如何使用Java實作Boyer-Moore演算法
引言:
在電腦科學中,字串比對是一項常見的任務。而字串匹配演算法是解決這問題的關鍵。其中一種高效率的字串比對演算法就是Boyer-Moore演算法。本文將介紹如何使用Java語言來實作此演算法,並附上具體的程式碼範例。
Boyer-Moore演算法的原理:
Boyer-Moore演算法是一種多模式串匹配演算法,它透過對模式串的預處理,結合好後綴規則和壞字元規則來完成匹配。其核心思想是在模式串和待匹配串的匹配過程中,盡可能地跳過不匹配的字符,從而提高匹配效率。
具體實作步驟:
預處理模式字串:
首先,我們需要對模式字串進行預處理,產生兩個陣列:壞字元陣列和好後綴數組。
符合過程:
在符合過程中,我們從待匹配字串的結尾開始向前配對。
具體程式碼如下:
import java.util.Arrays; public class BoyerMoore { private static final int NO_OF_CHARS = 256; private int[] badCharShift; private int[] suffixShift; private boolean[] goodSuffix; public void preProcessPattern(String pattern) { int m = pattern.length(); // 初始化数组 badCharShift = new int[NO_OF_CHARS]; suffixShift = new int[m + 1]; goodSuffix = new boolean[m + 1]; Arrays.fill(badCharShift, -1); for (int i = 0; i < m; i++) { badCharShift[pattern.charAt(i)] = i; } int f = 0; int g = 0; suffixShift[m] = m + 1; for (int i = m - 1; i >= 0; i--) { if (i > f && suffixShift[i + m - f] < i - f) { suffixShift[i] = suffixShift[i + m - f]; } else { if (i < f) { f = i; } g = i; while (f >= 0 && pattern.charAt(f) == pattern.charAt(f + m - g)) { f--; } suffixShift[i] = g - f; } } for (int i = 0; i < m; i++) { goodSuffix[i] = suffixShift[i] > m - i; } } public int search(String text, String pattern) { int n = text.length(); int m = pattern.length(); int i = 0; while (i <= n - m) { int j = m - 1; while (j >= 0 && pattern.charAt(j) == text.charAt(i + j)) { j--; } if (j < 0) { return i; // 匹配成功,返回匹配位置 } else { i += Math.max(goodSuffix[j + 1], j - badCharShift[text.charAt(i + j)]); } } return -1; // 未匹配成功,返回-1 } public static void main(String[] args) { BoyerMoore bm = new BoyerMoore(); String text = "This is a test"; String pattern = "test"; bm.preProcessPattern(pattern); int index = bm.search(text, pattern); if (index != -1) { System.out.println("Pattern found at index: " + index); } else { System.out.println("Pattern not found"); } } }
總結:
本文介紹如何使用Java語言來實作Boyer-Moore演算法,並透過具體的程式碼範例展示了演算法的使用過程。 Boyer-Moore演算法在字串匹配領域擁有很高的效率和廣泛的應用,透過合理利用好後綴和壞字元規則,可以大大提高字串匹配的效率。希望本文對您理解並實踐Boyer-Moore演算法有所幫助。
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