字符串匹配算法总结

根据袁厨的算法小屋字符串匹配部分做的笔记

BF(Brute Force)

暴力匹配,所谓暴力就是不考虑性能要求,从主串的第0个字符与模式串进行匹配,如果模式串匹配失败,则主串移动到下一个字符,效率非常差,力扣的题目其中一个用例时4万个字符中查找,提示超时,在xocde也会执行很久

func strStrBF(haystack: String,needle: String) -> Int {
        
        //特殊情况
        if needle.count == 0 {return 0}
        if (needle.count >  haystack.count) {
            return -1
        }
        
        for i in 0..<haystack.count - needle.count + 1 {
            for j in 0..<needle.count {
                let iS = haystack.index(haystack.startIndex, offsetBy: i+j)
                let jS = needle.index(needle.startIndex, offsetBy: j)
                
                //发现不相等,break
                if (haystack[iS] != needle[jS]) {
                    break
                }
                
                //匹配成功
                if j == needle.count - 1 {
                    return i
                }
                
                
            }
        }
        
        return -1
    }

BM(Boyer-Moore)

BM算法根据BF算法进行优化,BF主串每次只能位移一位,而BF可以移动多位,根据是坏字符和好后缀法则
BF算法是从左往右,BM是从右往左

坏字符

从右开始匹配,如果发现匹配失败,就将主串中的这个匹配失败的字符称为坏字符,然后到模式串中查找
1.如果没有在模式串中找到,则直接将模式串右移到坏字符的后面一位
2.如果在模式串中找到:
(1)如果找到一个,则根据模式串中找到的坏字符和主串的字符对齐
(2)如果找到多个,则以最右的为准(为什么?)
3.如果要移动的位置是负数,则需要使用好后缀法则

图示:
发现坏字符f.png

查询模式串T发现没有坏字符,移动模式串到坏字符后一位,也就是g的位置.png

如果在模式串中发现坏字符fpng

模式串中找到的坏字符和主串的坏字符对齐.png

如果在模式串中找到多个坏字符的情况,则以最右为准.png

移动位数为负的情况.png

好后缀

1.如果模式串中含有好后缀,无论是中间还是头部都可以按照规则移动,如果在好后缀出现多次,则以右侧的好后缀为准;
2.如果模式串头部含有好后缀子串则可以按照规则移动,如果中间含有子串不可以;
3.如果不存在好后缀(尾部就不匹配的情况),则以坏字符为准
4.计算时分别计算好后缀和坏字符比较两个大小,选择进行移动

图示:
好后缀cac.png

模式串完全含有好后缀✅.png

模式串头部含有好后缀子串✅.png

模式串中间含有好后缀子串❌.png

Swift代码⬇️

    func strStrBM(haystack: String, needle: String) -> Int {
        if needle.count == 0 {return 0}
        if haystack.count == 0 {return -1}
        
        return bm(haystack: haystack, needle: needle)
    }
    
    func bm(haystack: String, needle: String) -> Int {
        var bc = Array(repeating: -1, count: 256)
        badChar(needle: needle, bc: &bc)
        
        var suffix_index = Array(repeating: -1, count: needle.count)
        var prefix = Array(repeating: false, count: needle.count)
        goodSuffix(needle: needle, suffix: &suffix_index, prefix: &prefix)
        
        var i = 0
        
        while i <= haystack.count - needle.count {
            
            var j = needle.count - 1
            
            while j >= 0 {
                let haystackCur = haystack[haystack.index(haystack.startIndex, offsetBy: i + j)]
                let needleCur = needle[needle.index(needle.startIndex, offsetBy: j)]
                
                if haystackCur != needleCur {//找到坏字符
                    break
                }
                j -= 1
            }
            
            //模式串遍历完毕,匹配成功
            if j < 0 {
                return i
            }
            
            //计算坏字符需要移动的距离
            let x = j - bc[Int(haystack[haystack.index(haystack.startIndex, offsetBy: i + j)].asciiValue!)]
            var y = 0
            
            if y < needle.count - 1 && needle.count - 1 - j > 0 {
                //计算好后缀需要移动的距离
                y = move(j: j, m: needle.count, suffix_index: suffix_index, ispre: prefix)
            }
            
