字符串匹配算法总结
匹配算法综述
匹配算法综述一、引言在计算机科学中，匹配算法是一种寻找一个字符串（模式）在另一个字符串（文本）中出现位置的算法。
匹配算法在实际应用中有着广泛的应用，比如数据挖掘、模式识别、图像处理、文本搜索、DNA序列匹配等领域。
匹配算法的发展也不断推动了计算机技术的进步。
本文将从常用的匹配算法入手，对匹配算法进行综述。
二、暴力匹配暴力匹配是匹配算法中的最基础算法。
该算法的基本思想是，对于文本串中的每一个可能的子串，与给定的模式串相比较，如果出现一次完全相同的情况，则匹配成功。
暴力匹配的缺点也很明显，算法的时间复杂度为O(nm)，其中n是文本串的长度，m是模式串的长度，对于大规模数据的处理，暴力匹配算法无疑是难以承受的。
三、KMP算法KMP算法是一种高效的匹配算法，它是D.E.Knuth，J.H.Morris 和V.R.Pratt三位计算机科学家提出的。
与暴力匹配算法不同的是，KMP算法采用了一种称为“部分匹配表”的技巧，在匹配的过程中，该算法可以避免重复比较已经匹配过的字符。
通过改进，KMP算法的时间复杂度可降至O(n+m)，KMP算法在文本搜索、字符串比较等领域得到了广泛的应用。
四、Boyer-Moore算法Boyer-Moore算法也是一种常用的匹配算法，它是由Robert S.Boyer和J.S.Moore于1977年提出的。
该算法的主要思想是利用模式串中字符的出现位置信息，将字符比较的次数最小化，在匹配失败时跳跃式地移动到下一个可能的匹配位置。
Boyer-Moore算法的时间复杂度为O(n)，是在实践中最快的匹配算法之一。
该算法在经典基于字符串匹配的问题中得到广泛的应用。
五、正则表达式匹配正则表达式是一种通用的模式匹配语言。
正则表达式匹配算法可以将复杂的模式匹配问题简化成简单的字符串匹配问题。
该算法利用了正则表达式的模式特性，通过匹配的方式查找出满足要求的字符串。
正则表达式匹配算法应用广泛，比如在邮件过滤、搜索引擎和数据挖掘等领域。
常见的字符串匹配算法分析比较
常见的字符串匹配算法分析比较字符串是计算机领域中最常见的数据结构之一。
而计算机领域中的一个重要任务就是查找和比较字符串。
在实际应用中，字符串匹配算法如匹配关键字、拼写检查、文本比较等，是一个必要且重要的工具。
在此，本文将为大家介绍几种常见的字符串匹配算法及其优缺点，在选择算法时可以参考。
1.朴素字符串匹配算法朴素字符串匹配算法，也被称为暴力匹配算法，是字符串匹配算法中最简单的算法。
其思路是从文本的第一个字符开始与模式串的第一个字符依次比较，如果不成功就将模式串向右移动一位，直到模式串匹配成功。
算法效率较低，但实现简单。
2.Boyer-Moore算法Boyer-Moore算法是一种高效的字符串查找算法，该算法通过先进行坏字符规则和好后缀规则的比较而快速跳过无用的匹配。
其基本思路是先将模式串从右往左匹配，当发现匹配不上时，通过坏字符规则将模式串向右移，在移动过程中通过好后缀规则进一步加快匹配速度。
Boyer-Moore算法适合于长串和短模串、任意字符集的串匹配。
3.KMP算法KMP算法是由Knuth-Morris-Pratt三个人设计的，是一种著名的字符串匹配算法。
KMP算法优化了朴素匹配算法，通过预处理模式串信息（即计算next数组），能够快速地匹配文本串。
其核心思想是通过next数组记录当前位置前缀字符串中的最长公共前后缀，并通过将模式串向右移动来加快匹配速度。
KMP算法适用于模式串较短但匹配次数较多的情况。
4.Rabin-Karp算法Rabin-Karp算法是一种依赖于哈希思想的字符串匹配算法。
该算法通过哈希函数将文本和模式串的哈希值计算出来，从而利用哈希表快速匹配。
相比较于前面介绍的算法，Rabin-Karp算法无须进行模式串的比较，它的匹配速度也较快。
总结：在选择字符串匹配算法时需要根据不同的实际需求来进行选择。
朴实算法虽然算法效率不高，但是它的实现简单理解容易；Boyer-Moore算法的应用范围广，特别适用于在字符集较大时的匹配；KMP算法比较简单，容易实现，并且适用于较短的模式串；Rabin-Karp算法能够快速匹配，而且能减少一部分的比较。
常见5种基本匹配算法
