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          Go 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法篇(十一):字符串匹配之 BF 算法

          共 4012字,需瀏覽 9分鐘

           ·

          2021-04-28 17:24

          接下來的三篇教程,將由淺及深地給大家介紹三個常見的字符串匹配算法。

          首先從最簡單的字符串匹配算法 —— BF 算法說起,BF 是 Brute Force 的縮寫,中文譯作暴力匹配算法,也叫樸素匹配算法。

          實(shí)現(xiàn)原理

          BF 算法的原理很簡單,在繼續(xù)介紹之前,我們先引入兩個術(shù)語:主串和模式串。簡單來說,我們要在字符串 A 中查找子串 B,那么 A 就是主串,B 就是模式串。

          作為最簡單、最暴力的字符串匹配算法,BF 算法的思想可以用一句話來概括,那就是,如果主串長度為 n,模式串長度為 m,我們在主串中檢查起始位置分別是 0、1、2…n-m 且長度為 mn-m+1 個子串,看有沒有跟模式串匹配的。圖示如下:

          BF算法圖示

          結(jié)合上圖,具體來說,就是每次拿模式串和主串對齊,然后從左到右依次比較每個字符,如果出現(xiàn)不相等,則把模式串往后移一個位置,再次重復(fù)上述步驟,直到模式串每個字符與對應(yīng)主串位置字符都相等,則返回主串對應(yīng)下標(biāo),表示找到,否則返回 -1,表示沒找到。

          示例代碼

          下面我們基于 BF 算法來實(shí)現(xiàn)一個 Go 語言版的字符串查找函數(shù):

          package main

          import "fmt"

          // BF 算法實(shí)現(xiàn)函數(shù)
          func bfSearch(s, p string) int {
              begin := 0
              i, j := 00
              n, m := len(s), len(p)  // 主串、子串長度
              for i = 0; i < n; begin++ {
                  // 通過 BF 算法暴力匹配子串和主串
                  for j = 0; j < m; j++ {
                      if i < n && s[i] == p[j] {
                          // 如果子串和主串對應(yīng)字符相等,逐一往后匹配
                          i++
                      } else {
                          // 否則退出當(dāng)前循環(huán),從主串下一個字符繼續(xù)開始匹配
                          break
                      }
                  }
                  if j == m {
                      // 子串遍歷完,表面已經(jīng)找到,返回對應(yīng)下標(biāo)
                      return i - j
                  }
                  // 從下一個位置繼續(xù)開始匹配
                  i = begin
                  i++
              }
              return -1
          }

          // 基于 BF 算法實(shí)現(xiàn)字符串查找函數(shù)
          func strStrV1(haystack, needle string) int {
              // 子串長度=0
              if len(needle) == 0 {
                  return 0
              }
              //主串長度=0,或者主串長度小于子串長度
              if len(haystack) == 0 || len(haystack) < len(needle) {
                  return -1
              }
              // 調(diào)用 BF 算法查找子串
              return bfSearch(haystack, needle)
          }

          func main() {
              s := "Hello, 學(xué)院君!"
              p := "學(xué)院君"
              pos := strStrV1(s, p)
              fmt.Printf("Find \"%s\" at %d in \"%s\"\n", p, pos, s)
          }

          執(zhí)行上述代碼,打印結(jié)果如下:

          性能分析

          這個算法很好理解,因?yàn)檫@就是我們正常都能想到的暴力匹配,BF 算法的時間復(fù)雜度最差是 O(n*m),意味著要模式串要移到主串 n-m 的位置上,并且模式串每個字符都要與子串比較。

          盡管 BF 算法復(fù)雜度看起來很高,但是在日常開發(fā)中,如果主串和模式串規(guī)模不大的話,該算法依然比較常用,因?yàn)樽銐蚝唵危瑢?shí)現(xiàn)起來容易,不容易出錯。另外,在規(guī)模不大的情況下,開銷也可以接受,畢竟 O(n*m) 是最差的表現(xiàn),大部分時候,執(zhí)行效率比這個都要高。

          但是對于對時間要求比較敏感,或者需要高頻匹配,數(shù)據(jù)規(guī)模較大的情況下,比如編輯器中的匹配功能、敏感詞匹配系統(tǒng)等,BF 算法就不適用了,后面我們將介紹更高級的字符串匹配算法來處理這些場景需求。

          (本文完)



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          福利

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