資料結構之串的匹配

串的匹配應用十分廣泛，比如搜尋引擎、拼寫檢查、語言翻譯、資料壓縮等等，都需要進行串的匹配。

串的模式匹配設有兩個字串 s 和 t ，設 s 為主串（正文串），t 為子串（模式），在主串 s 中查詢與模式 t 相匹配的子串，如果匹配成功，確定相匹配的子串中第乙個字元在主串 s **現位置。下面介紹兩種演算法：bf 演算法和 kmp 演算法。

1、分別利用計數指標 i 和 j 指示主串 s 和模式 t 中當前待比較的字元位置。

2、如果比較未到結尾，則迴圈執行以下操作：

① s.ch[ i ] 和 t.ch[ j ] 比較，若相等，則 i++; j++; 繼續比較後續字元。

② 若不等，指標後退重新匹配，從主串的下乙個字元(i = i - j + 2)起再重新和模式的第乙個字元(j = 1)比較。

3、如果 j > t.length，說明匹配成功，返回和模式 t 第乙個字元相等的字元在主串中的序號(i - t.length)，否則失敗，返回0。

該演算法的時間複雜度為o(m × n)

**如下：

1 #include2 #include3 #include
4#define maxsize 20
5 typedef struct
6 string;
10int
index_bf(string s, string t);
11int
main()
1229
int index_bf(string s, string t) //
bf演算法
30 //
繼續向後匹配字元
35else //
若不相等，回溯36}
37if (j >t.length)
38return i -t.length;
39else
40return0;
41 }

效果如下：

此演算法的改進在於，每當每當匹配過程**現字元比較不相等時，不需要回溯 i 指標，而是利用已經得到的「部分匹配」的結果將模式向右「滑動」盡可能遠的一段距離，繼續進行比較。而滑動的具體距離，由 get_next 函式確定，具體原理不再描述。

時間複雜度為o(m + n)，較bf演算法有很大提公升。

1 #include2 #include3 #include
4#define maxsize 20
5 typedef struct
6 string;
10int index_kmp(string s, string t, int
next);
11void get_next(string t, int
next);
12int
main()13;
16string s, t;
17 printf("
請輸入主串s:");
18 gets(s.ch + 1
);19 s.length = strlen(s.ch + 1
);20 s.ch[0] = (char
)s.length;
21 printf("
請輸入模式串t:");
22 gets(t.ch + 1
);23 t.length = strlen(t.ch + 1
);24 t.ch[0] = (char
)t.length;
25get_next(t, next);
26 flag =index_kmp(s, t, next);
27if
(flag)
28 printf("
匹配成功，在第%d位。\n
", flag);
29else
30 printf("
匹配失敗，未找到該子串。\n");
31}32void get_next(string t, int
next)
3339
else j =next[j];40}
41}42int index_kmp(string s, string t, int
next)
4348
else j =next[j];49}
50if (j >t.length)
51return i -t.length;
52else
53return0;
54 }

效果如下：

以上就是兩種最常用的串匹配演算法

資料結構之串的匹配

資料結構之字串的模式匹配

資料結構2 2串的模式匹配

資料結構04 串的樸素匹配

資料結構之串的匹配

資料結構之字串的模式匹配

資料結構2 2串的模式匹配

資料結構04 串的樸素匹配

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