背景

我们第一次接触字符串匹配,想到的肯定是直接用2个循环来遍历,这样代码虽然简单,但时间复杂度却是\(Ω(m*n)\),也就是达到了字符串匹配效率的下限。于是后来人经过研究,构造出了著名的KMP算法(Knuth-Morris-Pratt算法),让我们的时间复杂度降低到了\(O(m+n)\),但现代文字处理器中,却很少使用KMP算法来做字符串匹配,因为还是太慢了。现在主流的算法是BM算法(Boyer-Moore算法),成功让平均时间复杂度降低到了\(O(m/n)\),而Sunday算法,则是对BM算法的进一步小幅优化。

KMP算法很多人看了一遍遍以后,对next[n]数组的理解还是有点困难(包括笔者),写代码的时候总是容易变成这种情况(/捂脸.jpg):

(切到网页):马冬梅

(切到编译器):马什么梅

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而Sunday算法,理解起来则是非常容易,同时极低的时间复杂度,让Sunday算法成为了我目前最常使用的字符串匹配算法

Sunday 算法是 Daniel M.Sunday 于 1990 年提出的字符串模式匹配。其效率在匹配随机的字符串时比其他匹配算法还要更快。Sunday 算法的实现可比 KMP,BM 的实现容易太多。

平均性能的时间复杂度为\(O(n)\);

最差情况的时间复杂度为\(O(n * m)\)。

算法过程

Sunday算法和BM算法稍有不同的是,Sunday算法是从前往后匹配,在匹配失败时关注的是主串中参加匹配的最末位字符的下一位字符。

  • 如果该字符没有在模式串中出现则直接跳过,即移动位数 = 模式串长度 + 1;
  • 否则,其移动位数 = 模式串长度 - 该字符最右出现的位置(以0开始) = 模式串中该字符最右出现的位置到尾部的距离 + 1。

现在举个例子讲解Sunday算法

假定主串为 "HERE IS A SIMPLE EXAMPLE",模式串为 "EXAMPLE"。

(1)

从头部开始比较,发现不匹配。则 Sunday 算法要求如下:找到主串中位于模式串后面的第一个字符,即红色箭头所指的 "空格",再在模式串中从后往前找 "空格",没有找到,则直接把模式串移到 "空格" 的后面。

(2)

依旧从头部开始比较,发现不匹配。找到主串中位于模式串后面的第一个字符 L,模式串中存在 L,则移动模式串使两个 L 对齐。

(3)

找到匹配。

完整代码

#include <iostream>
#include <string>

#define MAX_CHAR 256
#define MAX_LENGTH 1000

using namespace std;

void GetNext(string & p, int & m, int next[])
{
	for (int i = 0; i < MAX_CHAR; i++)
		next[i] = -1;
	for (int i = 0; i < m; i++)
		next[p[i]] = i;
}

void Sunday(string & s, int & n, string & p, int & m)
{
	int next[MAX_CHAR];
	GetNext(p, m, next);

	int j;  // s 的下标
	int k;  // p 的下标
	int i = 0;
	bool is_find = false;
	while (i <= n - m)
	{
		j = i;
		k = 0;
		while (j < n && k < m && s[j] == p[k])
			j++, k++;

		if (k == m)
		{
			cout << "在主串下标 " << i << " 处找到匹配\n";
			is_find = true;
		}

		if (i + m < n)
			i += (m - next[s[i + m]]);
		else
			break;
	}

	if (!is_find)
		cout << "未找到匹配\n";
}

int main()
{
	string s, p;
	int n, m;

	while (cin >> s >> p)
	{
		n = s.size();
		m = p.size();
		Sunday(s, n, p, m);
		cout << endl;
	}

	return 0;
}

数据测试如下:

here#is#a#example
example
在主串下标 10 处找到匹配

aaa
a
在主串下标 0 处找到匹配
在主串下标 1 处找到匹配
在主串下标 2 处找到匹配

aaa
b
未找到匹配

附小吴师兄的动画讲解链接

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