模式匹配算法的设计与实现
java dfa算法 与实现

java dfa算法与实现Java DFA算法与实现引言:有限状态自动机(DFA)是一种用于识别和处理模式匹配的算法。
在计算机科学领域,DFA被广泛应用于字符串匹配、编译器设计、自然语言处理等领域。
本文将介绍DFA算法的原理以及如何使用Java 语言实现一个简单的DFA。
一、DFA算法原理:DFA算法是基于状态转换的自动机模型,它由五个元素组成:输入字母表、状态集合、初始状态、接受状态集合和状态转换函数。
DFA 算法的核心思想是根据输入字母表逐个读取输入字符,并根据状态转换函数将当前状态转换为下一个状态,直到达到接受状态或者无法进行状态转换为止。
二、DFA算法实现步骤:1. 定义输入字母表:根据具体需求定义合适的输入字母表,例如只包含小写字母。
2. 定义状态集合:根据问题的需求定义状态集合,例如对于一个简单的字符串匹配问题,可以定义状态集合为{0, 1},其中0表示未匹配,1表示已匹配。
3. 定义初始状态和接受状态集合:根据实际需求定义初始状态和接受状态集合,例如初始状态为0,接受状态集合为{1},表示只有当状态为1时才算匹配成功。
4. 定义状态转换函数:根据输入字母表和状态集合定义状态转换函数,例如对于输入字母表中的字符c,如果当前状态为0且c为目标字符串中的字符,则将状态转换为1,否则保持状态为0。
5. 实现DFA算法:根据上述定义的输入字母表、状态集合、初始状态、接受状态集合和状态转换函数,使用循环结构逐个读取输入字符串中的字符,并根据状态转换函数更新当前状态,直到达到接受状态或者无法进行状态转换。
三、Java实现DFA算法示例:下面是一个简单的Java代码示例,实现了一个DFA算法用于判断输入字符串是否包含目标字符串。
```javapublic class DFAAlgorithm {private static final int[][] TRANSITION_TABLE = {{1, 0}, // 当前状态为0,输入字符为目标字符串中的字符时,转换到状态1,否则保持状态为0{1, 1} // 当前状态为1,输入字符为目标字符串中的字符时,保持状态为1,否则保持状态为1};private static final int INITIAL_STATE = 0;private static final int ACCEPT_STATE = 1;public static boolean containsTargetString(String input, String target) {int currentState = INITIAL_STATE;for (char c : input.toCharArray()) {int inputIndex = target.indexOf(c);if (inputIndex == -1) {currentState = TRANSITION_TABLE[currentState][0];} else {currentState = TRANSITION_TABLE[currentState][1];}}return currentState == ACCEPT_STATE;}public static void main(String[] args) {String input = "Hello, world!";String target = "world";if (containsTargetString(input, target)) {System.out.println("Input string contains target string.");} else {System.out.println("Input string does not contain target string.");}}}```以上代码中,TRANSITION_TABLE是状态转换表,其中第一行表示当前状态为0时的转换情况,第二行表示当前状态为1时的转换情况。
模式匹配算法在FPGA芯片上的设计与实现

维普资讯
第 2 卷 第 1 期 7 7
V O1 27 .
N O.1 7
计 算 机 rn n sgn u e g n e i g a d De i
20 06年 9月
S p .2 06 e t 0
c i c o d n h h a trsi s f i i l o i ic i F n l . t ed sg e fe n ep ro ma c v la e t ead h p a c r i gt t e c a ce t g t g c cr u t i a l h e i n i v r d a dt e r n e i e a u t d wi t i o r i c o d a l . y s i i h f s h h
ma hn lo tms te u ci f t n a enma hn l ne c e s l n h ed rg a mig ae r y ( P A) t i ag r h , h n t no r g R r t igi i e c g i f o s i p c s mp me t s c sf l o ef l o r m n t a a F G du uy t i p g