常见5种基本匹配算法在计算机科学中，匹配算法（Matching algorithms）是指用于确定一个集合中的元素是否与另一个集合中的元素相匹配的算法。
匹配算法可以应用于各种领域，如字符串匹配、模式匹配、图匹配等。
下面介绍五种常见的基本匹配算法。
1. 暴力匹配算法（Brute Force Matching Algorithm）：暴力匹配算法是最基本的匹配算法之一、它遍历待匹配字符串和目标字符串，逐个字符进行比较，直到找到匹配或者遍历完整个字符串。
该算法的时间复杂度为O(n*m)，其中n和m分别是待匹配字符串和目标字符串的长度。
2. KMP匹配算法（Knuth-Morris-Pratt Matching Algorithm）：KMP匹配算法是一种优化的字符串匹配算法。
它通过预处理待匹配字符串的信息，快速确定定位下一次比较的位置，减少了不必要的比较次数，从而提高了匹配效率。
该算法的时间复杂度为O(n+m)，其中n和m分别是待匹配字符串和目标字符串的长度。
3. Boyer-Moore匹配算法：Boyer-Moore匹配算法是一种高效的字符串匹配算法。
它利用了字符出现位置的规律，从目标字符串的末尾开始匹配，并利用预处理的跳转表格快速跳过不匹配的字符，从而减少比较次数。
该算法的平均时间复杂度为O(n/m)，其中n和m分别是待匹配字符串和目标字符串的长度。
4. Aho-Corasick算法：Aho-Corasick算法是一种多模式匹配算法，适用于在一个文本中同时查找多个模式串的情况。
该算法利用Trie树的特性，同时利用一个自动机状态转移表格进行模式匹配，可以高效地找到多个模式串在文本中的出现位置。
该算法的时间复杂度为O(n+k+m)，其中n是文本长度，k是模式串的平均长度，m是模式串的个数。
5. Rabin-Karp算法：Rabin-Karp算法是一种基于哈希函数的字符串匹配算法。
它通过对待匹配字符串和目标字符串的部分子串进行哈希计算，比较哈希值是否相等，进而确定是否匹配。
oracle中字符串相似度匹配算法
oracle中字符串相似度匹配算法摘要：1.Oracle中字符串相似度匹配算法简介2.Oracle中常用的字符串相似度匹配函数3.字符串相似度匹配算法在日常开发中的应用4.提高字符串匹配效率的方法5.总结正文：在Oracle数据库中，字符串相似度匹配算法起着至关重要的作用。
本文将介绍Oracle中字符串相似度匹配算法的基本概念、常用函数及其在日常开发中的应用，旨在帮助读者更好地理解和利用这些算法。
1.Oracle中字符串相似度匹配算法简介在Oracle中，字符串相似度匹配算法主要基于编辑距离（Levenshtein距离）和Jaccard相似度。
编辑距离是指将一个字符串转换成另一个字符串所需的最小操作次数，如插入、删除和替换字符。
Jaccard相似度则是指两个字符串交集与并集的比值。
2.Oracle中常用的字符串相似度匹配函数Oracle提供了许多用于计算字符串相似度的函数，如下：- LENGTH(str1) / LENGTH(str2)：计算两个字符串的长度比- SUBSTR(str1 FROM "%" FOR 1) = SUBSTR(str2 FROM "%" FOR 1)：检查两个字符串的前缀是否相同- INSTR(str1, str2) > 0：检查一个字符串是否包含另一个字符串- LENGTH(SUBSTR(str1 FROM "%")) / LENGTH(str1)：计算字符串的前缀长度与原字符串长度的比值3.字符串相似度匹配算法在日常开发中的应用字符串相似度匹配算法在日常开发中有广泛的应用，如：- 用户输入验证：检查用户输入的密码、用户名等是否与预设值相似- 数据清洗：去除重复记录或合并相似的数据- 信息检索：根据关键词匹配返回相关文档- 自然语言处理：翻译、拼写检查等4.提高字符串匹配效率的方法为了提高字符串匹配的效率，可以采用以下方法：- 预处理：对字符串进行预处理，如分词、编码等- 索引：为字符串创建索引，加快匹配速度- 算法优化：采用更高效的算法，如Hamming距离、Jaro-Winkler相似度等- 数据结构优化：使用更合适的数据结构，如Trie树、Hash表等5.总结Oracle中的字符串相似度匹配算法在数据库管理和开发中具有重要意义。
