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:
defstring_match(string,sub_str): #蛮力法字符串匹配 foriinrange(len(string)-len(sub_str)+1): index=i#index指向下一个待比较的字符 forjinrange(len(sub_str)): ifstring[index]==sub_str[j]: index+=1 else: break ifindex-i==len(sub_str): returni 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' fromcollectionsimportdefaultdict defshift_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)) forindexinrange(0,len(pattern)-1): table[pattern[index]]=len(pattern)-1-index returntable defhorspool_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 whileindex<=len(text)-1: print("startmatchingat",index) match_count=0 whilematch_count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:
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