HUAN G n . YU n Do g Zo g
( ot hn s t eo C mpt gT cn lg,B in 0 0 3 hn) N r C ia ntu f o ui eh oo y e ig10 8 ,C ia h I it n j
模式匹配算法及应用教案

模式匹配算法及应用教案模式匹配算法是指在一个文本字符串中查找一个给定的模式(也称为目标字符串)的算法。
在计算机科学中,模式匹配是一个非常重要的问题,在许多应用领域都有广泛的应用,如字符串匹配、数据压缩、图像处理等。
一、模式匹配算法的分类1. 朴素模式匹配算法:朴素模式匹配算法(也称为暴力算法)是一种简单直观的模式匹配算法。
它的基本思想是从目标字符串的第一个字符开始,对比目标字符串和模式字符串的每个字符是否相等,如果不等,则向右移动目标字符串一个位置,再次开始对比;如果相等,则继续对比下一个字符,直到模式字符串的所有字符都匹配成功或目标字符串结束。
朴素模式匹配算法的时间复杂度为O(mn),其中m是目标字符串的长度,n 是模式字符串的长度。
2. KMP算法:KMP算法是一种高效的模式匹配算法,它的核心思想是通过利用已匹配部分的信息来避免不必要的对比。
具体来说,KMP算法通过构建一个"部分匹配表"(也称为next数组),来记录模式字符串中每个字符前面的最长匹配前缀和后缀的长度。
在匹配过程中,当出现不匹配的字符时,可以利用部分匹配表的信息来确定下一次对比的位置,从而实现跳跃式的移动。
KMP算法的时间复杂度为O(m+n),其中m是目标字符串的长度,n是模式字符串的长度。
3. Boyer-Moore算法:Boyer-Moore算法是一种基于字符比较的模式匹配算法,它的主要思想是从目标字符串的最末尾开始比较。
通过预先计算模式字符串中的每个字符在模式字符串中最右出现的位置,可以根据目标字符串中不匹配的字符在模式字符串中的位置进行跳跃移动,从而实现快速的匹配。
Boyer-Moore算法的时间复杂度平均情况下为O(n/m),其中n是目标字符串的长度,m是模式字符串的长度。
二、模式匹配算法的应用1. 字符串匹配:字符串匹配是模式匹配算法的最常见应用之一。
在很多应用中,需要在一个文本字符串中查找给定的子字符串。
基于FPGA的多模式匹配算法研究与实现

中 分 号 P 3 田 类 l 3 T0
基 于 F GA 的 多模 式 匹配算 法研 究与 实现 P
貉 潇 ,郭 健 ,邓 敏 ,自 斌
(. 1 西南 电子 电信技术研究所 ,成都 604 ;2 中国 电子科技 集团公司第 3 研究所 ,成都 600) 101 . 0 100
耍: 针对模 式匹配软件算法速度慢、正确率低等问题,提 出一种基于 F G P A的硬件 多模 式匹配 算法 ,通过设计窗 口折叠 的布鲁姆过 滤
窗 口数 据 的第 i 个字 节 bt = , …, 。其 中 , bt 的 y , ( , ) e ye ,
7 {, … ,模式集合 P= p, ) 1 ‘2 , = t ) , I , P …, ,服从均匀分布 的独立 h s ah函数集合 H: ^ …, ,则 B 数据结构为 { , 】 , F
关键词的模式集进行 hs ah转换形成 ,可用于实现对集合
基金硬 目: 教育部 人文社科基金资助项 [(0 J Z 19;四川省金融智能与金融工程重点实验室基金资助项 I(IE 00 O)  ̄ 1Y C H 6)  ̄FF 21. S l P
作者筒介: 潇( 8一 , 骆 1 o ) 女,工 9 程师, 主研方向:光 络通信, 纤网 高速网 络数据处理; 健、邓 敏、自 斌, 程师 郭 工
定理 设字节集合∑ 、而∈ 、n ∑ 为偶数,有运算关系 :
Y = 2 ・ 0x 1 0x 0・0x ,Y =Y l ・ () 1
收稿 日期 :2 1-11 .四 日期 : 020—4 Ema i x @ 1 3 o 0 1 -4 1 - } 2 1-11 -  ̄ v x 6. r y cn
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22 3
计
模式匹配算法的原理及应用

2.模式匹配算法的改进—KMP算法
2.3主程序
int kmpindex ( SString s, SString t ) { int next [ Maxlen ],i=1,j=1,v; getnext ( t,next ); while (i<= s.len && j <= t.len ) { if (j==0 || s.date [i] == t.date [j]) { i++; j++; } else j = next [j]; //避免多余比较,匹配串指针回退到next[j]的位置 } if ( j > t.len ) v = i - t.len; // 若找到,返回主串的匹配首址 else v=-1; //若没找,返回-1 reture v; } 时间复杂度位O(m)
第一趟(详细过程) ababcabcacbab abcac
ababcabcacbab abcac
ababcabcacbab abcac 遇到不匹配的地方时指针回朔,每次移动一位
1.朴素的模式匹配算法
第二趟
ababcabcacbab abcac ababcabcacbab abcac ababcabcacbab abcac ababcabcacbab abcac ababcabcacbab abcac_
