长度的子字符串，与给定的字符串进行比较。
3. 如果子字符串与给定的字符串相等，则计数器 count 加 1。
4. 将 index 加 1，继续进行下一次比较。
5. 直到遍历完目标字符串，返回计数器 count 的值。

伪码如下：

function stringCount(targetStr, givenStr):
    count = 0
    index = 0
    targetLen = length(targetStr)
    givenLen = length(givenStr)
    
    while index <= targetLen - givenLen:
        substring = targetStr[index:index + givenLen]
        if substring == givenStr:
            count += 1
        index += 1

    return count

算法的计算复杂性分析：

假设目标字符串的长度为 n，给定的字符串的长度为 m。

- 时间复杂性：遍历目标字符串需要进行（n - m + 1）次比较，每次比较需要花费 O(m) 的时间。所以算法的时间复杂性为 O((n - m + 1) * m)。
- 空间复杂性：除了目标字符串和给定的字符串外，算法只需要常数级别的额外空间来存储计数器和索引变量，所以算法的空间复杂性为 O(1)。

### 回答3：
构造一个能够计算一个字符串在另一个字符串中出现的次数的算法的伪码如下：

1. 初始化一个计数器变量 count 为 0。
2. 用双重循环遍历主字符串和子字符串的每个字符：
- 外层循环变量 i 从 0 到主字符串的长度减去子字符串的长度。
- 内层循环变量 j 从 0 到子字符串的长度。
3. 在内层循环中，比较主字符串从位置 i+j 开始的子字符串和子字符串的每个字符，如果有不相等的字符，跳出内层循环。
4. 如果内层循环成功遍历了所有子字符串的字符，将计数器 count 加 1。
5. 返回计数器 count。

计算复杂性分析：
- 时间复杂性：假设主字符串的长度为 n，子字符串的长度为 m。外层循环遍历的次数为 n-m+1，内层循环遍历的次数最多为 m。所以，算法的时间复杂性为 O((n-m+1)m)，即 O(nm)。
- 空间复杂性：算法只使用了存储计数器 count 和循环变量 i、j 的空间，因此空间复杂性为 O(1)。