BM算法总结
BM算法（全称Boyer-Moore Algorithm）是一种精确字符串匹配算法（只是一个启发式的字符串搜索算法）。
BM算法不同于KMP算法，采用从右向左比较的方法，同时引入了两种启发式Jump规则，即Bad-Character和Good-Suffix，来决定模板向右移动的步长。
BM算法的基本流程:文本串T（待匹配的字符串，长度n），模式串为P（用于去匹配的字符串模板，长度设为m）。
首先将T与P进行左对齐，然后进行从右向左比较（此时不移动模板和文本的相对位置，仅仅比较对齐位置上面是否相同，方向是右向左）。
若是某趟比较不匹配时，BM算法就采用两条启发式规则，即前面提到的Bad-Character和Good-Suffix，来计算模式串P向右移动的步长，直到整个匹配过程的结束。
1）Bad-characterBM 算法在上图中从右向左匹配中第一个字符就出现不一致的情况，此时需要采用两种情况来处理：a)如果T 中不匹配字符E 在模式P 中没有出现，那么我们很容易就能理解为E开始的m 长度的字符串不可能匹配到P（直观，无需解释），我们可以直接把P 跳过E，匹配后面的内容。
b)如果E 在模式P 中未进行匹配的字段中出现了，则以该字符E 进行对齐。
BM算法实现2）Good Suffix若发现某个字符不匹配的同时，已有部分字符匹配成功，则按如下两种情况进行:a)如果在P中位置t处已经匹配部分P’在P中某位置t’也出现，且位置t’的前一个字符与位置t的前一个字符不相同，则将P右移使t’对应t所在的位置。
b)如果P中任何位置已经匹配部分P’没有再出现，则找到与P’的后缀P’’相同的P的最长前缀x，向右移动P，使x对应刚才P’’后缀所在位置下面两个链接解释的很好：/sealyao/archive/2009/09/18/4568167.aspxhttp://www-igm.univ-mlv.fr/~lecroq/string/node14.html#SECTION00140void preBmBc(char *x, int m, int bmBc[]) //坏字符表预处理,x就是上文中的模式串P {int i; //注意：bmBc数组的下标是字符，而不是数字for (i = 0; i < ASIZE; ++i) //初始将所有ASIZE＝256个字符都赋初值为模式串的长度m，bmBc[i] = m; //也就是说模式串中没出现的字符，相应的移动距离都为m for (i = 0; i < m - 1; ++i)bmBc[x[i]] = m - i - 1;}Suffixes[]数组的计算方法。
字符串匹配度算法
字符串匹配度算法字符串匹配度算法是计算两个字符串之间相似程度的一种算法。
在信息检索、文本分类、推荐系统等领域广泛应用。
它通过计算字符串之间的相似度来判断它们之间的关系，从而方便我们进行各种文本处理和分析工作。
字符串匹配度算法的核心思想是将字符串转换为向量表示，然后通过比较向量之间的距离或相似度来衡量字符串之间的相似程度。
常用的字符串匹配度算法有编辑距离算法、余弦相似度算法、Jaccard相似度算法等。
编辑距离算法是最常见的字符串匹配度算法之一，它衡量两个字符串之间的差异程度。
编辑距离算法将两个字符串进行插入、删除和替换操作，使它们变得相同。
通过计算进行了多少次操作，就可以得到它们之间的编辑距离。
编辑距离越小，表示两个字符串越相似。
余弦相似度算法是一种常用的基于向量的字符串匹配度算法。
它将字符串转换为向量表示，然后计算它们之间的夹角余弦值。
夹角余弦值越接近于1，表示两个字符串越相似；越接近于0，表示两个字符串越不相似。
Jaccard相似度算法是一种用于计算集合之间相似度的算法，也可以用于衡量字符串之间的相似度。
Jaccard相似度算法将字符串看作是字符的集合，然后计算它们之间的共同元素比例。
共同元素比例越高，表示两个字符串越相似。
除了这些常用的字符串匹配度算法外，还有很多其他的算法可以用于字符串的相似性比较。
不同的算法适用于不同的场景和需求，我们可以根据具体情况选择合适的算法。
总的来说，字符串匹配度算法是一种十分重要的工具，它可以帮助我们理解和处理文本数据。
