数据结构与算法：清华大学严蔚敏版串匹配解析

"其算法段为-数据结构清华大学严蔚敏" 在计算机科学中，数据结构是组织和存储数据的方式，以便高效地访问和修改。严蔚敏教授的《数据结构》是一本经典的教材，深入讲解了数据结构的概念、类型以及在实际问题中的应用。在描述中提到的算法段是字符串匹配算法的一部分，这是数据结构中的一种重要操作，特别是在文本处理、搜索和模式识别等领域。 字符串匹配算法用于在一个字符串（S）中查找另一个字符串（T）的出现位置。这段代码使用了定长顺序串类型，并给出了一个简单的KMP（Knuth-Morris-Pratt）或Boyer-Moore算法的变体。算法的基本思路是从主串S的起始位置开始，逐个比较子串T的字符，如果匹配失败，根据之前匹配的信息避免不必要的比较，从而提高效率。 1.1 算法部分： - for循环遍历可能的起始位置，从0到n-m（n为主串长度，m为子串长度）。 - 内部条件检查S[i..i+m-1]是否等于T[0..m-1]，若匹配成功则返回起始位置i。 1.2 数据结构基础： - 抽象数据类型（ADT）是数据结构的理论基础，它定义了数据的逻辑结构和操作集合，而不涉及具体实现细节。 - 数据结构包括逻辑结构（如线性结构、树形结构、图形结构等）和物理结构（如顺序存储、链式存储），这两者共同决定了数据的存储和访问方式。 - 在上述字符串匹配问题中，逻辑结构可以视为两个字符串，物理结构可能是字符数组。 1.3 算法设计与分析： - 算法是解决问题的具体步骤序列，通常要求正确性、可行性、可读性和效率。 - 算法设计时要考虑时间和空间复杂度，以确保算法在大规模数据下仍能有效运行。 - 算法效率的度量通常使用时间复杂度（如O(n)、O(log n)等）和空间复杂度，描述算法执行时间和所需内存与输入规模的关系。 1.4.1 算法的存储空间需求： - 算法不仅需要计算时间，还涉及到内存占用，良好的数据结构设计可以减少额外的空间开销。 在实际问题中，如电话号码查询系统、图书馆书目检索、教师资料档案管理和交通灯管理系统，数据结构的选择和设计至关重要，它直接影响到程序的性能和易用性。通过合理选择和实现数据结构，可以优化算法，提高系统的效率和响应速度。 《数据结构》是一门探讨如何高效地组织和操作数据的学科，严蔚敏教授的教材是学习这一领域的宝贵资源。通过学习和理解数据结构，开发者能够更好地设计和实现各种复杂系统，解决实际问题。