Python实现字符串匹配算法代码示例

转载  2017-12-05   作者:老衲很淡定   我要评论
这篇文章主要介绍了Python实现字符串匹配算法代码示例,涉及字符串匹配存在的问题,蛮力法字符串匹配,Horspool算法,具有一定参考价值,需要的朋友可以了解下。
字符串匹配存在的问题 Python中在一个长字符串中查找子串是否存在可以用两种方法:一是str的find()函数,find()函数只返回子串匹配到的起始位置,若没有,则返回-1;二是re模块的findall函数,可以返回所有匹配到的子串。 但是如果用findall函数时需要注意字符串中存在的特殊字符 蛮力法字符串匹配: 将模式对准文本的前m(模式长度)个字符,然后从左到右匹配每一对对应的字符,直到全部匹配或遇到一个不匹配的字符。后一种情况下,模式向右移一位。 代码如下:
def string_match(string, sub_str): # 蛮力法字符串匹配 for i in range(len(string)-len(sub_str)+1): index = i # index指向下一个待比较的字符 for j in range(len(sub_str)): if string[index] == sub_str[j]: index += 1 else: break if index-i == len(sub_str): return i return -1 if __name__ == "__main__": print(string_match("adbcbdc", "dc"))
最坏情况下,该算法属于Θ(nm),事实上,该算法的平均效率比最差效率好得多。事实上在查找随机文本的时候,其属于线性的效率Θ(n)。 Horspool算法: Horsepool算法是Boyer-Moore算法的简化版本,这也是一个空间换时间的典型例子。算法把模式P和文本T的开头字符对齐,从模式的最后一个字符开始比较,如果尝试比较失败了,它把模式向后移。每次尝试过程中比较是从右到左的。 在蛮力算法中,模式的每一次移动都是一个字符,Horspool算法的核心思想是利用空间来换取时间,提升模式匹配窗口的移动幅度。与蛮力算法不同的是,其模式的匹配是从右到左的,通过预先算出每次移动的距离并存于表中。 代码如下:
__author__ = 'Wang' from collections import defaultdict def shift_table(pattern): # 生成 Horspool 算法的移动表 # 当前检测字符为c,模式长度为m # 如果当前c不包含在模式的前m-1个字符中,移动模式的长度m # 其他情况下移动最右边的的c到模式最后一个字符的距离 table = defaultdict(lambda: len(pattern)) for index in range(0, len(pattern)-1): table[pattern[index]] = len(pattern) - 1 - index return table def horspool_match(pattern, text): # 实现 horspool 字符串匹配算法 # 匹配成功,返回模式在text中的开始部分;否则返回 -1 table = shift_table(pattern) index = len(pattern) - 1 while index <= len(text) - 1: print("start matching at", index) match_count = 0 while match_count < len(pattern) and pattern[len(pattern)-1-match_count] == text[index-match_count]: match_count += 1 if match_count == len(pattern): return index-match_count+1 else: index += table[text[index]] return -1 if __name__ == "__main__": print(horspool_match("barber", "jim_saw_me_in_a_barbershopp"))
显然,Horspool算法的最差效率属于属于Θ(nm)。在查找随机文本的时候,其属于线性的效率Θ(n)。虽然效率类型相同,但平均来说,Horspool算法比蛮力算法快很多。 总结 以上就是本文关于Python实现字符串匹配算法代码示例的全部内容,希望对大家有所帮助。感兴趣的朋友可以继续参阅本站: Python实现调度算法代码详解 Python算法之图的遍历 Python编程实现蚁群算法详解 如有不足之处,欢迎留言指出。感谢朋友们对本站的支持!

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