• java实现字符串匹配之Boyer-Moore算法


    前言

    1977年,德克萨斯大学的Robert S. Boyer教授和J Strother Moore教授发明了这种算法,各种文本编辑器的"查找"功能(Ctrl+F),大多采用此算法。

    原理

    我们使用暴力解法时,是一位一位的向后移动。

    当我们遇到上图这种情况,子串最后一个字符E和S不匹配,且S不在待查找子串中,我们就可以直接后移7位,移动到S的下一位。Boyer-Moore算法本质上就是找到如何更快的向后移动的规律。
    BM 算法主要包括两部分,坏字符规则和好后缀规则。

    字符P和E不匹配,P为坏字符,但P包含在EXAMPLE中,所以后移2位

    总结得到坏字符规则:

    后移位数 = 坏字符的位置 - 搜索词中的上一次出现位置
    

    如果坏字符不包含在搜索词中,上一次出现位置为-1.

    /**
     * Boyer-Moore算法,仅支持ASCII码,算法中仅使用了坏字符规则,没有使用好后缀规则
     */
    public class BoyerMooreStringMatcher implements StringMatcher {
    
    
      @Override
      public int indexOf(String source, String target) {
        int targetLen = target.length();
        int sourceLen = source.length();
    
        if (targetLen == 0) {
          return 0;
        }
        if (sourceLen < targetLen) {
          return -1;
        }
        return indexOf(source.toCharArray(), target.toCharArray());
      }
    
      private int indexOf(char[] text, char[] pattern) {
        if (pattern.length == 0) {
          return 0;
        }
        int[] charTable = makeCharTable(pattern);
        for (int i = 0, j; i < text.length - pattern.length + 1; ) {
          for (j = pattern.length - 1; pattern[j] == text[i + j]; j--) {
            if (j == 0) {
              return i;
            }
          }
          //坏字符规则得到的后移位数可能为负数,所以要和1比较
          i += Math.max(1, j - charTable[text[i + j]]); //仅使用坏字符规则
        }
        return -1;
      }
    
      /**
       * 创建搜索词的哈希表,键为字符的ASCII码值,值为下标
       **/
      private int[] makeCharTable(char[] pattern) {
        final int ALPHABET_SIZE = 256;
        int[] table = new int[ALPHABET_SIZE];
        for (int i = 0; i < table.length; ++i) {
          table[i] = -1;
        }
        for (int i = 0; i < pattern.length - 1; ++i) {
          table[pattern[i]] = i;
        }
        return table;
      }
      
    }
    

    关于好后缀规则,请看 字符串匹配的Boyer-Moore算法 这篇博客。

    参考

    字符串匹配的Boyer-Moore算法
    Boyer Moore Algorithm for Pattern Searching
    Boyer Moore Algorithm | Good Suffix heuristic
    github开源实现

  • 相关阅读:
    线性判别分析(LDA)
    奇异值分解(SVD)
    傅里叶变换
    SVM 之非线性支持向量机
    三角函数常用公式
    协方差、样本协方差和协方差矩阵
    方差和样本方差
    SVM 之线性支持向量机
    参考资料汇总
    QObject: Cannot create children for a parent that is in a different thread
  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/strongmore/p/14746334.html
Copyright © 2020-2023  润新知