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  • 数据结构与算法JavaScript (四) 串(BF)

    数据结构与算法JavaScript (四) 串(BF)

    串是由零个或多个字符组成的有限序列,又叫做字符串

    串的逻辑结构和线性表很相似的,不同的是串针对是是字符集,所以在操作上与线性表还是有很大区别的。线性表更关注的是单个元素的操作CURD,串则是关注查找子串的位置,替换等操作。

    当然不同的高级语言对串的基本操作都有不同的定义方法,但是总的来说操作的本质都是相似的。比如javascrript查找就是indexOf, 去空白就是trim,转化大小写toLowerCase/toUpperCase等等

    这里主要讨论下字符串模式匹配的几种经典的算法:BF、BM、KMP


    BF(Brute Force)算法

    Brute-Force算法的基本思想:

    从目标串s 的第一个字符起和模式串t的第一个字符进行比较,若相等,则继续逐个比较后续字符,否则从串s 的第二个字符起再重新和串t进行比较。

    依此类推,直至串t 中的每个字符依次和串s的一个连续的字符序列相等,则称模式匹配成功,此时串t的第一个字符在串s 中的位置就是t 在s中的位置,否则模式匹配不成功

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    可见BF算法是一种暴力算法,又称为朴素匹配算法或蛮力算法。

     


    主串 BBC ABB ABCF

    子串 ABC

    在主串中找出子串的位置,对应了其实就是javascript的indexOf查找方法的实现了

    复制代码
    var sourceStr = "BBC ABB ABCF";
    var searchStr = "ABC";
    function BF_Ordinary(sourceStr, searchStr) {
      var sourceLength = sourceStr.length;
      var searchLength = searchStr.length;
      var padding      = sourceLength - searchLength; //循环的次数
      //BBC ABB ABCF =>ABC => 搜索9次
      for (var i = 0; i <= padding; i++) {
        //如果满足了第一个charAt是相等的
        //开始子循环检测
        //其中sourceStr的取值是需要叠加i的值
        if (sourceStr.charAt(i) == searchStr.charAt(0)) {
          //匹配成功的数据
          var complete = searchLength;
          for (var j = 0; j < searchLength; j++) {
            if (sourceStr.charAt(i + j) == searchStr.charAt(j)) {
              --complete
              if (!complete) {
                return i;
              }
            }
          }
        }
      }
      return -1;
    }
    复制代码

    BF算法就是简单粗暴,直接把BBC ABB ABCF母串的每一个字符的下表取出来与模式串的第一个字符匹配,如果相等就进去字串的再次匹配

    这里值得注意:

    1:最外围循环的次数sourceLength - searchLength,因为我们匹配的母串至少要大于等于子串

    2:在子串的继续匹配中,母串的起点是需要叠加的(i+j)

    3:通过一个条件判断是否完全匹配complete,BBC ABB ABCF中,我们在ABB的时候就需要跳过去

     上面是最简单的一个算法了,代码上还有更优的处理,比如在自串的匹配上可以采取取反的算法

    优化算法(一)

    复制代码
    function BF_Optimize(sourceStr, searchStr) {
        var mainLength   = sourceStr.length;
        var searchLength = searchStr.length;
        var padding      = mainLength - searchLength;
        for (var offset = 0; offset <= padding; offset++) {
          var match = true;
          for (var i = 0; i < searchLength; i++) {
            //取反,如果只要不相等
            if (searchStr.charAt(i) !== sourceStr.charAt(offset + i)) {
              match = false;
              break;
            }
          }
          if (match) return offset;
        }
        return -1;
    }
    复制代码

     我们不需要判断为真的情况,我们只要判断为假的情况就可以了,当子匹配结束后match没有被修改过的话,则说明此匹配是完全匹配

    以上2种方法我们都用到了子循环,我们能否改成一个循环体呢?

    其实我们可以看到规律,主串每次都只会递增+1,子串每次匹配也是从头开始匹配,所以我们可以改成一个while,控制下标指针就可以了

    优化算法(二)

    复制代码
    function BF_Optimize_2(sourceStr, searchStr) {
      var i = 0,
          j = 0;
    
        while (i < sourceStr.length) {
            // 两字母相等则继续  
            if (sourceStr.charAt(i) == searchStr.charAt(j)) {
              i++;
              j++;
            } else { // 两字母不等则角标后退重新开始匹配  
              i = i - j + 1; // i 回退到上次匹配首位的下一位  
              j = 0; // j 回退到子串的首位  
            }
    
            if (j == searchStr.length) {
              return i - j;
            }
    
        }
    }
    复制代码

    i就是主串的下标定位,j就是子串的下标定位

    当主串子串相等的时候,就进入了子串的循环模式,当子循环的次数j满足子串长度时,就验证是完全匹配

    当主串子串不相等的时候,就需要把主串的下标往后移一位,当然i的时候,因为可能经过子串的处理,所以需要i-j+1, 然后复位子串

    具体我们可以看看代码比较

    基于BF算法的四种结构,for/while/递归


    BF也是经典的前缀匹配算法,前缀还包括KMP,我们可见这种算法最大缺点就是字符匹配失败指针就要回溯,所以性能很低,之后会写一下KMP与BM算法针对BF的的升级

    git代码下载: https://github.com/JsAaron/data_structure

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/koleyang/p/5013609.html
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