KMP算法的C#源代码
# include <stdio.h> # include <string.h> //kmp algorithm //getNext -------求模式串t[ ]的next[ ]---即滑动位置数组 int * getNext( int t[ ], int nextVal[ ] ) { int i = 1,j = 0; nextVal[1] = 0; while( i < t[0] ) { if ( j == 0 || t[i] == t[j] ) { i++;j++; if ( t[i] != t[j] ) nextVal[i] = j; else nextVal[i] = nextVal[j]; } else j = nextVal[j]; } return nextVal; }
模式匹配算法的研究与实现

模式匹配算法的研究与实现作者:李萍赵润林来源:《电脑知识与技术》2017年第18期摘要:模式匹配是字符串的基本运算之一,也是数据结构课程的重点算法之一。
在当今文本信息海量增长的时代,如何快速地定位就显得尤为重要。
该文通过朴素模式匹配算法与KMP算法的比较说明各自的优缺点,同时通过提高获取next数组的效率,加快KMP算法的匹配速率。
关键词:模式匹配;KMP;NEXT函数;文本搜索中图分类号:TP391 文献标识码:A 文章编号:1009-3044(2017)18-0025-02从计算机诞生至今,文本信息海量地增长,无论是在金融、航海、DNA检测、网络入侵等领域都需要在文本中快速地查找所需要的信息,因此设计出一个好模式匹配算法,不公可以高效地进行定位,还可以提高文本编辑能力,提高改善人类的生活。
模式匹配即子串的定位操作,是数据结构中逻辑结构为串的最重要操作之一。
该算法的主要目的是找出特定的模式串在一个较长的字符串中出现的位置。
如有两个字符串T称为模式串,字符串s称为主串,找出模式T在主S中的首次出现的位置。
一旦模式T在目标s中找到,就称发生一次匹配。
例如,目标串S=’ababeabcaebab’,模式串T=’abcac’,则匹配结果为6,其中经典的模式匹配算法包括朴素匹配算法、KMP。
1朴素模式匹配算法朴素模式匹配算法的基本思想是在模式串T和主串S中,使用循环变量I,j,分别在模式串和主串中循环跑动,如果模式串与主串对应字符相等S[i]=T[j],则同时后移;如果模式串与主串对应字符不相等S[i]≠[j],则模式串回滚到起始位置,而主串回滚到起始位置的下一个字符。
如此一直循环直至主串结束或模式串结束。
朴素模式匹配算法的回溯演示如下:算法流程图描述如下:2 KMP算法与朴素模式匹配算法比较,KMP算法最大的特点是模式串在匹配不相等的情况下,不再回溯,而是匹配串进行滑动,所以匹配串滑动的位置是算法的关键。
串的模式匹配算法

串的模式匹配算法在串的模式匹配算法中,最著名的算法包括暴力法、KMP算法、Boyer-Moore算法及其改进算法(Bad Character Rule和Good Suffix Rule)等。
下面将对这些算法进行详细介绍。
1. 暴力法(Brute Force):暴力法是最简单的模式匹配算法,其基本思想是从文本串的第一个字符开始与模式串逐个比较,如存在字符不匹配,则在文本串中向后移动一位重新开始匹配,直到找到匹配的位置或者遍历完整个文本串。
暴力法的时间复杂度为O(mn),其中m和n分别为文本串和模式串的长度。
2. KMP算法(Knuth-Morris-Pratt Algorithm):KMP算法是一种高效的模式匹配算法,利用已匹配的字符信息来避免不必要的匹配比较。
算法的核心思想是通过预处理模式串构建一个next数组(或称为部分匹配表),记录模式串中能够跳过的位置。
当出现字符不匹配时,根据next数组中的值来决定模式串的移动位置。
KMP算法的时间复杂度为O(m+n),其中m和n分别为文本串和模式串的长度。
3. Boyer-Moore算法:Boyer-Moore算法是一种基于“坏字符规则”(Bad Character Rule)和“好后缀规则”(Good Suffix Rule)的模式匹配算法。
坏字符规则指的是在字符串匹配过程中,若出现不匹配情况,则将模式串向右移动,直到模式串中的字符与坏字符对齐。
而好后缀规则则是根据好后缀在模式串中出现的位置来进行移动。
Boyer-Moore算法的时间复杂度为O(mn),但在实际应用中,其平均性能往往优于KMP算法。
4. 改进的Boyer-Moore算法:改进的Boyer-Moore算法对原始的Boyer-Moore算法进行了优化,提出了“坏字符规则”的改进和“好后缀规则”的改进。
其中,“坏字符规则”的改进包括“坏字符数组”(Bad Character Array)和“好后缀规则”的改进包括“好后缀数组”(Good Suffix Array)。
实验六 串的模式匹配

⑵用KMP算法进行匹配。 (3)程序运行的结果要在屏幕上显示:
简单的朴素模式匹配算法中,模式串的位置、出现的次数。 模式串的next函数值。 说明:下课前请将源代码的.c(或.cpp) KMP算法的匹配位置。 文件以及.h文件打包后重命名为
“p6_姓名简拼_学号后三位”, 然后提交到教师机!
