字符串匹配常见算法（BF，RK，KMP，BM，Sunday）

　　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）、Sunday等，下面详细介绍。

1 BF算法： 
暴力检索法是最好想到的算法，也最好实现，在情况简单的情况下可以直接使用： 

首先将原字符串和子串左端对齐，逐一比较；如果第一个字符不能匹配，则子串向后移动一位继续比较；如果第一个字符匹配，则继续比较后续字符，直至全部匹配。 
时间复杂度：O（MN）

2 RK算法： 
RK算法是对BF算法的一个改进：在BF算法中，每一个字符都需要进行比较，并且当我们发现首字符匹配时仍然需要比较剩余的所有字符。而在RK算法中，就尝试只进行一次比较来判定两者是否相等。 
RK算法也可以进行多模式匹配，在论文查重等实际应用中一般都是使用此算法。 
 
首先计算子串的HASH值，之后分别取原字符串中子串长度的字符串计算HASH值，比较两者是否相等：如果HASH值不同，则两者必定不匹配，如果相同，由于哈希冲突存在，也需要按照BF算法再次判定。 
按照此例子，首先计算子串“DEF”HASH值为Hd，之后从原字符串中依次取长度为3的字符串“ABC”、“BCD”、“CDE”、“DEF”计算HASH值，分别为Ha、Hb、Hc、Hd，当Hd相等时，仍然要比较一次子串“DEF”和原字符串“DEF”是否一致。 
时间复杂度：O（MN）（实际应用中往往较快，期望时间为O（M+N））

3 KMP算法： 
字符串匹配最经典算法之一，各大教科书上的看家绝学，曾被投票选为当今世界最伟大的十大算法之一；但是晦涩难懂，并且十分难以实现，希望我下面的讲解能让你理解这个算法。 
KMP算法在开始的时候，也是将原字符串和子串左端对齐，逐一比较，但是当出现不匹配的字符时，KMP算法不是向BF算法那样向后移动一位，而是按照事先计算好的“部分匹配表”中记载的位数来移动，节省了大量时间。这里我借用一下阮一峰大神的例子来讲解： 
 
首先，原字符串和子串左端对齐，比较第一个字符，发现不相等，子串向后移动，直到子串的第一个字符能和原字符串匹配。 
 
当A匹配上之后，接着匹配后续的字符，直至原字符串和子串出现不相等的字符为止。 
 
此时如果按照BF算法计算，是将子串整体向后移动一位接着从头比较；按照KMP算法的思想，既然已经比较过了“ABCDAB”，就要利用这个信息；所以针对子串，计算出了“部分匹配表”如下（具体如何计算后面会说，这个先介绍整个流程）： 
 
刚才已经匹配的位数为6，最后一个匹配的字符为“B”，查表得知“B”对应的部分匹配值为2，那么移动的位数按照如下公式计算： 
移动位数 = 已匹配的位数 - 最后一个匹配字符的部分匹配值 
那么6 - 2 = 4，子串向后移动4位，到下面这张图： 
 
因为空格和“C”不匹配，已匹配位数为2，“B”对应部分匹配值为0，所以子串向后移动2-0=2位。 
 
空格和“A”不匹配，已匹配位数为0，子串向后移动一位。 
 
逐个比较，直到发现“C”与“D”不匹配，已匹配位数为6，“B”对应部分匹配值为2，6-2=4，子串向后移动4位。 
 
逐个比较，直到全部匹配，返回结果。 
下面说明一下“部分匹配表”如何计算，“部分匹配值”是指字符串前缀和后缀所共有元素的长度。前缀是指除最后一个字符外，一个字符串全部头部组合；后缀是指除第一个字符外，一个字符串全部尾部组合。以”ABCDABD”为例： 
“AB”的前缀为[A]，后缀为[B]，共有元素的长度为0； 
“ABC”的前缀为[A, AB]，后缀为[BC, C]，共有元素的长度0； 
“ABCD”的前缀为[A, AB, ABC]，后缀为[BCD, CD, D]，共有元素的长度为0； 
“ABCDA”的前缀为[A, AB, ABC, ABCD]，后缀为[BCDA, CDA, DA, A]，共有元素为”A”，长度为1； 
“ABCDAB”的前缀为[A, AB, ABC, ABCD, ABCDA]，后缀为[BCDAB, CDAB, DAB, AB, B]，共有元素为”AB”，长度为2； 
“ABCDABD”的前缀为[A, AB, ABC, ABCD, ABCDA, ABCDAB]，后缀为[BCDABD, CDABD, DABD, ABD, BD, D]，共有元素的长度为0。 
在计算“部分匹配表”时，一般使用DP（动态规划）算法来计算（表示为next数组）：

        int* next = new int[needle.length()];
        next[0] = 0;
        int k = 0;
        for (int i = 1; i < needle.length(); i++)
        {
            while (k > 0 && needle[i] != needle[k])
            {
                k = next[k - 1];
            }
            if (needle[i] == needle[k])
            {
                k++;
            }
            next[i] = k;
        }

