Sunday算法不像KMP算法那么复杂,但是效率又比较高,在KMP之上,下面简单介绍Sunday算法及其实现. Sunday 算法由 Daniel M.Sunday 在 1990 年提出,它的思想跟 BM 算法很相似: 只不过 Sunday 算法是从前往后匹配,在匹配失败时关注的是文本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 = 匹配串长度 + 1:否则,其移动位数 = 模式串中最右端的该字符到末尾的距离 +1,使得下一位字符与模式串中与其相等的

逛ACM神犇的博客的时候看到的这个神奇的算法 KMP吧,失配函数难理解,代码量长 BF吧,慢,很慢,特别慢. BM吧,我不会写... 现在看到了Sunday算法呀,眼前一亮,神清气爽啊. 字符串匹配算法的效率大概是取决于在发生失配时如何进行下一步的问题. 其他咱就不说了. 这个Sunday算法在发生失配的时候,跳过了尽可能多的字符. 假设在发生不匹配时S[i]≠T[j],1≤i≤N,1≤j≤M.此时已经匹配的部分为u,并假设字符串u的长度为L.如图1.明显的,S[L+i+1]肯定要参加下一轮的匹

前言 上一篇我用动画的方式向大家详细说明了KMP算法(没看过的同学可以回去看看). 这次我依旧采用动画的方式向大家介绍另一个你用一次就会爱上的字符串匹配算法:Sunday算法,希望能收获你的点赞关注收藏与转发哟! KMP算法是一个里程碑似的算法,它的出现宣告了人类是找到线性时间复杂度的字符串匹配算法的.在这之后,出现了许多的字符串匹配算法,比如BM算法和Sunday算法. 这些算法在时间复杂度上都已经达到了线性时间.但是在实际应用的时候所耗费的时间却还是有所不同. BM算法在实际应用中的效率已经

简介: Sunday算法是Daniel M.Sunday于1990年提出的一种字符串模式匹配算法.其核心思想是:在匹配过程中,模式串并不被要求一定要按从左向右进行比较还是从右向左进行比较,它在发现不匹配时,算法能跳过尽可能多的字符以进行下一步的匹配,从而提高了匹配效率. 思路: Sunday 算法 与 KMP 算法 一样是从前往后匹配,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.1.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 + 1:2.否则,其移动位数 

字符串匹配查找算法中,最着名的两个是KMP算法(Knuth-Morris-Pratt)和BM算法(Boyer-Moore).两个算法在最坏情况下均具有线性的查找时间.但是在实用上,KMP算法并不比最简单的C库函数strstr()快多少,而BM算法则往往比KMP算法快上3-5倍(未亲身实践).但是BM算法还不是最快的算法,这里介绍一种比BM算法更快一些的查找算法Sunday算法.   Sunday算法的思想和BM算法中的坏字符思想非常类似.差别只是在于Sunday算法在匹配失败之后,是取目标串中当

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B

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B

字符串匹配算法之Sunday算法 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

字符串匹配问题的形式定义: 文本(Text)是一个长度为 n 的数组 T[1..n]: 模式(Pattern)是一个长度为 m 且 m≤n 的数组 P[1..m]: T 和 P 中的元素都属于有限的字母表 Σ 表: 如果 0≤s≤n-m,并且 T[s+1..s+m] = P[1..m],即对 1≤j≤m,有 T[s+j] = P[j],则说模式 P 在文本 T 中出现且位移为 s,且称 s 是一个有效位移(Valid Shift). 比如上图中,目标是找出所有在文本 T = abcabaabca

KMP算法是由Knuth,Morris,Pratt共同提出的算法,专门用来解决模式串的匹配,无论目标序列和模式串是什么样子的,都可以在线性时间内完成,而且也不会发生退化,是一个非常优秀的算法,时间复杂度的上界是O(n+m). 那么我们现在就来研究一下KMP算法究竟是个什么东西,我这里就尽量说的简洁一点,注重应用,原理的话还是需要通过练习来巩固,或者通过本文的参考链接继续深入地看.本文的很多思路都来自于参考. 1.为什么普通的字符串匹配算法会那么慢? 这个问题很好理解,暴力的字符串匹配算法,其实就

一.前言   在计算机科学中,Knuth-Morris-Pratt字符串查找算法(简称为KMP算法)可在一个主文本字符串S内查找一个词W的出现位置.此算法通过运用对这个词在不匹配时本身就包含足够的信息来确定下一个匹配将在哪里开始的发现,从而避免重新检查先前匹配的字符.这个算法是由高德纳和沃恩·普拉特在1974年构思,同年詹姆斯·H·莫里斯也独立地设计出该算法,最终由三人于1977年联合发表.(from:wikipedia)   KMP搜索(Knuth–Morris–Pratt string-se

1. 字符串匹配算法 所谓字符串匹配算法,简单地说就是在一个目标字符串中查找是否存在另一个模式字符串.如在字符串 "ABCDEFG" 中查找是否存在 "EF" 字符串. 可以把字符串 "ABCDEFG" 称为原始(目标)字符串,"EF" 称为子字符串或模式字符串. 本文试图通过几种字符串匹配算法的算法差异性来探究字符串匹配算法的本质. 常见的字符串匹配算法: BF(Brute Force,暴力检索算法) RK (Robin-K

