Rabin-Karp 算法 概念 用于在 一个字符串 中查找 另外一个字符串 出现的位置. 与暴力法不同,基本原理就是比较字符串的 哈希码 ( HashCode ) , 快速的确定子字符串是否等于被查找的字符串 比较哈希值采用的是滚动哈希法 如何计算哈希值: 如 : "abcde" 的哈希码值为 \[a×31^4+b×31^3+c×31^2+d×31^1+e×31^0 \] 滚动哈希法: 母串是"abcde",子串是"cde" 则母串先计算&qu

试题 算法提高 字符串匹配 问题描述 给出一个字符串和多行文字,在这些文字中找到字符串出现的那些行.你的程序还需支持大小写敏感选项:当选项打开时,表示同一个字母的大写和小写看作不同的字符:当选项关闭时,表示同一个字母的大写和小写看作相同的字符. 输入格式 输入的第一行包含一个字符串S,由大小写英文字母组成. 第二行包含一个数字,表示大小写敏感的选项,当数字为0时表示大小写不敏感,当数字为1时表示大小写敏感. 第三行包含一个整数n,表示给出的文字的行数. 接下来n行,每行包含一个字符串,字符串由大

求文本与单模式串匹配,通常会使用KMP算法.后来接触到了Z算法,感觉Z算法也相当精妙.在以前的博文中也有过用Z算法来解决字符串匹配的题目. 下面介绍一下Z算法. 先一句话讲清楚Z算法能求什么东西. 输入为一个字符串s,Z算法可以求出这个字符串每一个后缀与自身的最长公共前缀LCP,Z算法可以求出一个数组z,z[i]表示suffix(i)与字符串本身的最长公共前缀. 接下来,介绍Z算法的具体内容. 记字符串s的长度为n. Z算法需要维护一对值,记为left和right,简记为L和R.L和R满足s[L

概述 提起字符串匹配可能更多人会想到KMP算法,该算法时间复杂度为O(m+n),而且也是我们在学习数据结构过程中最早接触到的比较好的算法.但KMP算法需要在模式字符串有关联的情况下,也即模式字符串前后缀字符相似度较高的情况下匹配效率比较高.但是在实际应用场景中模式字符串更多情况下是无规律的,因此在工程应用中字符串匹配问题的解决更多的使用的是sunday算法. 解题思路 sunday算法较之于BM算法最大的不同点在于sunday算法在匹配的过程中主串中参加匹配的最末位字符的下一位字符. 如果末尾的

//字符串匹配问题 /* =============================================================== 题目:输入两字符串S,T,输出在S中存在但在T中不存在的字符存储到新的字符串中, 并保持其在字符串S中的顺序,然后在屏幕上显示新的字符串的内容. =============================================================== */ #include<stdio.h> #include<st

前言 字符串的匹配算法也是很经典的一个算法,在面试的时候常常会遇到,而BF算法是字符串模式匹配中的一个简单的算法 1,什么是BF算法 BF算法,即暴力(Brute Force)算法,是普通的模式匹配算法,思想简单,代码结构也简单 BF算法的思想就是将目标串S的第一个字符与模式串T的第一个字符进行匹配,若相等,则继续比较S的第二个字符和 T的第二个字符:若不相等,则比较S的第二个字符和T的第一个字符,依次比较下去,直到得出最后的匹配结果. 2,代码实现 分析: 要完成对于所有字符的匹配工作,可以遍

一.问题 给定两个字符串S(原串)和(模式串)T,找出T在S中出现的位置. 二.朴素算法 当S[i] != T[j]时,把T往后移一位,回溯S的位置并重新开始比较.    (1) 成功匹配的部分(ABC)中,没有一样的字符 (a) S: i A B C A B C E T: j A B C E       (b) S: i A B C A B C E T: j   A B C E     (c) S: i A B C A B C E T: j     A B C E   (d) S: i A B

上一篇文章,我介绍了KMP算法. 但是,它并不是效率最高的算法,实际采用并不多.各种文本编辑器的"查找"功能(Ctrl+F),大多采用Boyer-Moore算法. Boyer-Moore算法不仅效率高,而且构思巧妙,容易理解.1977年,德克萨斯大学的Robert S. Boyer教授和J Strother Moore教授发明了这种算法. 下面,我根据Moore教授自己的例子来解释这种算法. 1. 假定字符串为"HERE IS A SIMPLE EXAMPLE",搜

要解决的问题 假设字符串str长度为N,字符串match长度为M,M <= N, 想确定str中是否有某个子串是等于match的.返回和match匹配的字符串的首字母在str的位置,如果不匹配,则返回-1 OJ可参考:LeetCode 28. 实现 strStr() 暴力方法 从str串中每个位置开始匹配match串,时间复杂度O(M*N) KMP算法 KMP算法可以用O(N)时间复杂度解决上述问题. 流程 我们规定数组中每个位置的一个指标,这个指标定义为 这个位置之前的字符前缀和后缀的匹配长度

这两天又看了一遍<算法导论>上面的字符串匹配那一节,下面是实现的几个程序,可能有错误,仅供参考和交流. 关于详细的讲解,网上有很多,大多数算法及数据结构书中都应该有涉及,由于时间限制,在这就不重复了. 需要说明的是: stra:主串,及需要从中寻找模式串的字符串 strb:模式串 <算法导论>上面包括严蔚敏老师<数据结构>,字符串下表是按从1开始,并且<数据结构>一书中貌似吧字符串的第一个字符用来储存字符串长度.这里我改成了0. maxlen :字符串的最长

