字符串匹配常用算法

      字符串匹配（string match)是在实际工程中经常会碰到的问题，通常其输入是原字符串(String)和子串（又称模式，Pattern)组成，输出为子串在原字符串中的首次出现的位置。通常精确的字符串搜索算法包括暴力搜索(Brute force)，KMP, BM(Boyer Moore), sunday, robin-karp 以及 bitap。下面分析这几种方法并给出其实现。假设原字符串长度M，字串长度为N。

1. Brute force.

该方法又称暴力搜索，也是最容易想到的方法。

预处理时间 O(0)

匹配时间复杂度O(N*M)

主要过程：从原字符串开始搜索，若出现不能匹配，则从原搜索位置+1继续。

/* * === FUNCTION ====================================================================== * Name: bf * Description: brute-force method for string match problem. * ===================================================================================== */ int bf(const char *text, const char *find) { if (text == '/0' || find == '/0') return -1; int find_len = strlen(find); int text_len = strlen(text); if (text_len < find_len) return -1; char *s = text; char *p = s; char *q = find; while (*p != '/0') { if (*p == *q) { p++; q++; } else { s++; p = s; q = find; } if (*q == '/0') { return (p - text) - (q - find); } } return -1; } 

 

2，KMP.

KMP是经典的字符串匹配算法。

预处理时间：O(M)

匹配时间复杂度：O(N)

主要过程：通过对字串进行预处理，当发现不能匹配时，可以不进行回溯。

/* * === FUNCTION ====================================================================== * Name: kmp * Description: kmp method for string match. * ===================================================================================== */ /* * examples of prepocessing for pattern * pattern_1: * a b c a b c a * 0 0 0 0 1 2 3 * pattern_2: * a a a a b a a * 0 0 0 0 0 0 1 */ int kmp(const char *text, const char *find) { if (text == '/0' || find == '/0') return -1; int find_len = strlen(find); int text_len = strlen(text); if (text_len < find_len) return -1; int map[find_len]; memset(map, 0, find_len*sizeof(int)); //initial the kmp base array: map map[0] = 0; map[1] = 0; int i = 2; int j = 0; for (i=2; i

注意：在预处理中，表面看起来时间复杂度为O(N^2)，但是为什么是线性的，在时间复杂度分析中中，通过观察变量的变化来统计零碎的、执行次数不规则的情况，这种方法叫做摊还分析。我们从上述程序的j 值入手。每一次执行上述循环预处理语句中的第二个else时都会使j减小（但不能减成负的），而另外的改变j值的地方只有一处。每次执行了这一处，j都只能加1；因此，整个过程中j最多加了M-1个1。于是，j最多只有M-1次减小的机会（j值减小的次数当然不能超过M-1，因为j永远是非负整数）。这告诉我们，while循环总共最多执行了M-1次。按照摊还分析的说法，平摊到每次for循环中后，一次for循环的复杂度为O(1)。整个过程显然是O(M)的。另外关于KMP的详细分析，可以参考Matrix67KMP算法详解。

 

3，Boyer Moore

Boyer Moore是字符串匹配算法中的经典，可以参考论文a faster string searching algorithm。

预处理时间O(N + M^2)

匹配时间复杂度O(N)

主要过程：通过预处理原字符串以及待匹配字串，从而在匹配失败时可以跳过更多的字符。

/* * === FUNCTION ====================================================================== * Name: bm * Descritexttion: Boyer–Moore method for string match. *====================================================================================== */ int bm(const char *text, const char *find) { if (text == '/0' || find == '/0') return -1; int i, j, k; int text_len = strlen(text); int find_len = strlen(find); if (text_len < find_len) return -1; int delta_1[CHAR_MAX]; for (i=0; i=0; i--) { int len = (find_len - 1) - i; //find the reoccurence of the right most (len) chars for (j=find_len-2; j>=(len-1); j--) { if (strncmp(find+i+1, find+j-len+1, len) == 0) { if ((j-len) == -1 || find[i] != find[j-len]) { rpr[i] = j - len + 1; break; } } } //if the right most (len) chars not completely occur, we find the right //substring of (len). every step, we try to find the right most (len-k) //chars. for (k=1; j<(len-1) && k delta_2[j]) { i += delta_1[text[i]]; } else { i += delta_2[j]; } j = find_len - 1; } if (j == -1) return i+1; } return -1; } 

