Python实现字符串匹配算法代码示例

Python实现字符串匹配算法代码示例

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。