首先去 https://blog.csdn.net/starstar1992/article/details/54913261/ 这里看下思想: 然后代码实现,一定要多调试几遍方能看懂: def gen_pnext(p): i, k, m = 0, -1, len(p) pnext = [-1] * m #初始化数组元素全为-1,-1表示当前元素之前的字符串相同的最大前缀和最大后缀元素个数 while i < m-1: #不能超过模式数组的长度 print('i=',i) print('p[i]…

#! /usr/bin/python # coding=utf-8 """ 基于这篇文章的python实现 http://blog.sae.sina.com.cn/archives/307 """ import unittest def pmt(s): """ PartialMatchTable """ prefix = [s[:i+1] for i in range(len(s)-1)…

首先我们看一下简单的字符串匹配. 你可以把文本字符串s固定,模式字符串p从s对齐的左边缘,作为承担部分完全一致,匹配成功,失败将是模式字符串p整体向右1地点,继续检查对齐部分,重复. #朴素匹配 def naive_match(s, p): m = len(s); n = len(p) for i in range(m-n+1):#起始指针i if s[i:i+n] == p: return True return False 关于kmp算法,讲的最好的当属阮一峰的<字符串匹配的KMP算法>.…

kmp算法python实现 kmp算法 kmp算法用于字符串的模式匹配,也就是找到模式字符串在目标字符串的第一次出现的位置比如abababc那么bab在其位置1处,bc在其位置5处我们首先想到的最简单的办法就是蛮力的一个字符一个字符的匹配,但那样的时间复杂度会是O(m*n)kmp算法保证了时间复杂度为O(m+n) 基本原理 举个例子:发现x与c不同后,进行移动a与x不同,再次移动此时比较到了c与y, 于是下一步移动成了下面这样这一次的移动与前两次的移动不同,之前每次比较到上面长字符串的字符位置后…

一:背景 给定一个主串(以 S 代替)和模式串(以 P 代替),要求找出 P 在 S 中出现的位置,此即串的模式匹配问题. Knuth-Morris-Pratt 算法(简称 KMP)是解决这一问题的常用算法之一,这个算法是由高德纳(Donald Ervin Knuth)和沃恩 · 普拉特在 1974 年构思,同年詹姆斯 ·H· 莫里斯也独立地设计出该算法,最终三人于 1977 年联合发表. 在继续下面的内容之前,有必要在这里介绍下两个概念:真前缀 和 真后缀. 由上图所得, "真前缀"…

字符串匹配算法之 kmp算法 (python版) 1.什么是KMP算法 KMP是三位大牛:D.E.Knuth.J.H.MorriT和V.R.Pratt同时发现的.其中第一位就是<计算机程序设计艺术>的作者!! KMP算法要解决的问题就是在字符串(也叫主串)中的模式(pattern)定位问题.说简单点就是我们平时常说的关键字搜索. KMP算法是用来求一个较长字符串是否包含另一个较短字符串的算法. 模式串就是关键字(接下来称它为P),如果它在一个主串(接下来称为T)中出现,就返回它的具体位置,否则…

                           KMP算法-Python版 传统法: 从左到右一个个匹配,如果这个过程中有某个字符不匹配,就跳回去,将模式串向右移动一位.这有什么难的? 我们可以这样初始化: 之后我们只需要比较i指针指向的字符和j指针指向的字符是否一致.如果一致就都向后移动,如果不一致,如下图: A和E不相等,那就把i指针移回第1位(假设下标从0开始),j移动到模式串的第0位,然后又重新开始这个步骤: 因为主串匹配失败的位置前面除了第一个A之外再也没有A了,我们为什么能知道…

1. 字符串匹配算法 所谓字符串匹配算法,简单地说就是在一个目标字符串中查找是否存在另一个模式字符串.如在字符串 "ABCDEFG" 中查找是否存在 "EF" 字符串. 可以把字符串 "ABCDEFG" 称为原始(目标)字符串,"EF" 称为子字符串或模式字符串. 本文试图通过几种字符串匹配算法的算法差异性来探究字符串匹配算法的本质. 常见的字符串匹配算法: BF(Brute Force,暴力检索算法) RK (Robin-K…

def pmt(s): """ :param s: the string to get its partial match table :return: partial match table """ prefix = [s[:i + 1] for i in range(len(s) - 1)] suffix = [s[i + 1:] for i in range(len(s) - 1)] intersection = set(prefix) &…

BF算法 def Index(s1,s2,pos = 0): """ BF算法 """ i = pos j = 0 while(i < len(s1) and j < len(s2)): if(s1[i] == s2[j]): i += 1 j += 1 else: i = i - j + 1 j = 0 if(j >= len(s2)): return i - len(s2) else: return 0 if __name_…