在实际应用中，我们可以根据具体的需求选择合适的算法，从而完成各种文本处理和分析任务。
通过深入研究和应用这些算法，我们可以提高信息检索的准确性，加快文本处理的速度，提升推荐系统的效果。
希望大家能够重视字符串匹配度算法的研究和应用，为解决实际问题做出更多贡献。
孙子算法总结
孙子算法总结引言孙子算法，又称字符串匹配算法，是一种用来在一个文本字符串中查找一个较短的模式字符串出现的位置的算法。
孙子算法的核心思想是通过对模式字符串和文本字符串进行比较，找到匹配的位置。
本文将对孙子算法的原理、实现和应用进行总结和分析。
原理1.首先，在模式字符串和文本字符串中，从左到右扫描每个字符。
2.当找到模式字符串与文本字符串的第一个字符匹配时，进入匹配阶段。
3.在匹配阶段，比较模式字符串和文本字符串中对应位置的字符。
4.如果字符匹配，则继续比较下一个字符；如果字符不匹配，则返回到第一步，查找下一个可能的匹配位置。
5.当模式字符串完全匹配时，返回匹配位置的索引值。
实现下面是孙子算法的实现思路：def find_pattern(text, pattern):n = len(text)m = len(pattern)i =0j =0while i < n:if text[i] == pattern[j]:i +=1j +=1else:i = i - j +1j =0if j == m:return i - jreturn-1应用孙子算法在实际开发中有着广泛的应用，特别是在字符串匹配和文本搜索方面。
以下是一些使用孙子算法的应用场景：字符串匹配在一个长文本中查找某个特定的短字符串，例如在一个文章中统计某个关键词的出现次数。
通过使用孙子算法，可以快速找到匹配位置。
文件搜索在文件系统中查找指定的文件名或者文件内容。
孙子算法可以用于搜索文件系统中的文件名或者文件内容的匹配情况，帮助用户快速定位所寻找的文件。
DNA序列匹配在生物学研究中，常常需要在DNA序列中查找特定的基因序列。
孙子算法可以在DNA序列中高效地进行匹配，从而辅助生物学研究的进行。
总结孙子算法是一种高效的字符串匹配算法，能够在文本字符串中快速查找模式字符串的匹配位置。
通过对模式字符串和文本字符串的比较，孙子算法可以快速找到匹配的位置，并应用于各种实际场景中。
python字符串匹配算法
python字符串匹配算法一、引言在计算机科学中，字符串匹配是指在文本中查找特定模式的子串。
这种操作在很多实际应用中都非常重要，例如在文件搜索、数据过滤、自然语言处理等领域。
Python提供了一些内置函数和库，可以方便地进行字符串匹配。
二、基本算法1. 朴素字符串匹配算法（Naive String Matching）：这是一种简单的字符串匹配算法，通过遍历文本串，逐个字符地与模式串进行比较，以确定是否存在匹配。
2. 暴力匹配算法（Brute Force）：这是一种基于字符比较的字符串匹配算法，通过逐个字符地比较文本串和模式串，直到找到匹配或者遍历完整个文本串为止。
3. KMP算法（Knuth-Morris-Pratt Algorithm）：这是一种高效的字符串匹配算法，通过记忆已经比较过的字符，减少不必要的重复比较，从而提高匹配速度。
三、Python实现1. 朴素字符串匹配算法：在Python中，可以使用`str.find()`方法或`str.index()`方法来查找模式串在文本串中的位置。
示例如下：```pythontext = "Hello, world!"pattern = "world"index = text.find(pattern)if index != -1:print("Pattern found at index", index)else:print("Pattern not found")```2. 暴力匹配算法：在Python中，可以使用`re`模块来实现暴力匹配算法。
