• 程序员的算法课(12)-使用通配符*,?等来查找字符串


    版权声明:本文为博主原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明。
    本文链接:https://blog.csdn.net/m0_37609579/article/details/100026156

    一、前言

    相信大家都用过文本编辑器(EditPlus,notepad++,sublime..)、Word或者开发IDE工具(IDEA,Eclipse..);甚至于你应该也写过不少SQL语句;你也用过百度、谷歌(怎么上谷歌我也不会,不要问我)搜过你要的内容。里面都会有个很重要的功能,那就是搜索,而搜索的方式中,对于通配符搜索我想大家也不会陌生。

    【百度百科】通配符是一种特殊语句,主要有星号(*)问号(?),用来模糊搜索文件。当查找文件夹时,可以使用它来代替一个或多个真正字符;当不知道真正字符或者懒得输入完整名字时,常常使用通配符代替一个或多个真正的字符,其中,“?”可以代替一个字符,而“*”可以代替零个或多个字符。 

    二、通配符问题描述

     题目描述:
        Str1中可能包含的字符:任意字符串。(注意:字符串中可以带?*这样的通配符)
        Str2中可能包含的字符:任意字符。其中,'?'表示匹配任意一个字符,'*'表示匹配任意字符0或者多次。
        给出这样两个字符串,判断Str2是否是Str1的子串,如果是输出第一个匹配到的子串,如果不是,输出"不是子串"。

    三、算法实现

    1.正则表达式

    import java.util.regex.Matcher;
    import java.util.regex.Pattern;
    public class StringDemo {
        //使用正则表达式 通配符匹配字符串
        public static boolean isMatching(String src,String des){
            String des1 = des.replace("*", "\w*");
            des1 = des1.replace("?", "\w{1}");
            Pattern p = Pattern.compile(des1);
            Matcher m = p.matcher(src);
            return m.matches();
        }
    }
     

    这种方法是热身的,看上去也是最简单的,代码最少,也比较好理解,但在面试的时候可能不允许使用正则,他想让你分析下正则表达式的内部实现,那就尴尬了;而且,这个方法是有缺陷的,如果我们要查找的字符串中包含?*这样的字符,那就无法匹配,所以我们继续看下面的方法。

    2.严格匹配(暴力匹配)

        对于'?'的处理,只要在匹配的时候将代码由:if(str1[i]==str2[j]) 改为 if(str1[i]==str2[j] || str2[j]=='?')即可。
        对于'*'的处理,可以将str2根据其中的'*'分为若干个片段,然后依次在str1中分别匹配这几个片段即可,而且对于这几个片段分别匹配,如果第k个片段在str1中匹配不到,后面也可以结束了。这里举例说明一下:对于str1="Oh year.Totay is weekend!",str2=*ye*a*e*",实际上就是在str1中匹配"ye","a","e"这三个片段。

        public static boolean isMatching2(String s, String p) {
            int i = 0;
            int j = 0;
            int starIndex = -1;
            int iIndex = -1;
    
            while (i < s.length()) {
                if (j < p.length() && (p.charAt(j) == '?' || p.charAt(j) == s.charAt(i))) {
                    ++i;
                    ++j;
                } else if (j < p.length() && p.charAt(j) == '*') {
                    starIndex = j;
                    iIndex = i;
                    j++;//'*' can match 0 or above 0 characters
                } else if (starIndex != -1) {
                    //such as "abggggb","*b"
                    //so every time matching starts form the fisrt index of *
                    //can avoid the case above
                    j = starIndex + 1;
                    i = iIndex+1;
                    iIndex++;
                } else {
                    return false;
                }
            }
    
            while (j < p.length() && p.charAt(j) == '*') {
                ++j;
            }
    
            return j == p.length();
        }

    3.KMP算法

      KMP本身不复杂,但网上绝大部分的文章把它讲混乱了。

    【百度百科】KMP算法是一种改进的字符串匹配算法,由D.E.Knuth,J.H.Morris和V.R.Pratt提出的,因此人们称它为克努特莫里斯普拉特操作(简称KMP算法)。KMP算法的核心是利用匹配失败后的信息,尽量减少模式串与主串的匹配次数以达到快速匹配的目的。具体实现就是通过一个next()函数实现,函数本身包含了模式串的局部匹配信息。KMP算法的时间复杂度O(m+n)。

