C语言实现的字符串匹配算法集合：KMP，BM，Turbo-BM等

“String Matching Algorithms”讨论了字符串匹配算法的详细内容，主要涵盖C语言实现的各种经典算法，如KMP、BM Turbo-BM等，并通过数学分析进行深入探讨。 字符串匹配算法是计算机科学中的一个重要领域，它涉及到在文本中查找特定模式（子串）的过程。这些算法广泛应用于文本处理、数据搜索、生物信息学等多个领域。以下是几种常见的字符串匹配算法的详细介绍： 1. **暴力匹配算法 (Brute Force Algorithm)**：也称为朴素匹配，是最基础的字符串匹配方法。它从文本的第一个字符开始，依次比较模式串和文本串，如果发现不匹配则回溯并继续匹配。算法简单，但效率较低，时间复杂度为O(n*m)，其中n是文本长度，m是模式长度。 2. **Karp-Rabin算法**：这是一种基于散列的字符串匹配算法，通过计算字符串的散列值来快速排除不匹配的情况。尽管它提高了匹配速度，但仍有一定的错误概率，因为不同的字符串可能会有相同的散列值。 3. **Shift-Or算法**：该算法利用位运算加速匹配过程，通过预处理模式串创建一个位掩码，然后对文本串进行位运算来检查匹配性。这种方法比暴力匹配快，但在处理长模式串时可能会占用大量内存。 4. **Morris-Pratt算法**：它利用了前缀函数的概念，避免了不必要的回溯，提高了匹配效率。算法在查找过程中不需要回溯到已匹配的字符，因此效率较高。 5. **Knuth-Morris-Pratt (KMP)算法**：KMP算法是一种更高效的动态规划方法，它构建了一个部分匹配表，允许在不匹配时直接跳过已匹配的部分，减少了回溯次数，时间复杂度为O(n+m)。 6. **Boyer-Moore算法**：包括基本的Boyer-Moore算法以及其改进版本如Turbo-BM，它们利用了坏字符规则和好后缀规则，可以跳跃地进行比较，显著提高了匹配速度。 每个算法的描述中都包含了算法的主要特点、C语言实现的代码示例以及相关的实例演示，帮助读者理解算法的工作原理和实际应用。同时，每种算法的参考资料提供了深入学习和研究的入口。 这些算法各有优缺点，适用于不同的场景。在选择字符串匹配算法时，需要考虑文本的大小、模式的复杂性以及对时间和空间效率的要求。理解并掌握这些算法，对于提升程序的性能和解决实际问题至关重要。