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python3 kmp 字符串匹配的方法

發(fā)布時間:2020-10-21 08:29:36 來源:腳本之家 閱讀:159 作者:7749ha 欄目:開發(fā)技術(shù)

先聲明,本人菜鳥一個,寫博客是為了記錄學(xué)習(xí)的過程,以及自己的理解和心得,可能有的地方寫的不好,希望大神指出。。。

拋出問題

給定一個文本串test_str(被匹配的字符串)和模式串pat_str(需要從文本串中匹配的字符串),從文本串test_str中找出模式串pat_str第一次出現(xiàn)的位置,沒有的話返回 -1

暴力方式

在說kmp之前,我們先來講下“暴力方式“,也就是說我們最原始的方法?!?/p>

text_str = 'asdabcdace'
pat_str = 'abcdace'

def str_match(text_str,pat_str):
  for i in range(0,len(text_str)):
    j = 1
    while j < len(pat_str):
      if text_str[i:i+j] != pat_str[0:j]: #從text_str第i個字符開始,看匹配是否成功
        break  #匹配失敗,直接跳出循環(huán),i+1,繼續(xù)從第一個字符匹配
      j += 1   #匹配成功就繼續(xù)匹配下一個字符,知道pat_str每個字符都匹配完
    if j == len(pat_str):
      return i
  return -1

print(str_match(text_str,pat_str))

之所以稱之為暴力解法,就是因為每次匹配失敗之后就將模式串,向后移動一位,從頭開始匹配,一直循環(huán)下去。造成時間復(fù)雜度高,kmp也就是優(yōu)化這個地方,每一次匹配失敗,下次移動的距離next值

python3 kmp 字符串匹配的方法

KMP

如果讓我完全給你講懂kmp算法可能不太容易,我只能大致粗略的將下它的一步步實現(xiàn)。我認(rèn)為就一個重點,

如何求出模式串每個字符對應(yīng)的next值

因為可能,每一次匹配失敗的長度的字符不一樣,也就對應(yīng)每次移動的距離不一樣,那我們?nèi)绾吻竺總€字符對應(yīng)的next值,這就引出了另一個概念

最大前綴和最大后綴

    python3 kmp 字符串匹配的方法

假定最大前綴=最大后綴,長度為k 那么第i位字符,對應(yīng)的next值就為k+1,一次循環(huán)就能求出每個字符的next值

代碼實現(xiàn)  

#求字符串的next值
text_str = 'asdabcdace'
pat_str = 'abcdace'

#得到字符對應(yīng)的next值
def str_next(s):
  #前兩個字符默認(rèn)等于1
  next = [1,1]
  for x in range(2,len(s)):
    next.append(str_max_prx(s,x,next[x-1]-1) + 1)
  return next
#參數(shù) s字符串,匹配進行到的位置,下次開始匹配的位置
def str_max_prx(s,x,last_value):
  next = 0
  for i in range(last_value,x):
    if s[0:i] == s[x-i:x]:
      next = i
  return next
def str_match(s,m):
  next = str_next(s)
  i=0
  s_len = len(s)
  m_len = len(m)
  while i <= m_len:
    flag = True   #標(biāo)志位,用來判斷是否匹配成功
    index = 1
    while index <= s_len:
      if m[i:i + index] != s[0:index]:
        i = i + next[index]
        flag = False
        break
      else:
        index += 1
    if flag:
      break
  if i >= m_len:
    i = -1
  return i
res = str_match(pat_str,text_str)
print(res)

代碼就是這樣,很多東西可能還需要自己理解。我記個筆記,為之后方便查找,希望對你能有幫助。也希望大家多多支持億速云。

向AI問一下細(xì)節(jié)

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