字符串匹配RK算法例题
时间: 2024-06-11 17:03:19 浏览: 12
RK(Rabin-Karp)算法是一种用于字符串搜索的经典算法,它的主要思想是利用哈希值进行快速比较,可以在较短的时间内找到目标子串。RK算法结合了朴素字符串匹配和哈希函数的优点,适用于查找文本中的精确重复。
一个简单的例子可以这样描述:
假设我们要在一个较长的文本串"T = "abracadabra"中查找子串"S = "abra"。下面是RK算法的基本步骤:
1. **计算哈希值**:对于字符串S,计算其固定长度的哈希值,通常是取每个字符的ASCII值乘以权重并求和,然后对一个较大的素数取余。例如,如果我们取长度为3的子串(忽略前导零),权重可以是100,那么哈希值可能是`h(S) = ('a' * 100 + 'b' * 100 + 'r') % prime`。
2. **滑动窗口**:从文本T的起始位置开始,每次移动一个位置,取出一个长度等于S的子串,计算其哈希值。
3. **比较**:如果计算出的T的子串哈希值与S的哈希值相等,再进一步检查这两个子串是否完全匹配。因为哈希可能会有冲突,所以即使哈希值相同,也需实际比较字符。
4. **迭代**:如果匹配成功,则返回子串在T中的位置;如果不匹配,继续移动窗口,直到遍历完整个T或找到不匹配的位置。
相关问题
基于字符串模式匹配算法的病毒感染检测问题python
实现:
1. 首先需要建立一个病毒库,里面包含了各种病毒的特征字符串。这些字符串可以是病毒的特定代码片段、指令序列或其他特征。在代码中,我们可以将病毒库放在一个列表或集合中。
2. 接下来,我们需要读取要检测的文件,将其转换为字符串类型。
3. 然后,我们需要对该字符串进行模式匹配,以查找是否存在病毒特征字符串。对于模式匹配,可以使用KMP、BM、RK等算法,这里我们以KMP算法为例。
4. 如果在文件中找到了病毒特征字符串,那么说明该文件可能被感染,需要进行相应的处理。如果没有找到,则说明该文件没有被感染。
代码实现:
```python
# 建立病毒库
virus_library = {'virus1': 'abc', 'virus2': 'def', 'virus3': 'ghi'}
# 读取要检测的文件
with open('file.txt', 'r') as f:
content = f.read()
# KMP算法实现字符串匹配
def KMP(text, pattern):
n, m = len(text), len(pattern)
if m == 0:
return 0
next = [0] * m
j = 0
for i in range(1, m):
while j > 0 and pattern[j] != pattern[i]:
j = next[j-1]
if pattern[j] == pattern[i]:
j += 1
next[i] = j
j = 0
for i in range(n):
while j > 0 and pattern[j] != text[i]:
j = next[j-1]
if pattern[j] == text[i]:
j += 1
if j == m:
return i-m+1
return -1
# 检测文件是否感染病毒
for virus in virus_library.values():
if KMP(content, virus) != -1:
print('The file is infected by virus!')
break
else:
print('The file is not infected by virus.')
```
参考资料:
[1] 《算法导论》
[2] https://www.cnblogs.com/nullzx/p/7499399.html
[3] https://github.com/keon/algorithms/blob/master/algorithms/string/kmp.py
RK算法的时间复杂度和空间复杂度
RK算法是一种字符串匹配算法,其时间复杂度为O(n+m),其中n为主串长度,m为模式串长度。空间复杂度为O(1),因为该算法只需要常数级别的额外空间来存储hash值和比较结果。具体实现可以参考以下代码:
```python
def RK_match(s, p):
n, m = len(s), len(p)
if n < m:
return -1
# 计算模式串的hash值和主串中第一个子串的hash值
base, mod = 31, 10**9+9
p_hash, s_hash = 0, 0
for i in range(m):
p_hash = (p_hash*base + ord(p[i])) % mod
s_hash = (s_hash*base + ord(s[i])) % mod
# 滑动窗口匹配
for i in range(n-m+1):
if p_hash == s_hash and s[i:i+m] == p:
return i
if i < n-m:
s_hash = (s_hash - ord(s[i])*pow(base, m-1, mod)) % mod
s_hash = (s_hash*base + ord(s[i+m])) % mod
return -1
```
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