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这篇CFSDN的博客文章java实现sunday算法示例分享由作者收集整理,如果你对这篇文章有兴趣,记得点赞哟.
字符串匹配查找算法中,最著名的两个是KMP算法(Knuth-Morris-Pratt)和BM算法(Boyer-Moore)。两个算法在最坏情况下均具有线性的查找时间。但是在实用上,KMP算法并不比最简单的C库函数strstr()快多少,而BM算法则往往比KMP算法快上3-5倍(未亲身实践)。但是BM算法还不是最快的算法,这里介绍一种比BM算法更快一些的查找算法Sunday算法。 Sunday算法的思想和BM算法中的坏字符思想非常类似。差别只是在于Sunday算法在匹配失败之后,是取目标串中当前和Pattern字符串对应的部分后面一个位置的字符来做坏字符匹配。当发现匹配失败的时候就判断母串中当前偏移量+Pattern字符串长度+1处(假设为K位置)的字符在Pattern字符串中是否存在。如果存在,则将该位置和Pattern字符串中的该字符对齐,再从头开始匹配;如果不存在,就将Pattern字符串向后移动,和母串k+1处的字符对齐,再进行匹配。重复上面的操作直到找到,或母串被找完结束。动手写了个小例子来实现以下这个算法.
在代码中,实现了两种字符串匹配算法,一种是Sunday方式,一种是普通的每次移动一位的方式,二者的效率对比在main函数中有,都是纳秒级别。算法的详细步骤,在代码中已经添加了相应的注释。关于BM算法,下次空了再一起对照着分析.
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import java.util.HashMap; import java.util.LinkedList; import java.util.List; import java.util.Map,
。
/** * @author Scott * @date 2013年12月28日 * @description */ public class SundySearch { String text = null; String pattern = null; int currentPos = 0,
/** * 匹配后的子串第一个字符位置列表 */ List<Integer> matchedPosList = new LinkedList<Integer>(); /** * 匹配字符的Map,记录改匹配字符串有哪些char并且每个char最后出现的位移 */ Map<Character, Integer> map = new HashMap<Character, Integer>(),
public SundySearch(String text, String pattern) { this.text = text; this.pattern = pattern; this.initMap(); },
/** * Sunday匹配时,用来存储Pattern中每个字符最后一次出现的位置,从左到右的顺序 */ private void initMap() { for (int i = 0; i < pattern.length(); i++) { this.map.put(pattern.charAt(i), i),
} } 。
/** * 普通的字符串递归匹配,匹配失败就前进一位 */ public List<Integer> normalMatch() { //匹配失败,继续往下走 if (!matchFromSpecialPos(currentPos)) { currentPos += 1,
if ((text.length() - currentPos) < pattern.length()) { return matchedPosList; } normalMatch(); } else { //匹配成功,记录位置 matchedPosList.add(currentPos); currentPos += 1; normalMatch(); } return matchedPosList; } 。
/** * Sunday匹配,假定Text中的K字符的位置为:当前偏移量+Pattern字符串长度+1 */ public List<Integer> sundayMatch() { // 如果没有匹配成功 if (!matchFromSpecialPos(currentPos)) { // 如果Text中K字符没有在Pattern字符串中出现,则跳过整个Pattern字符串长度 if ((currentPos + pattern.length() + 1) < text.length() && !map.containsKey(text.charAt(currentPos + pattern.length() + 1))) { currentPos += pattern.length(); }else { // 如果Text中K字符在Pattern字符串中出现,则将Text中K字符的位置和Pattern字符串中的最后一次出现K字符的位置对齐 if ((currentPos + pattern.length() + 1) > text.length()) { currentPos += 1; } else { currentPos += pattern.length() - (Integer) map.get(text.charAt(currentPos + pattern.length())); } } // 匹配完成,返回全部匹配成功的初始位移 if ((text.length() - currentPos) < pattern.length()) { return matchedPosList; } sundayMatch(); }else { // 匹配成功前进一位然后再次匹配 matchedPosList.add(currentPos); currentPos += 1; sundayMatch(); } return matchedPosList; } 。
/** * 检查从Text的指定偏移量开始的子串是否和Pattern匹配 */ public boolean matchFromSpecialPos(int pos) { if ((text.length()-pos) < pattern.length()) { return false; } 。
for (int i = 0; i < pattern.length(); i++) { if (text.charAt(pos + i) == pattern.charAt(i)) { if (i == (pattern.length()-1)) { return true; } continue; } else { break; } } return false; } 。
public static void main(String[] args) { SundySearch sundySearch = new SundySearch("hello 啊啊 阿道夫 adfsadfklf adf234masdfsdfdsfdsfdsffwerwrewrerwerwersdf2666sdflsdfk", "adf"); long begin = System.nanoTime(); System.out.println("NormalMatch:" + sundySearch.normalMatch()); System.out.println("NormalMatch:" + (System.nanoTime() - begin)); begin = System.nanoTime(); System.out.println("SundayMatch:" + sundySearch.sundayMatch()); System.out.println("SundayMatch:" + (System.nanoTime() - begin)),
} } 。
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最后此篇关于java实现sunday算法示例分享的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于java实现sunday算法示例分享的内容请搜索CFSDN的文章或继续浏览相关文章,希望大家以后支持我的博客! 。
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