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目前最快的字符串匹配算法-Boyer-Moore算法思想原理及C代码实现

 喜欢站在山上 2023-08-27 发布于吉林
目前最快的字符串匹配算法-Boyer-Moore算法思想原理及C代码实现

1. Boyer-Moore 算法核心思想

Boyer-Moore 算法的核心思想在于尽可能多地跳过主串中的字符比较,从而减少比较的次数,提高匹配效率。它通过两个规则来实现这一目标:坏字符规则(Bad Character Rule)和好后缀规则(Good Suffix Rule)。

  • 坏字符规则: 在预处理模式串时,创建一个字符表,记录模式串中每个字符最后一次出现的位置。当发现不匹配字符时,根据坏字符表中的信息,将模式串向右滑动合适的位移,以尽可能跳过已匹配的字符。
  • 好后缀规则: 当发生不匹配时,根据模式串的后缀子串信息,选择合适的滑动位移。如果好后缀在模式串中有出现,可以直接将模式串滑动到好后缀的位置,从而跳过已匹配的部分。

2. 时间复杂度和空间复杂度

Boyer-Moore 算法的时间复杂度主要取决于坏字符表和好后缀规则的应用。在最坏情况下,算法的时间复杂度为 O(n * m),其中 n 是主串长度,m 是模式串长度。然而,在实际应用中,Boyer-Moore 算法通常表现出色,因为它可以在平均情况下达到线性时间复杂度,即 O(n + m)。

Boyer-Moore 算法的空间复杂度主要由坏字符表和好后缀规则的存储消耗决定。坏字符表需要存储每个字符的最后出现位置,因此需要 O(字符集大小) 的空间。好后缀规则需要维护后缀子串的信息,通常需要 O(m) 的空间。

3. Boyer-Moore 算法与其他算法比较

与暴力匹配算法和 KMP 算法相比,Boyer-Moore 算法在大多数情况下表现更优。暴力匹配算法的时间复杂度为 O(n * m),KMP 算法的时间复杂度为 O(n + m)。相比之下,Boyer-Moore 算法在实际应用中可以通过坏字符表和好后缀规则的应用,以及跳过多个字符的滑动操作,实现更快的匹配速度。

4. C 语言实现示例

下面是 Boyer-Moore 算法的 C 语言实现示例,通过一个简单的例子来说明其工作原理。

#include <stdio.h>#include <string.h>#define CHARSET_SIZE 256void badCharTable(char *pattern, int *table) { int len = strlen(pattern); for (int i = 0; i < CHARSET_SIZE; i++) { table[i] = len; } for (int i = 0; i < len - 1; i++) { table[(int)pattern[i]] = len - 1 - i; }}int boyerMoore(char *text, char *pattern) { int n = strlen(text); int m = strlen(pattern); int badChar[CHARSET_SIZE]; badCharTable(pattern, badChar); int s = 0; while (s <= n - m) { int j = m - 1; while (j >= 0 && pattern[j] == text[s + j]) { j--; } if (j < 0) { return s; // 匹配成功,返回位置 } else { s += max(1, j - badChar[(int)text[s + j]]); } } return -1; // 未匹配}int main() { char text[] = 'This is a sample text for Boyer-Moore algorithm.'; char pattern[] = 'Boyer-Moore'; int result = boyerMoore(text, pattern); if (result != -1) { printf('Pattern found at position %d\n', result); } else { printf('Pattern not found\n'); } return 0;}

在这个示例中,我们展示了 Boyer-Moore 算法的实现。通过构建坏字符表和滑动操作,算法能够在主串中高效地查找模式串的位置。

5. 结论

Boyer-Moore 算法以其独特的思想和高效的性能,在字符串匹配领域中脱颖而出。通过坏字符规则和好后缀规则的巧妙应用,Boyer-Moore 算法能够在大多数情况下实现线性时间复杂度,从而在实际应用中取得优越的性能。熟练掌握该算法,将为处理大规模字符串匹配问题提供有力的工具。

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