示例如下：```pythonimport retext = "Hello, world! This is a test."pattern = "world"matches = re.findall(pattern, text)if matches:print("Pattern found in text")else:print("Pattern not found in text")```3. KMP算法：在Python中，可以使用`re`模块中的`search()`方法来实现KMP算法。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 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)。
Brute Force(BF或蛮力搜索) 算法：
这是世界上最简单的算法了。
首先将匹配串和模式串左对齐，然后从左向右一个一个进行比较，如果不成功则模式串向右移动一个单位。
速度最慢。
那么，怎么改进呢？
我们注意到Brute Force 算法是每次移动一个单位，一个一个单位移动显然太慢，是不是可以找到一些办法，让每次能够让模式串多移动一些位置呢？
当然是可以的。
我们也注意到，Brute Force 是很不intelligent 的，每次匹配不成功的时候，前面匹配成功的信息都被当作废物丢弃了，当然，就如现在的变废为宝一样，我们也同样可以将前面匹配成功的信息利用起来，极大地减少计算机的处理时间，节省成本。
^_^
注意，蛮力搜索算法虽然速度慢，但其很通用，文章最后会有一些更多的关于蛮力搜索的信息。
KMP算法
首先介绍的就是KMP 算法。
这个算法实在是太有名了，大学上的算法课程除了最笨的Brute Force 算法，然后就介绍了KMP 算法。
也难怪，呵呵。
谁让Knuth D.E. 这么world famous 呢，不仅拿了图灵奖，而且还写出了计算机界的Bible <The Art of Computer Programming>( 业内人士一般简称TAOCP). 稍稍提一下，有个叫的家伙，不仅拿了Turing Award ，顺手拿了个Nobel Economics Award ，做了AI 的爸爸，还是Chicago Univ 的Politics PhD ，可谓全才。
KMP 的思想是这样的：
利用不匹配字符的前面那一段字符的最长前后缀来尽可能地跳过最大的距离
比如
模式串ababac 这个时候我们发现在c 处不匹配，然后我们看c 前面那串字符串的最大相等前后缀，然后再来移动
下面的两个都是模式串，没有写出来匹配串
原始位置ababa c
移动之后aba bac
因为后缀是已经匹配了的，而前缀和后缀是相等的，所以直接把前缀移动到原来后缀处，再从原来的c 处，也就是现在的第二个b 处进行比较。
这就是KMP 。
Horspool 算法。
当然，有市场就有竞争，字符串匹配这么大一个市场，不可能让BF 和KMP 全部占了，于是又出现了几个强劲的对手。
第一个登场的是
Horspool 算法的思想很简单的。
不过有个创新之处就是模式串是从右向左进行比较的。
很好很强大，为后来的算法影响很大。
匹配串：abcbc sdxzcxx
模式串：cbcac
这个时候我们从右向左进行对暗号，c-c ，恩对上了，第二个b-a ，不对啊，我们应该怎么办？难道就这么放弃么。
于是，模式串从不匹配的那个字符开始从右向左寻找匹配串中不匹配的字符b 的位置，结果发现居然有，赶快对上赶快对上，别耽误了。
匹配串：abcbcsd xzcxx
模式串：cbcac
然后继续从最右边的字符从右向左进行比较。
这时候，我们发现了，d-c 不匹配啊，而且模式穿里面没有噢，没办法，只好移动一个模式串长度的单位了。
匹配串：abcbcsdxzcxx
模式串：cbcac
Boyer-Moore算法
是一个很复杂的算法，当然，虽然理论上时间复杂度和KMP 差不多，但是实际上却比KMP 快数倍，可见实践是检验真理的唯一标准。
分为两步预处理，第一个是bad-character heuristics ，也就是当出现错误匹配的时候，移位，基本上就是做的Horspool 那一套。
第二个就是good-suffix heuristics ，当出现错误匹配的时候，我还要从不匹配点向左看啊，以前匹配的那段子字符串是不是在模式串本身中还有重复的啊，有重复的话，那么我就直接把重复的那段和匹配串中已经匹配的那一段对齐就是了。
再比较
匹配串：abaccba bbazz