【实验内容】编写程序,实现顺序串的模式匹配算法。 【基本要求】在主程序中调用算法,输入一个主串和模式串, 在主串中检索模式串,显示模式串在主串中出现的次数和 位置。 ⑴用简单的朴素模式匹配算法计模式串出现 的次数; 从主串的任意给定位置检索模式串。
【实现提示】
要统计模式串在主串中出现的次数,可以先确定从
主串中第一个字符起,模式串的位置,然后再利用 指定位置的匹配算法找出其他匹配的位置; 利用一个数组来存放所有模式串出现的位置,然后 将这些位置依次打印输出。 串值在数组中存储时,是从数组的0号单元开始存 放的。注意修改教材中Next函数和KMP算法函数 中的变量! 至少包含以下头文件: #include <stdio.h> #include <string.h> #include <conio.h>
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- 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
五、详细设计
#include<string>
#include<fstream>
#include<cstdlib>
#include<time.h>
using namespace std;
#define MAX 100000
#define M 69
class String
{
private:
int n;
char *str;
int *count; //记录子串在主串中出现的位置
int Find(int i,String &P); // 简单匹配算法找到最近的匹配串后立即停止,而不向下继续且缺乏一个数组记录位置
int *f ; //记录失败函数
void Fail();
int KMPFind(int i,String &P); //改进的失败函数
void ImproveFail();
int KMPFindImprove(int i,String &P);
public:
String(); //建立一个空串
String(const char *p);
String(const String &p); //拷贝函数
~String();
int Length() {return n;}; //返回当前串对象长度
void Output() {cout<<str;}; //输出字符串
int Find(String &P); //简单匹配算法
int KMPFind(String &P); //KMP匹配算法
int KMPFindImprove(String &P); //改进的KMP匹配算法
void Output2(); //输出子串在主串中出现的位置
};
int String::KMPFindImprove(String &P)
{
int sum=0;
int j=KMPFindImprove(0,P);
while(j!=-1)
{
count[sum++]=j;
if(j<=n-P.n) j=KMPFindImprove(j+P.n,P);
}
return sum;
}
void String::Output2() //输出子串在主串中的位置
{
int i=0;
while(count[i]!=count[i+1] && i<MAX-1) //若不再有新的子串匹配,则count[i]与count[i+1]均为0
{
cout<<count[i]<<" ";
i++;
}
}
void menu()
{
cout<<"********************************************"<<endl;
cout<<endl;
cout<<endl;
cout<<" 1.简单模式匹配算法"<<endl;
cout<<endl;
cout<<endl;
cout<<" 2.KMP模式匹配算法"<<endl;
cout<<endl;
cout<<" 4.退出"<<endl;
cout<<endl;
cout<<endl;
cout<<"################################################"<<endl;
}
void main()
{
int choice=0;
menu();
clock_t start,finish;
while(choice!=4)//循环可以连续选择
{
cout<<"请输入选择"<<endl;
cin>>choice;
if(choice==1)
{
String s1("Through aretro spectivelook at the mathe matics teaching at USTC, this article summarizes university's teaching achievements in past 45 years.");
s1.Output();
cout<<endl;
String s2("teaching");
start=clock();
int m=s1.Find(s2);
s2.Output();
cout<<"出现的次数为:"<<m<<endl;
if(m!=0)
{
cout<<"匹配的位置是";
s1.Output2();
cout<<endl;
}
finish=clock();
cout<<endl<<"time is:"<<(double)(finish-start)/CLK_TCK<<endl;
}
if(choice==2)
{
clock_t start,finish;
start=clock();
String s1("Through a retrospective look at the mathematics teaching at USTC, this article summarizes university's teaching achievements in past 45 years.");
s1.Output(); cout<<endl;
String s2("teaching");
s2.Output(); cout<<endl;
int n=s1.KMPFind(s2);
cout<<"出现的次数为:"<<n<<endl;
if(n!=0)
{
cout<<n<<"匹配的位置是";
s1.Output2();
cout<<endl;
}
finish=clock();
cout<<endl<<"time is:"<<(double)(finish-start)/CLK_TCK<<endl;
}
if(choice==3)
{
clock_t start,finish;
start=clock();
String s1("Through a retrospective look at the mathematics teaching at USTC, this article summarizes university's teaching achievements in past 45 years.");
s1.Output(); cout<<endl;
String s2("teaching");
s2.Output(); cout<<endl;
int n=s1.KMPFindImprove(s2);
cout<<"出现在主串中的次数为:"<<n<<endl;
if(n!=0)
{
cout<<n<<"匹配的位置是";
s1.Output2();
cout<<endl;
}
finish=clock();
cout<<endl<<"time is:"<<(double)(finish-start)/CLK_TCK<<endl;
}
}
}。