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Python實(shí)現(xiàn)字符串匹配算法代碼示例

 更新時間:2017年12月05日 16:31:07   作者:老衲很淡定  
這篇文章主要介紹了Python實(shí)現(xiàn)字符串匹配算法代碼示例,涉及字符串匹配存在的問題,蠻力法字符串匹配,Horspool算法,具有一定參考價值,需要的朋友可以了解下。

字符串匹配存在的問題

Python中在一個長字符串中查找子串是否存在可以用兩種方法:一是str的find()函數(shù),find()函數(shù)只返回子串匹配到的起始位置,若沒有,則返回-1;二是re模塊的findall函數(shù),可以返回所有匹配到的子串。

但是如果用findall函數(shù)時需要注意字符串中存在的特殊字符

蠻力法字符串匹配:

將模式對準(zhǔn)文本的前m(模式長度)個字符,然后從左到右匹配每一對對應(yīng)的字符,直到全部匹配或遇到一個不匹配的字符。后一種情況下,模式向右移一位。

代碼如下:

def string_match(string, sub_str): 
 # 蠻力法字符串匹配 
 for i in range(len(string)-len(sub_str)+1): 
  index = i  # index指向下一個待比較的字符 
  for j in range(len(sub_str)): 
   if string[index] == sub_str[j]: 
    index += 1 
   else: 
    break 
   if index-i == len(sub_str): 
    return i 
 return -1 

if __name__ == "__main__": 
 print(string_match("adbcbdc", "dc")) 

最壞情況下,該算法屬于Θ(nm),事實(shí)上,該算法的平均效率比最差效率好得多。事實(shí)上在查找隨機(jī)文本的時候,其屬于線性的效率Θ(n)。

Horspool算法:

Horsepool算法是Boyer-Moore算法的簡化版本,這也是一個空間換時間的典型例子。算法把模式P和文本T的開頭字符對齊,從模式的最后一個字符開始比較,如果嘗試比較失敗了,它把模式向后移。每次嘗試過程中比較是從右到左的。

在蠻力算法中,模式的每一次移動都是一個字符,Horspool算法的核心思想是利用空間來換取時間,提升模式匹配窗口的移動幅度。與蠻力算法不同的是,其模式的匹配是從右到左的,通過預(yù)先算出每次移動的距離并存于表中。

代碼如下:

__author__ = 'Wang' 
from collections import defaultdict 
def shift_table(pattern): 
 # 生成 Horspool 算法的移動表 
 # 當(dāng)前檢測字符為c,模式長度為m 
 # 如果當(dāng)前c不包含在模式的前m-1個字符中,移動模式的長度m 
 # 其他情況下移動最右邊的的c到模式最后一個字符的距離 
 table = defaultdict(lambda: len(pattern)) 
 for index in range(0, len(pattern)-1): 
  table[pattern[index]] = len(pattern) - 1 - index 
 return table 
def horspool_match(pattern, text): 
 # 實(shí)現(xiàn) horspool 字符串匹配算法 
 # 匹配成功,返回模式在text中的開始部分;否則返回 -1 
 table = shift_table(pattern) 
 index = len(pattern) - 1 
 while index <= len(text) - 1: 
  print("start matching at", index) 
  match_count = 0 
  while match_count < len(pattern) and pattern[len(pattern)-1-match_count] == text[index-match_count]: 
   match_count += 1 
  if match_count == len(pattern): 
   return index-match_count+1 
  else: 
   index += table[text[index]] 
 return -1 

if __name__ == "__main__": 
 print(horspool_match("barber", "jim_saw_me_in_a_barbershopp")) 

顯然,Horspool算法的最差效率屬于屬于Θ(nm)。在查找隨機(jī)文本的時候,其屬于線性的效率Θ(n)。雖然效率類型相同,但平均來說,Horspool算法比蠻力算法快很多。

總結(jié)

以上就是本文關(guān)于Python實(shí)現(xiàn)字符串匹配算法代碼示例的全部內(nèi)容,希望對大家有所幫助。感興趣的朋友可以繼續(xù)參閱本站:

Python實(shí)現(xiàn)調(diào)度算法代碼詳解

Python算法之圖的遍歷

Python編程實(shí)現(xiàn)蟻群算法詳解

如有不足之處,歡迎留言指出。感謝朋友們對本站的支持!

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