前几日在微博上看到一则微博是说面试的时候让面试者写一个很简单的字符串匹配都写不出来,于是我就自己去试了一把.结果写出来的是一个最简单粗暴的算法.这里重新学习了一下几个经典的字符串匹配算法,写篇文章以巩固深化自己的理解.本文不打算详细地去讲算法的每一个细节,只是总结一下我觉得比较有用的几个重要点. 简单粗暴法 这货居然还有个学名,Brute Force search,其实翻译过来就是简单粗暴法. 此处略去十行简单粗暴的代码. KMP匹配算法 网上有很多很多关于KMP算法的博客,一抓一大把,其中我看

BF(Brute-Force)算法 蛮力搜索,比较简单的一种字符串匹配算法,在处理简单的数据时候就可以用这种算法,完全匹配,就是速度慢啊. 基本思想 从目标串s 的第一个字符起和模式串t的第一个字符进行比较,若相等,则继续逐个比较后续字符,否则从串s的第二个字符起再重新和串t进行比较.  依此类推,直至串t 中的每个字符依次和串s的一个连续的字符序列相等,则称模式匹配成功,此时串t的第一个字符在串s 中的位置就是t 在s中的位置,否则模式匹配不成功. 具体实现 int BFindex(Strin

一.本文简介 本文的目的是简单明了的讲解KMP算法的思想及实现过程. 网上的文章的确有些杂乱,有的过浅,有的太深,希望本文对初学者是非常友好的. 其实KMP算法有一些改良版,这些是在理解KMP核心思想后的优化. 所以本文重点是讲解KMP算法的核心,文章最后会有涉及一些改良过程. 二.KMP算法简介 KMP算法是字符串匹配算法的一种.它以三个发明者命名,Knuth-Morris-Pratt,起头的那个K就是著名科学家Donald Knuth. 三.KMP算法行走过程 首先我们先定义两个字符串作为示

KMP算法是用来解决字符串的匹配问题的,即在字符串S中寻找字符串P.形式定义:假设存在长度为n的字符数组S[0...n-1],长度为m的字符数组P[0...m-1],是否存在i,使得SiSi+1...Si+m-1等于P0P1...Pm-1,若存在,则匹配成功,若不存在则匹配失败.该问题经常出现在编辑器中,即常用的find或ctrl-F命令,所以字符串匹配算法的复杂度直接影响编辑器的效率. 首先考虑朴素字符串匹配的方法.其思想是:循环以字符数组S中的每一个字符作为起点,与字符数组P进行匹配.其代码

回顾:4种字符串匹配算法:BS朴素 Rabin-karp(上) 4种字符串匹配算法:有限自动机(中) 1.图解 KMP算法是一种改进的字符串匹配算法,由D.E.Knuth,J.H.Morris和V.R.Pratt同时发现,因此人们称它为克努特——莫里斯——普拉特操作(简称KMP算法).KMP算法的关键是利用匹配失败后的信息,尽量减少模式串与主串的匹配次数以达到快速匹配的目的.具体实现就是实现一个next()函数,函数本身包含了模式串的局部匹配信息.我不喜欢叫他“看毛片”算法.但我不得不说,能联想

字符串的匹配的算法一直都是比较基础的算法,我们本科数据结构就学过了严蔚敏的KMP算法.KMP算法应该是最高效的一种算法,但是确实稍微有点难理解.所以打算,开这个博客,一步步的介绍4种匹配的算法.也是<算法导论>上提到的.我会把提到的四种算法全部用c/c++语言实现.提供参考学习.下图的表格,介绍了各个算法的处理时间和匹配时间.希望我写的比较清楚.如果不理解的,或者不对的,欢迎留言. 字符串匹配算法及其处理时间和匹配时间 算法 预处理时间 匹配时间 朴素算法 0 O((n-m+1)m) Rabi

字符串匹配算法 -- Rabin-Karp 算法 参考资料 1 算法导论 2 lalor 3 记忆碎片 Rabin-karp 算法简介 在实际应用中,Rabin-Karp 算法对字符串匹配问题能较好的运行.Rabin-Karp 算法需要对字符串和模式进行预处理,其预处理时间为 O ( m ) ,在最坏情况下的运行时间为 O ( ( n-m+1 ) m ) ,但基于某种假设(不知道是何种假设),它的平均情况下的运行时间还是比较好的. 为了便于说明,假设  ∑ = { 0,1,2.....9 },这

简介: 本文是博主自身对AC自动机的原理的一些理解和看法,主要以举例的方式讲解,同时又配以相应的图片.代码实现部分也予以明确的注释,希望给大家不一样的感受.AC自动机主要用于多模式字符串的匹配,本质上是KMP算法的树形扩展.这篇文章主要介绍AC自动机的工作原理,并在此基础上用Java代码实现一个简易的AC自动机. 欢迎探讨,如有错误敬请指正 如需转载,请注明出处 http://www.cnblogs.com/nullzx/ 1. 应用场景-多模字符串匹配 我们现在考虑这样一个问题,在一个文本串t

数据结构学习之字符串匹配算法(BF||KMP) 0x1 实验目的 ​ 通过实验深入了解字符串常用的匹配算法(BF暴力匹配.KMP.优化KMP算法)思想. 0x2 实验要求 ​ 编写出BF暴力匹配.KMP.优化KMP的代码模型 0x2 代码 0x2.1.1 BF暴力匹配 #include <iostream> #include <string> using namespace std; int BF1(string s1,string s2) { int len=s2.length(