常用字符串匹配算法

一、BF匹配

BF算法中的BF是Brute Force的缩写，中文叫作暴力匹配算法，也叫朴素匹配算法。
BF算法的时间复杂度很高，是O(nm)，但在实际的开发中，它却是一个比较常用的字符串匹配算法。
第一，实际的软件开发中，大部分情况下，模式串和主串的长度都不会太大。而且每次模式串与主串中的子串匹配的时候，当中途遇到不能匹配的字符的时候，就可以就停止了，不需要把m个字符都对比一下。所以，尽管理论上的最坏情况时间复杂度是O(nm)，但是，统计意义上，大部分情况下，算法执行效率要比这个高很多。
第二，朴素字符串匹配算法思想简单，代码实现也非常简单。简单意味着不容易出错，如果有bug也容易暴露和修复。在工程中，在满性性能要求的前提下，简单是首选。

public class BFMate {
	public static void main(String[] args) {
		BFMate("adjhkljabclkffkk","abc");
	}
	public static boolean BFMate(String mainStr,String modelStr) {
		int len = mainStr.length()-modelStr.length();
		for(int i=0;i

二、BM匹配

BM（Boyer-Moore）算法。它是一种非常高效的字符串匹配算法。

BM算法核心思想是，利用模式串本身的特点，在模式串中某个字符与主串不能匹配的时候，将模式串往后多滑动几位，以此来减少不必要的字符比较，提高匹配的效率。BM算法构建的规则有两类，字符规则和好后缀规则。好后缀规则可以独立于坏字符规则使用。因为坏字符规则的实现比较耗内存，为了节省内存，我们可以只用好后缀规则来实现BM算法。

public class BMMate {
	private final int Size = 256;
	public void generateBC(char[] b,int m,int[] bc) {
		for(int i=0;i=0&&(b[j] == b[m-1-k])) {//与b[0,m-1]求公共后缀子串
				--j;
				++k;
				suffix[k]=j+1;//j+1表示公共后缀子串在b[0,i]中的起始下标
				System.out.println("i="+i+",j="+j);
				System.out.println("suffix"+k+"="+suffix[k]);
			}
			
			if(j==-1) {
				prefix[k] = true;//如果公共后缀子串也是模式串的前缀子串
				System.out.println("prefix"+k+"="+prefix[k]);
			}
		}
	}
	
	public int bm(char[] a,int n,char[] b,int m) {
		int [] bc = new int[Size];//记录模式串中每个字符最后出现的位置
		generateBC(b,m,bc);//构建坏字符哈希表
		int[] suffix = new int[m];
		boolean[] prefix = new boolean[m];
		generateGS(b,m,suffix,prefix);
		int i=0;//表示主串与模式串第一个字符对齐
		while(i=0;j--) {//模式串从后往前匹配
				if(a[i+j] != b[j]) break;
			}
			
			if(j<=0) return i;//匹配成功，返回主串与模式串第一个匹配字符的位置
			
			
			int x = j-bc[(int)a[i+j]];
			int y = 0;
			if(j

三、Trie树

Trie树，也叫“字典树”。顾名思义，它是一个树形结构。它是一种专门处理字符串匹配的数据结构，用来解决在一组字符串集合中快速查找某个字符串的问题。

/**
 * 假设插入的数据只包含26个小写字母组成的单词
 * 将26个字母映射的一个长度26的数组中，下标0-25分别对应a-z
 * 
 * 插入字符串时间复杂度 : O(n),n表示所有字符串的长度和
 * 查找字符串时间复杂度 : O(k),k表示要查找的字符串的长度
 * 
 * Trie树不适合精确匹配查找，这种问题更适合用散列表或者红黑树来解决。
 * Trie树比较适合的是查找前缀匹配的字符串，类似实现搜索关键词的提示功能。
 */
public class TrieTree {
	private TrieNode root = new TrieNode('/');//存储无意义字符串
	
	public class TrieNode {
		public char data;
		public TrieNode[] children = new TrieNode[26];
		public boolean isEndingChar;
		
		public TrieNode(char data) {
			this.data = data;
		}
	}
	
	//往Trie树中插入一个数据
	public void insert(char[] data) {
		TrieNode node = root;
		for(int i=0;i

public class TestTrieTree {
	public static void main(String[] args) {
		TrieTree tree = new TrieTree();
		//how，hi，her，hello，so，see
		tree.insert(new char[] {'h','o','w'});
		tree.insert(new char[] {'h','i'});
		tree.insert(new char[] {'h','e','r'});
		tree.insert(new char[] {'h','e','l','l','o'});
		tree.insert(new char[] {'s','o'});
		tree.insert(new char[] {'s','e','e'});
		System.out.println(tree.find(new char[] {'h','i'}));
		
		System.out.println(tree.find(new char[] {'h','a'}));
		
	}
}

运行结果

true
false