提示：该算法主要利用坏字符规则和好后缀规则进行转换。所谓坏字符规则，是指不能匹配时的字符在待匹配字串中从右边数的位置；而好后缀规则则是指子串中从该不匹配位置后面所有字符（都是已匹配字符）再次在字串中出现的位置(k)，其中s[k,k+1,---,k+len-j-1] = s[j+1, j+1,---,len-1], 并且s[k-1] !=  [j] || s[k-1] = $, 其中$表示增补的字符，可以与任何字符相等。

举例来说，对于字串ABCXXXABC

   -4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9

A B C X X X A B C

j=9 9//NULL->其值为当前位置。

j=8 $ 0     //C->虽然出现在3，但[2] = [j]，所以不满足

j=7 $ $ -1    //BC出现在开始[2]，但[1]=[j]

j=6 1    //ABC

j=5 $ 0    //XABC

j=4 $ $ -1    //XXABC

j=3 $ $ $ -2  //XXXABC

j=2 $ $ $ $ -3  //CXXXABC

j=1 $ $ $ $ $ -4   //BCXXXABC

 

4, Sunday

Sunday算法比较简单，其实就是利用Boyer Moore中的坏字符规则，实现起来简单，效果也还不错。

预处理时间O(M)

匹配时间复杂度O(N*M)

/* * === FUNCTION ====================================================================== * Name: sunday * Description: sunday method for string match. * ===================================================================================== */ int sunday(const char *text, const char *find) { if (text == '/0' || find == '/0') return -1; char map[CHAR_MAX]; int i; int text_len = strlen(text); int find_len = strlen(find); if (text_len < find_len) return -1; //preprocess for (i=0; i

 

5, Robin-Karp

Robin-Karp主要利用HASH函数来处理字串，从而完成匹配。

预处理时间O(0)

最坏匹配时间复杂度O(N*M)

/* * === FUNCTION ====================================================================== * Name: robin_karp * Description: robin_karp method for string match problem. * ===================================================================================== */ // karp_robin need a hash function int hash(const char *s, unsigned int len) { int result = 0; int base = 3; int i; for (i=0; i

注意：主要依赖于hash函数的设计。

 

6, Bitap

Bitap算法主要利用位运算进行字符串的匹配，其匹配过程可以看作是有穷自动机中状态的转换，按照字串(pattern)的连续分解状态进行转换，从而到达终点，此时匹配过程完成。

预处理时间O(M)

最坏匹配时间复杂度O(N*M)

/* * === FUNCTION ====================================================================== * Name: bitap * Description: bitap method. *======================================================================================= */ int bitap(const char *text, const char *find) { if (text == '/0' || find == '/0') return -1; int text_len = strlen(text); int find_len = strlen(find); if (text_len < find_len) return -1; int i = 0; int j = find_len - 1; char map[find_len + 1]; map[0] = 1; for (i=1; i<=find_len; i++) { map[i] = 0; } for (i=0; i< text_len; i++) { for (j=find_len-1; j>=0; j--) { map[j+1] = map[j] & (text[i] == find[j]); } if (map[find_len] == 1) { return i - find_len + 1; } } return -1; } 

注意：Bitap匹配算法中可以改用位移操作实现，从而将匹配复杂度从O(N*M)降低到O(N)。

 

总结，以上算法中，性能较好的为KMP，BM, 实现简单的为BF，Sunday，Bitap。两者折中来看，KMP表现较好。

预处理时间 匹配时间复杂度

BF O(0) O(N*M)

KMP O(M) O(N)

BM O(N+M^2) O(N)

Sunday O(M) O(N*M)

Robin-Karp O(0) O(N*M)

Bitap O(M) O(N*M)->O(N)

 

以上六种算法比较实现的代码如下所示（其中string长度10000）。