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时间复杂度：O（N）

4 BM算法： 
在本科的时候，我一直认为KMP算法是最好的字符串匹配算法，直到后来我遇到了BM算法。BM算法的执行效率要比KMP算法快3-5倍左右，并且十分容易理解。各种记事本的“查找”功能（CTRL + F）一般都是采用的此算法。 
网上所有讲述这个算法的帖子都是以传统的“好字符规则”和“坏字符规则”来讲述的，但是个人感觉其实这样不容易理解，我总结了另外一套简单的算法规则： 
我们拿这个算法的发明人Moore教授的例子来讲解： 
 
首先，原字符串和子串左端对齐，但是从尾部开始比较，就是首先比较“S”和“E”，这是一个十分巧妙的做法，如果字符串不匹配的话，只需要这一次比较就可以确定。 
在BM算法中，当每次发现当前字符不匹配的时候，我们就需要寻找一下子串中是否有这个字符；比如当前“S”和“E”不匹配，那我们需要寻找一下子串当中是否存在“S”。发现子串当中并不存在，那我们将子串整体向后移动到原字符串中“S”的下一个位置（但是如果子串中存在原字符串当前字符肿么办呢，我们后面再说）： 
 
我们接着从尾部开始比较，发现“P”和“E”不匹配，那我们查找一下子串当中是否存在“P”，发现存在，那我们就把子串移动到两个“P”对齐的位置： 
 
已然从尾部开始比较，“E”匹配，“L”匹配，“P”匹配，“M”匹配，“I”和“A”不匹配！那我们就接着寻找一下子串当前是否出现了原字符串中的字符，我们发现子串中第一个“E”和原字符串中的字符可以对应，那直接将子串移动到两个“E”对应的位置： 
 
接着从尾部比较，发现“P”和“E”不匹配，那么检查一下子串当中是否出现了“P”，发现存在，那么移动子串到两个“P”对应： 
 
从尾部开始，逐个匹配，发现全部能匹配上，匹配成功~ 
时间复杂度：最差情况O（MN），最好情况O（N）

5 Sunday算法： 
后来，我又发现了一种比BM算法还要快，而且更容易理解的算法，就是这个Sunday算法： 
 
首先原字符串和子串左端对齐，发现“T”与“E”不匹配之后，检测原字符串中下一个字符（在这个例子中是“IS”后面的那个空格）是否在子串中出现，如果出现移动子串将两者对齐，如果没有出现则直接将子串移动到下一个位置。这里空格没有在子串中出现，移动子串到空格的下一个位置“A”： 
 
发现“A”与“E”不匹配，但是原字符串中下一个字符“E”在子串中出现了，第一个字符和最后一个字符都有出现，那么首先移动子串靠后的字符与原字符串对齐： 
 
发现空格和“E”不匹配，原字符串中下一个字符“空格”也没有在子串中出现，所以直接移动子串到空格的下一个字符“E”： 
 
这样从头开始逐个匹配，匹配成功！ 
时间复杂度：最差情况O（MN），最好情况O（N）

sunday算法代码如下：

 import java.util.HashMap;
import java.util.LinkedList;
import java.util.List;
import java.util.Map;

public class SundySearch {
    String text = null;
    String pattern = null;
    int currentPos = 0;
    /**
     * 匹配后的子串第一个字符位置列表
     */
    List<Integer> matchedPosList = new LinkedList<Integer>();

/**
     * 匹配字符的Map,记录改匹配字符串有哪些char并且每个char最后出现的位移
     */
    Map<Character, Integer> map = new HashMap<Character, Integer>();
    public SundySearch(String text, String pattern) {
        this.text = text;
        this.pattern = pattern;
        this.initMap();
    };
    /**
     * Sunday匹配时，用来存储Pattern中每个字符最后一次出现的位置，从左到右的顺序
     */
    private void initMap() {
        for (int i = 0; i < pattern.length(); i++) {
            this.map.put(pattern.charAt(i), i);
        }
    }
    /**
     * 普通的字符串递归匹配，匹配失败就前进一位
     */
    public List<Integer> normalMatch() {
        //匹配失败，继续往下走
        if (!matchFromSpecialPos(currentPos)) {
            currentPos += 1;
            if ((text.length() - currentPos) < pattern.length()) {
                return matchedPosList;
            }
            normalMatch();
        } else {
            //匹配成功，记录位置
            matchedPosList.add(currentPos);
            currentPos += 1;
            normalMatch();
        }

return matchedPosList;
    }
    /**
     * Sunday匹配，假定Text中的K字符的位置为：当前偏移量+Pattern字符串长度+1
     */
    public List<Integer> sundayMatch() {
        // 如果没有匹配成功
        if (!matchFromSpecialPos(currentPos)) {
            // 如果Text中K字符没有在Pattern字符串中出现，则跳过整个Pattern字符串长度
            if ((currentPos + pattern.length() + 1) < text.length()
                    && !map.containsKey(text.charAt(currentPos + pattern.length() + 1))) {
                currentPos += pattern.length();
            }else {
                // 如果Text中K字符在Pattern字符串中出现，则将Text中K字符的位置和Pattern字符串中的最后一次出现K字符的位置对齐
                if ((currentPos + pattern.length() + 1) > text.length()) {
                    currentPos += 1;
                } else {
                    currentPos += pattern.length() - (Integer) map.get(text.charAt(currentPos + pattern.length()));
                }
            }

