Python實現字符串匹配算法代碼示例
字符串匹配存在的問題
Python中在一個長字符串中查找子串是否存在可以用兩種方法:一是str的find()函數,find()函數只返回子串匹配到的起始位置,若沒有,則返回-1;二是re模塊的findall函數,可以返回所有匹配到的子串。
但是如果用findall函數時需要注意字符串中存在的特殊字符
蠻力法字符串匹配:
將模式對準文本的前m(模式長度)個字符,然后從左到右匹配每一對對應的字符,直到全部匹配或遇到一個不匹配的字符。后一種情況下,模式向右移一位。
代碼如下:
def string_match(string, sub_str): # 蠻力法字符串匹配 for i in range(len(string)-len(sub_str)+1): index = i # index指向下一個待比較的字符 for j in range(len(sub_str)): if string[index] == sub_str[j]: index += 1 else: break if index-i == len(sub_str): return i return -1 if __name__ == "__main__": print(string_match("adbcbdc", "dc"))
最壞情況下,該算法屬于Θ(nm),事實上,該算法的平均效率比最差效率好得多。事實上在查找隨機文本的時候,其屬于線性的效率Θ(n)。
Horspool算法:
Horsepool算法是Boyer-Moore算法的簡化版本,這也是一個空間換時間的典型例子。算法把模式P和文本T的開頭字符對齊,從模式的最后一個字符開始比較,如果嘗試比較失敗了,它把模式向后移。每次嘗試過程中比較是從右到左的。
在蠻力算法中,模式的每一次移動都是一個字符,Horspool算法的核心思想是利用空間來換取時間,提升模式匹配窗口的移動幅度。與蠻力算法不同的是,其模式的匹配是從右到左的,通過預先算出每次移動的距離并存于表中。
代碼如下:
__author__ = 'Wang' from collections import defaultdict def shift_table(pattern): # 生成 Horspool 算法的移動表 # 當前檢測字符為c,模式長度為m # 如果當前c不包含在模式的前m-1個字符中,移動模式的長度m # 其他情況下移動最右邊的的c到模式最后一個字符的距離 table = defaultdict(lambda: len(pattern)) for index in range(0, len(pattern)-1): table[pattern[index]] = len(pattern) - 1 - index return table def horspool_match(pattern, text): # 實現 horspool 字符串匹配算法 # 匹配成功,返回模式在text中的開始部分;否則返回 -1 table = shift_table(pattern) index = len(pattern) - 1 while index <= len(text) - 1: print("start matching at", index) match_count = 0 while match_count < len(pattern) and pattern[len(pattern)-1-match_count] == text[index-match_count]: match_count += 1 if match_count == len(pattern): return index-match_count+1 else: index += table[text[index]] return -1 if __name__ == "__main__": print(horspool_match("barber", "jim_saw_me_in_a_barbershopp"))
顯然,Horspool算法的最差效率屬于屬于Θ(nm)。在查找隨機文本的時候,其屬于線性的效率Θ(n)。雖然效率類型相同,但平均來說,Horspool算法比蠻力算法快很多。
總結
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