模式串：cbadcba
我们看到已经匹配好了cba ，但是c-d 不匹配，这个时候我们发现既可以采用bad-character heuristics ，也可以使用good-suffix heuristics( 模式串：cba dcba ) ，在这种情况下，邪不压正。
毅然投奔good 。
移动得到
匹配串：abaccbabbaz z
模式串：cbadcba
可是，我们有时候也发现，已经匹配好的那一部分其实并没有再有重复了的啊。
这个时候，我们发现已经匹配好的那串字符串有一部分在开头重新出现了，那么，赶快，对齐吧。
匹配串：abacccb bbazz
模式串：cbadccb
然后得到
匹配串：abacccbbbazz
模式串：cbadccb
当两种Good-Suffix 出现的时候，取移动距离最大的那个。
Sunday算法
最后一个是Sunday 算法，实际上比Boyer-Moore 还快，呵呵。
长江后浪推前浪。
看原始论文的题目，D.M. Sunday 貌似是故意想气气Boyer-Moore 两位大牛似的。
呵呵。
不过实际上的确Sunday 算法的确比BM 算法要快，而且更简单。
Sunday 的算法思想和Horspool 有些相似，但是。
当出现不匹配的时候，却不是去找匹配串中不匹配的字符在模式串的位置，而是直接找最右边对齐的右一位的那个字符在模式串的位置。
比如：
匹配串：abcbc zdxzc
模式串：zbcac
恩，这里我们看到b-a 没有对上，我们就看匹配串中的z 在模式串的位置，然后，嘿嘿。
匹配串：abcbczdxzc
模式串：zbcac
如果模式串中的没有那个字符怎么办呢？很简单，跳过去呗。
匹配串：abcbc edxzcs
模式串：zbcac
e 不在模式串中出现
那么我们就
匹配串：abcbcedxzcs
模式串：zbcac
(2009/10/20补充)
RK算法
某一天在图书馆的一本算法分析设计书上翻到的。
思路很新颖！和大家分享下。
在串匹配的简单算法中，把文本每m个字符构成的字符段作为一个字段，和模式进行匹配检查。
如果能对一个长度为m的字符
串赋以一个Hash函数。
那么显然只有那些与模式具有相同hash函数值的文本中的字符串才有可能与模式匹配，这是必要条件
，而没有必要去考虑文本中所有长度为m的字段，因而大大提高了串匹配的速度。
因此RK 算法的思想和KMP，BM，Sunday等思
路迥然不同！
（事实上，之前的串匹配方法，是将模式串的一个一个字符作为小的特征去分别进行匹配，而RK算法则是将串整体作为一个
特征！难就难在单个字符的特征很容易想得到，整体作为一个特征就没那么容易想得到了）如果把整体作为一个特征，那么如何快速的求出这个整体特征的特征值？？
模式串的特征值仅需求一次即可。
对于文本中的任意m个字符构成的字串如何快速的求特征就是个难点了。
抛砖引玉，这里给出一个简单的特征计算。
将字符串的每一个字符看做一个数，那么这个字符串的就是一个数字数组，通
过积分向量可以快速任意一个长度子字符串的向量和。
可以把字符串的对应的字符数组的元素和看做这个字符串整体特征。
这个特征是可以再O（1）的时间内求出的。
其实原始的RK算法里面是把字符串看做一个26进制数在计算特征的。
这里就不啰
嗦了，有兴趣的可以深入查找
aabsee sds 模式串ees
ees
发现see向量和== ees的向量和
然后就对see和ees做逐个字符的比较。
发现不匹配继续往下走
aabsees ds 模式串ees
ees
发现ees向量和== ees的向量和
然后就对ees和ees做逐个字符的比较。
发现匹配OK。
另外还有字符串匹配自动机后缀树算法（分在线和非在线两种）等见如下文章。
不能说那个比那个更好，各个算法都有自己的优势及最佳应用场合。
参考：
/archive/2009/06/16/4272793.aspx
另外，关于多模式字符串匹配有AC算法（字符串匹配自动机思想）WM算法（BM在多模式的推广应用）
参考：
/category/498465.aspx 该女子的blog有很多好文章。
/**********************华丽分割线******************************/
附上sunday代码：。