BM算法的C++改进实现

/* BM 算法和 KMP 算法一样，也是构造一个辅助的模式函数来加速匹配的速度, 但BM算法优于KMP。 SUNDAY 算法描述：字符串查找算法中，最著名的两个是KMP算法 （Knuth-Morris-Pratt)和BM算法（Boyer-Moore)。两个算法在最坏情 况下均具有线性的查找时间。但是在实用上，KMP算法并不比最简单的c库函数 strstr()快多少，而BM算法则往往比KMP算法快上3－5倍。但是BM算法还不 是最快的算法，这里介绍一种比BM算法更快一些的查找算法。 例如我们要在"substring searching algorithm"查找"search"，刚开 始时，把子串与文本左边对齐： substring searching algorithm search 结果在第二个字符处发现不匹配， 于是要把子串往后移动。 但是该移动多少呢？ 这就是各种算法各显神通的地方了，最简单的做法是移动一个字符位置；KMP 是利用已经匹配部分的信息来移动；BM算法是做反向比较，并根据已经匹配的 部分来确定移动量。 这里要介绍的方法是看紧跟在当前子串之后的那个字符 （第 一个字符串中的'i')。 显然，不管移动多少，这个字符是肯定要参加下一步的比较的，也就是说，如 果下一步匹配到了，这个字符必须在子串内。所以，可以移动子串，使子串中 的最右边的这个字符与它对齐。现在子串'search'中并不存在'i'，则说明可 以直接跳过一大片，从'i'之后的那个字符开始作下一步的比较，如下： substring searching algorithm search 比较的结果，第一个字符就不匹配，再看子串后面的那个字符，是'r',它在子 串中出现在倒数第三位，于是把子串向后移动三位，使两个'r'对齐，如下： substring searching algorithm search 这次匹配成功了！回顾整个过程，我们只移动了两次子串就找到了匹配位置， 是不是很神啊?!可以证明，用这个算法，每一步的移动量都比BM算法要大，所 以肯定比BM算法更快。 */ #include <iostream> #include <string> using namespace std; void SUNDAY(char *text, char *patt) { register size_t temp[256]; size_t *shift = temp; size_t i, patt_size = strlen(patt), text_size = strlen(text); cout << "size : " << patt_size << endl; for( i=0; i < 256; i++ ) { *(shift+i) = patt_size+1; } for( i=0; i < patt_size; i++ ) { *(shift+unsigned char(*(patt+i))) = patt_size-i; } //shift['s']=6 步,shitf['e']=5 以此类推 size_t limit = text_size - patt_size+1; for(i=0; i < limit; i += shift[ text[i+patt_size] ]) { if( text[i] == *patt ) { char *match_text = text + i + 1; size_t match_size = 1; do { // 输出所有匹配的位置 if( match_size == patt_size ) { cout << "the NO. is " << i << endl; } }while((*match_text++) == patt[match_size++]); } } cout << endl; } int main(void) { char *text = new char[100]; text = "substring searching algorithm search"; char *patt = new char[10]; patt = "search"; SUNDAY(text, patt); return 0; } /* size : 6 the NO. is 10 the NO. is 30 */