            //比较大小进行移动
            i = i + max(x, y)
            
        }
        
        return -1
    }
    
    func move(j: Int, m: Int, suffix_index: [Int], ispre: [Bool]) -> Int {
        //好后缀长度
        let k = m - 1 - j
        
        //第一种情况,如果含有长度为k的好后缀,返回移动位数
        if suffix_index[k] != -1 {
            return j - suffix_index[k] + 1
        }
        
        //第二种情况,头部含有好后缀字串,则找头部为好后缀字串的最大长度,从长度最大的淄川开始
        for r in (j+2)..<m {
            //如果是头部
            if ispre[m-r] == true {
                return r
            }
        }
        
        
        //第三种情况,没有发现好后缀的匹配的串,或者是头部为好后缀字串,则移动整个匹配串的长度
        return m
        
    }
    
    
    //坏字符情况下的移动位数
    func badChar(needle: String, bc: inout [Int]) {
        for i in 0..<needle.count {
            let index = needle.index(needle.startIndex, offsetBy: i)
            if let ascii = needle[index].asciiValue {
                bc[Int(ascii)] = i
            }
        }
    }
    
    //好后缀情况下的移动位数
    func goodSuffix(needle: String, suffix: inout [Int], prefix: inout [Bool]) {
        
        for i in 0..<needle.count-1 {
            var j = i
            var k = 0
            
            while j >= 0 && needle[needle.index(needle.startIndex, offsetBy: j)] == needle[needle.index(needle.startIndex, offsetBy: needle.count - 1 - k)] {
                j -= 1
                k += 1
                suffix[k] = j + 1
            }
            
            if j == -1 {
                prefix[k] = true
            }
            
            
        }
    }

KMP

找到模式串所有的最长前后缀,存入next数组,通过next数组进行移动

    func strStrKMP(haystack: String, needle: String) -> Int {
        if needle.count == 0 {return 0}
        if haystack.count == 0 {return -1}
        
        return kmp(haystack: haystack, needle: needle)
    }
    
    func kmp(haystack: String, needle: String) -> Int {
        let next = nextList(needle: needle)
        var j = 0
        
        for i in 0..<haystack.count { //i
            let iIndex = haystack.index(haystack.startIndex, offsetBy: i)
            var jIndex = needle.index(needle.startIndex, offsetBy: j)

            while j > 0 && haystack[iIndex] != needle[jIndex] {

                j = next[j - 1] + 1
                if needle.count - j + i > haystack.count {
                    return -1
                }
            
                jIndex = needle.index(needle.startIndex, offsetBy: j)
            }
            if haystack[iIndex] == needle[jIndex] {
                j += 1
            }
            if j == needle.count {
                return i - needle.count + 1
            }
        }
        return -1
    }
    
    func nextList(needle: String) -> [Int] {
        //定义next数组
        var next = Array(repeating: -1, count: needle.count)
        
        var k = -1;
        for i in 1..<needle.count {
            
            while k != -1 && needle[needle.index(needle.startIndex, offsetBy: k+1)] != needle[needle.index(needle.startIndex, offsetBy: i)] {
                k = next[k]
            }
            
            if needle[needle.index(needle.startIndex, offsetBy: k+1)] == needle[needle.index(needle.startIndex, offsetBy: i)] {
                k += 1
            }
            
            next[i] = k
        }
        return next
    }
图示
计算next数组.png
最后编辑于
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 216,324评论 6 498
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 92,356评论 3 392
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 162,328评论 0 353
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 58,147评论 1 292
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 67,160评论 6 388
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 51,115评论 1 296
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 40,025评论 3 417
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 38,867评论 0 274
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 45,307评论 1 310
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 37,528评论 2 332
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 39,688评论 1 348
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 35,409评论 5 343
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 41,001评论 3 325
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 31,657评论 0 22
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 32,811评论 1 268
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 47,685评论 2 368
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 44,573评论 2 353

推荐阅读更多精彩内容