    算法说明

    设主串(下文中我们称作T)为:a b a c a a b a c a b a c a b a a b b

    模式串(下文中我们称作W)为:a b a c a b

    用暴力算法匹配字符串过程中,我们会把T[0] 跟 W[0] 匹配,如果相同则匹配下一个字符,直到出现不相同的情况,此时我们会丢弃前面的匹配信息,然后把T[1] 跟 W[0]匹配,循环进行,直到主串结束,或者出现匹配成功的情况。这种丢弃前面的匹配信息的方法,极大地降低了匹配效率。

    而在KMP算法中,对于每一个模式串我们会事先计算出模式串的内部匹配信息,在匹配失败时最大的移动模式串,以减少匹配次数。

    比如,在简单的一次匹配失败后,我们会想将模式串尽量的右移和主串进行匹配。右移的距离在KMP算法中是如此计算的:在已经匹配的模式串子串中,找出最长的相同的前缀后缀,然后移动使它们重叠。

    在第一次匹配过程中

    T: a b a c a a b a c a b a c a b a a b b

    W: a b a c a b

    在T[5]与W[5]出现了不匹配,而T[0]~T[4]是匹配的,其中T[0]~T[4]就是上文中说的已经匹配的模式串子串,移动找出最长的相同的前缀和后缀并使他们重叠:

    T: a b a c aa b a c a b a c a b a a b b

    W: a b a c a b

    然后在从上次匹配失败的地方进行匹配,这样就减少了匹配次数,增加了效率。

        static boolean isEmpty(final String str) {
            return str == null || str.isEmpty();
        }
    
        // str may contain '?'
        static int[] getNextArray(final String str) {
            if (isEmpty(str)) {
                return null;
            }
            int[] next = new int[str.length()];
            int k = -1;
            int j = 0;
            next[0] = -1;
            while (j < str.length() - 1) {
                if (k == -1 || str.charAt(k) == str.charAt(j) || str.charAt(k) == '?' || str.charAt(j) == '?') {
                    k++;
                    j++;
                    next[j] = k;
                } else {
                    k = next[k];
                }
            }
            return next;
        }
    
        // pattern may contain '?'
        static int kmpFind(final String str, final String pattern, int start) {
            if (isEmpty(str)) {
                return -1;
            }
            int[] next = getNextArray(pattern);
            if (next == null) {
                return -1;
            }
            int i = start;
            while (i < str.length()) {
                int j = 0;
                while (j < pattern.length()) {
                    if (str.charAt(i) == pattern.charAt(j) || pattern.charAt(j) == '?') {
                        i++;
                        j++;
                    } else {
                        break;
                    }
                }
                i -= j;
                if (j == pattern.length()) {
                    return i;
                }
                int move = j - next[j];
                i += move;
            }
            return -1;
        }
     

    4.KMP算法扩展

        // pattern may contain '*' and '?'
        // pattern按*分割后,子串里可能含有?,没法用String.find, 所以针对含?的字符串,
        // 结合KMP算法,实现了find函数,之后再将pattern按*分割,
        // 在输入字符串中按顺序查找子串,已实现find含有*和?的字符串
        static int find(final String str, final String pattern) {
            if (isEmpty(str)) {
                return -1;
            }
            if (isEmpty(pattern)) {
                return -1;
            }
            String[] items = pattern.split("\*");
            int i = 0;
            int ret = -1;
            for (String s : items) {
                int index = kmpFind(str, s, i);
                if (index < 0) {
                    return -1;
                }
                if (i == 0) {
                    ret = index;
                }
                i = index + s.length();
            }
            return ret;
        }

     


    我的微信公众号:架构真经(id:gentoo666),分享Java干货,高并发编程,热门技术教程,微服务及分布式技术,架构设计,区块链技术,人工智能,大数据,Java面试题,以及前沿热门资讯等。每日更新哦!

    参考资料:

    1. https://www.cnblogs.com/pangxiaodong/archive/2011/09/07/2169588.html
    2. https://bbs.csdn.net/topics/390941031
    3. https://www.iteye.com/blog/sunlujing-1706919
    4. https://www.jianshu.com/p/15865bac6a1b
    5. https://www.cnblogs.com/ZuoAndFutureGirl/p/9028287.html
    6. https://baike.baidu.com/item/kmp%E7%AE%97%E6%B3%95/10951804?fr=aladdin
  • 相关阅读:
    54.Spiral Matrix
    53.Maximum Subarray
    基础数据类型包装类
    sqlacodegen逆向数据库
    第四章、常用模块
    第三章、函数编程
    第一章
    第一章 Python基础
    Centos7.0升级python 2.x到3.x
    time
  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/anymk/p/11521495.html
Copyright © 2020-2023  润新知