// 匹配完成，返回全部匹配成功的初始位移
            if ((text.length() - currentPos) < pattern.length()) {
                return matchedPosList;
            }

sundayMatch();
        }else {
            // 匹配成功前进一位然后再次匹配
            matchedPosList.add(currentPos);
            currentPos += 1;
            sundayMatch();
        }
        return matchedPosList;
    }
    /**
     * 检查从Text的指定偏移量开始的子串是否和Pattern匹配
     */
    public boolean matchFromSpecialPos(int pos) {
        if ((text.length()-pos) < pattern.length()) {
            return false;
        }
        for (int i = 0; i < pattern.length(); i++) {
            if (text.charAt(pos + i) == pattern.charAt(i)) {
                if (i == (pattern.length()-1)) {
                    return true;
                }
                continue;
            } else {
                break;
            }
        }

return false;
    }
  
}

 

测试sunday算法代码如下：

 import java.util.HashMap;
import java.util.LinkedList;
import java.util.List;
import java.util.Map;

public class SundySearch {
    String text = null;
    String pattern = null;
    int currentPos = 0;
    /**
     * 匹配后的子串第一个字符位置列表
     */
    List<Integer> matchedPosList = new LinkedList<Integer>();

/**
     * 匹配字符的Map,记录改匹配字符串有哪些char并且每个char最后出现的位移
     */
    Map<Character, Integer> map = new HashMap<Character, Integer>();
    public SundySearch(String text, String pattern) {
        this.text = text;
        this.pattern = pattern;
        this.initMap();
    };
    /**
     * Sunday匹配时，用来存储Pattern中每个字符最后一次出现的位置，从左到右的顺序
     */
    private void initMap() {
        for (int i = 0; i < pattern.length(); i++) {
            this.map.put(pattern.charAt(i), i);
        }
    }
    /**
     * 普通的字符串递归匹配，匹配失败就前进一位
     */
    public List<Integer> normalMatch() {
        //匹配失败，继续往下走
        if (!matchFromSpecialPos(currentPos)) {
            currentPos += 1;
            if ((text.length() - currentPos) < pattern.length()) {
                return matchedPosList;
            }
            normalMatch();
        } else {
            //匹配成功，记录位置
            matchedPosList.add(currentPos);
            currentPos += 1;
            normalMatch();
        }

return matchedPosList;
    }
    /**
     * Sunday匹配，假定Text中的K字符的位置为：当前偏移量+Pattern字符串长度+1
     */
    public List<Integer> sundayMatch() {
        // 如果没有匹配成功
        if (!matchFromSpecialPos(currentPos)) {
            // 如果Text中K字符没有在Pattern字符串中出现，则跳过整个Pattern字符串长度
            if ((currentPos + pattern.length() + 1) < text.length()
                    && !map.containsKey(text.charAt(currentPos + pattern.length() + 1))) {
                currentPos += pattern.length();
            }else {
                // 如果Text中K字符在Pattern字符串中出现，则将Text中K字符的位置和Pattern字符串中的最后一次出现K字符的位置对齐
                if ((currentPos + pattern.length() + 1) > text.length()) {
                    currentPos += 1;
                } else {
                    currentPos += pattern.length() - (Integer) map.get(text.charAt(currentPos + pattern.length()));
                }
            }

// 匹配完成，返回全部匹配成功的初始位移
            if ((text.length() - currentPos) < pattern.length()) {
                return matchedPosList;
            }

sundayMatch();
        }else {
            // 匹配成功前进一位然后再次匹配
            matchedPosList.add(currentPos);
            currentPos += 1;
            sundayMatch();
        }
        return matchedPosList;
    }
    /**
     * 检查从Text的指定偏移量开始的子串是否和Pattern匹配
     */
    public boolean matchFromSpecialPos(int pos) {
        if ((text.length()-pos) < pattern.length()) {
            return false;
        }
        for (int i = 0; i < pattern.length(); i++) {
            if (text.charAt(pos + i) == pattern.charAt(i)) {
                if (i == (pattern.length()-1)) {
                    return true;
                }
                continue;
            } else {
                break;
            }
        }

return false;
    }
  
}