這篇文章主要介紹了Python實現字串匹配演算法程式碼範例,涉及字串匹配存在的問題,蠻力法字串匹配,Horspool演算法,具有一定參考價值,需要的朋友可以了解下。
字串符合存在的問題
Python中在一個長字串中尋找子字串是否存在可以用兩種方法:一是str的find()函數,find()函數只傳回子字串符合的起始位置,若沒有,則傳回-1;二是re模組的findall函數,可以傳回所有符合到的子字串。
但是如果用findall函數時需要注意字串中存在的特殊字元。
蠻力法字串匹配:
將模式對準文字的前m(模式長度)個字符,然後從左到右右匹配每一對對應的字符,直到全部匹配或遇到一個不匹配的字符。後一種情況下,模式向右移一位。
程式碼如下:
def string_match(string, sub_str): # 蛮力法字符串匹配 for i in range(len(string)-len(sub_str)+1): index = i # index指向下一个待比较的字符 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,演算法屬於Θ(nm),事實上,演算法的平均效率比最差效率好得多。事實上在尋找隨機文字的時候,其屬於線性的效率Θ(n)。
Horspool演算法:
Horsepool演算法是Boyer-Moore演算法的簡化版本,這也是一個空間換時間的典型例子。演算法把模式P和文字T的開頭字元對齊,從模式的最後一個字元開始比較,如果嘗試比較失敗了,它把模式向後移。每次嘗試過程中比較是從右到左的。
在蠻力演算法中,模式的每一次移動都是一個字符,Horspool演算法的核心思想是利用空間來換取時間,提升模式匹配視窗的移動幅度。與蠻力演算法不同的是,其模式的匹配是從右到左的,透過預先算出每次移動的距離並存於表中。
程式碼如下:
__author__ = 'Wang' from collections import defaultdict def shift_table(pattern): # 生成 Horspool 算法的移动表 # 当前检测字符为c,模式长度为m # 如果当前c不包含在模式的前m-1个字符中,移动模式的长度m # 其他情况下移动最右边的的c到模式最后一个字符的距离 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): # 实现 horspool 字符串匹配算法 # 匹配成功,返回模式在text中的开始部分;否则返回 -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演算法的最差效率屬於屬於Θ(nm)。在尋找隨機文字的時候,其屬於線性的效率Θ(n)。雖然效率類型相同,但平均來說,Horspool演算法比蠻力演算法快很多。
以上內容就是Python實作字串比對演算法實例程式碼,希望能幫助大家。
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