字符串匹配是计算机的基本任务之一. 举例来说,有一个字符串"BBC ABCDAB ABCDABCDABDE",我想知道,里面是否包含另一个字符串"ABCDABD"? 下面的的KMP算法的解释步骤,引用于http://www.ruanyifeng.com/blog/2013/05/Knuth%E2%80%93Morris%E2%80%93Pratt_algorithm.html 1. 首先,字符串"BBC ABCDAB ABCDABCDABDE"的

今日了解了一下字符串匹配的各种方法. 并对sundaysearch算法实现并且单元. 字符串匹配算法,是在实际工程中经常遇到的问题,也是各大公司笔试面试的常考题目.此算法通常输入为原字符串(string)和子串(pattern),要求返回子串在原字符串中首次出现的位置.比如原字符串为“ABCDEFG”,子串为“DEF”,则算法返回3.常见的算法包括:BF(Brute Force,暴力检索).RK(Robin-Karp,哈希检索).KMP(教科书上最常见算法).BM(Boyer Moore).Su

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"

主要特征 1.使用hash函数 2.预处理阶段时间复杂度O(m),常量空间 3.查找阶段时间复杂度O(mn) 4.期望运行时间:O(n+m) 本文地址:http://www.cnblogs.com/archimedes/p/karp-rabin-algorithm.html,转载请注明源地址. 算法描述 在大多数实际情况下,Hash法提供了避免二次方比较时间的一种简单的方法. 不同于检查文本中的每一个位置是否匹配,只检查模式串和指定文本窗口的相似性似乎更高效. hash函数被用来检查两个字符串的

问题描述: Rabin-Karp的预处理时间是O(m),匹配时间O( ( n - m + 1 ) m )既然与朴素算法的匹配时间一样,而且还多了一些预处理时间,那为什么我们还要学习这个算法呢?虽然Rain-Karp在最坏的情况下与朴素匹配一样,但是实际应用中往往比朴素算法快很多.而且该算法的期望匹配时间是O(n)[参照<算法导论>],但是Rabin-Karp算法需要进行数值运算,速度必然不会比KMP算法快,那我们有了KMP算法以后为什么还要学习Rabin-Karp算法呢?个人认为学习的是一种思

前言 Rabin-Karp字符串匹配算法和前面介绍的<朴素字符串匹配算法>类似,也是相应每一个字符进行比較.不同的是Rabin-Karp採用了把字符进行预处理,也就是对每一个字符进行相应进制数并取模运算,类似于通过某种函数计算其函数值,比較的是每一个字符的函数值. 预处理时间O(m).匹配时间是O((n-m+1)m). Rabin-Karp算法的思想: 如果待匹配字符串的长度为M,目标字符串的长度为N(N>M): 首先计算待匹配字符串的hash值,计算目标字符串前M个字符的hash值:

由于需要在半结构化的文本数据中提取一些特定格式的字段.数据辅助挖掘分析工作,以往都是使用Matlab工具进行结构化数据处理的建模,matlab擅长矩阵处理.结构化数据的计算,Python具有与matlab共同的特点:语法简洁.库丰富,对算法仿真来说都是一门简洁易用的语言. Python做字符串匹配相对来说上手比较容易,且具有成熟的字符串处理库re供我们使用: 在re库的帮助下,只需简单的两步就可完成匹配工作,对做数据分析/算法的工作者来说,轻松了许多: step1:构建正则表达式模式,并使用co

Python做简单的字符串匹配详解 由于需要在半结构化的文本数据中提取一些特定格式的字段.数据辅助挖掘分析工作,以往都是使用Matlab工具进行结构化数据处理的建模,matlab擅长矩阵处理.结构化数据的计算,Python具有与matlab共同的特点:语法简洁.库丰富,对算法仿真来说都是一门简洁易用的语言. Python做字符串匹配相对来说上手比较容易,且具有成熟的字符串处理库re供我们使用: 在re库的帮助下,只需简单的两步就可完成匹配工作,对做数据分析/算法的工作者来说,轻松了许多: ste

~~~摘录 来源:阮一峰~~~ 字符串匹配是计算机的基本任务之一. 举例来说,有一个字符串”BBC ABCDAB ABCDABCDABDE”,我想知道,里面是否包含另一个字符串”ABCDABD”? 许多算法可以完成这个任务,Knuth-Morris-Pratt算法(简称KMP)是最常用的之一.它以三个发明者命名,起头的那个K就是著名科学家Donald Knuth. 这种算法不太容易理解,网上有很多解释,但读起来都很费劲.直到读到Jake Boxer的文章,我才真正理解这种算法.下面,我用自己的语

[C++实现python字符串函数库]字符串匹配函数startswith与endswith 这两个函数用于匹配字符串的开头或末尾,判断是否包含另一个字符串,它们返回bool值.startswith()函数判断文本的指定范围字符段是否以某个字符开始,endswith()函数判断文本是否以某个字符结束.默认的指定范围为整个字符串: >>> >>> a 'abcdefghijklmn' >>> a.startswith('abc') True >>