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            字符串移位包含的问题(编程之美 p221-223)      

           

            问题:给定两个字符串s1和s2,要求判断s2是否能够被通过s1做循环移位(rotate)得到的字符串包含。例如,S1=AABCD和s2=CDAA,返回true;给定s1=ABCD和s2=ACBD,返回false。

           解法一:从题目中可以看出,我们可以使用最直接的方法对S1进行循环移动,再进行字符串包含的判断,从而遍历其所有的可能性。字符串循环移动,时间复杂度为O(n),字符串包含判断,采用普通的方法,时间复杂度为O(n*m),总体复杂度为O(n*n*m)。字符串包含判断,若采用KMP算法,时间复杂度为O(n),这样总体的复杂度为O(n*n)。若字符串的长度n较大,显然效率比较低。其中n为S1的长度,m为S2的长度。

         解法二:我们也可以对循环移位之后的结果进行分析。

    以S1 = ABCD为例,先分析对S1进行循环移位之后的结果,如下所示:

    ABCD--->BCDA---->CDAB---->DABC---->ABCD……

    假设我们把前面的移走的数据进行保留,会发现有如下的规律:

    ABCD--->ABCDA---->ABCDAB---->ABCDABC---->ABCDABCD……

    因此,可以看出对S1做循环移位所得到的字符串都将是字符串S1S1的子字符串。如果S2可以由S1循环移位得到,那么S2一定在S1S1上,这样时间复杂度就降低了。

    KMP算法详解:

    转自:http://www.ruanyifeng.com/blog/2013/05/Knuth%E2%80%93Morris%E2%80%93Pratt_algorithm.html

    字符串匹配是计算机的基本任务之一。

    举例来说,有一个字符串"BBC ABCDAB ABCDABCDABDE",我想知道,里面是否包含另一个字符串"ABCDABD"?

    许多算法可以完成这个任务,Knuth-Morris-Pratt算法(简称KMP)是最常用的之一。它以三个发明者命名,起头的那个K就是著名科学家Donald Knuth。

    这种算法不太容易理解,网上有很多解释,但读起来都很费劲。直到读到Jake Boxer的文章,我才真正理解这种算法。下面,我用自己的语言,试图写一篇比较好懂的KMP算法解释。

    1.

    首先,字符串"BBC ABCDAB ABCDABCDABDE"的第一个字符与搜索词"ABCDABD"的第一个字符,进行比较。因为B与A不匹配,所以搜索词后移一位。

    2.

    因为B与A不匹配,搜索词再往后移。

    3.

    就这样,直到字符串有一个字符,与搜索词的第一个字符相同为止。

    4.

    接着比较字符串和搜索词的下一个字符,还是相同。

    5.

    直到字符串有一个字符,与搜索词对应的字符不相同为止。

    6.

    这时,最自然的反应是,将搜索词整个后移一位,再从头逐个比较。这样做虽然可行,但是效率很差,因为你要把"搜索位置"移到已经比较过的位置,重比一遍。

    7.

    一个基本事实是,当空格与D不匹配时,你其实知道前面六个字符是"ABCDAB"。KMP算法的想法是,设法利用这个已知信息,不要把"搜索位置"移回已经比较过的位置,继续把它向后移,这样就提高了效率。

    8.

    怎么做到这一点呢?可以针对搜索词,算出一张《部分匹配表》(Partial Match Table)。这张表是如何产生的,后面再介绍,这里只要会用就可以了。

    9.

    已知空格与D不匹配时,前面六个字符"ABCDAB"是匹配的。查表可知,最后一个匹配字符B对应的"部分匹配值"为2,因此按照下面的公式算出向后移动的位数:

      移动位数 = 已匹配的字符数 - 对应的部分匹配值

    因为 6 - 2 等于4,所以将搜索词向后移动4位。

    10.

    因为空格与C不匹配,搜索词还要继续往后移。这时,已匹配的字符数为2("AB"),对应的"部分匹配值"为0。所以,移动位数 = 2 - 0,结果为 2,于是将搜索词向后移2位。

    11.

    因为空格与A不匹配,继续后移一位。

    12.

    逐位比较,直到发现C与D不匹配。于是,移动位数 = 6 - 2,继续将搜索词向后移动4位。

    13.

    逐位比较,直到搜索词的最后一位,发现完全匹配,于是搜索完成。如果还要继续搜索(即找出全部匹配),移动位数 = 7 - 0,再将搜索词向后移动7位,这里就不再重复了。

    14.

    下面介绍《部分匹配表》是如何产生的。

    首先,要了解两个概念:"前缀"和"后缀"。 "前缀"指除了最后一个字符以外,一个字符串的全部头部组合;"后缀"指除了第一个字符以外,一个字符串的全部尾部组合。

    15.

    "部分匹配值"就是"前缀"和"后缀"的最长的共有元素的长度。以"ABCDABD"为例,

      - "A"的前缀和后缀都为空集,共有元素的长度为0;

      - "AB"的前缀为[A],后缀为[B],共有元素的长度为0;

      - "ABC"的前缀为[A, AB],后缀为[BC, C],共有元素的长度0;

      - "ABCD"的前缀为[A, AB, ABC],后缀为[BCD, CD, D],共有元素的长度为0;

      - "ABCDA"的前缀为[A, AB, ABC, ABCD],后缀为[BCDA, CDA, DA, A],共有元素为"A",长度为1;

      - "ABCDAB"的前缀为[A, AB, ABC, ABCD, ABCDA],后缀为[BCDAB, CDAB, DAB, AB, B],共有元素为"AB",长度为2;

      - "ABCDABD"的前缀为[A, AB, ABC, ABCD, ABCDA, ABCDAB],后缀为[BCDABD, CDABD, DABD, ABD, BD, D],共有元素的长度为0。

    16.

    "部分匹配"的实质是,有时候,字符串头部和尾部会有重复。比如,"ABCDAB"之中有两个"AB",那么它的"部分匹配值"就是2("AB"的长度)。搜索词移动的时候,第一个"AB"向后移动4位(字符串长度-部分匹配值),就可以来到第二个"AB"的位置。

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/sunada2005/p/3439306.html
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