图文并茂!字符串匹配之Sunday、KMP和BM算法入门级讲解的简单介绍

Sunday算法通过提前记录模式中每个字符的最右侧出现位置，减少匹配次数，提高效率KMP算法利用前缀表计算模式的匹配值，减少无效比较，适用于前缀和后缀重叠的情况BM算法则是从右向左匹配，结合坏字符规则和好后缀规则，跳过无法匹配成功的部分，显著提高搜索速度这些算法的核心思想都是利用字符串特点，减少。

图示表现为一个长字符串和一个短模式串，匹配过程中箭头从右向左移动，不匹配时根据规则跳跃 代码实现需要构建坏字符表和好后缀表，匹配过程相对直观但实现细节较多Sunday算法 核心思想基于BM算法改进，特别是在计算移动距离时更加灵活当字符不匹配时，根据不匹配字符在模式串中最右出现的位置。

KMP算法，又称KunthMorrisPratt字符串搜索算法该算法通过生成前缀表来优化匹配过程，有效避免图文并茂!字符串匹配之Sunday、KMP和BM算法入门级讲解了不必要的字符比较在匹配过程中，若发现字符不匹配，则跳转至前缀表中对应位置继续匹配，直至找到匹配位置或匹配失败BM算法，即BoyerMoore算法，采用“坏字符规则”和“好后缀规则”进行匹配当字符不匹配。

Sunday算法是从前往后匹配的算法BM算法是从后向前的，在匹配失败时重点关注的是文本串中参与匹配的最末位字符的下一位字符Sunday算法最巧妙的地方，在于它发现匹配失败后可以直接考察文本串中参与匹配的最末尾字符的下一个字符在Python代码中，我们利用字典来存储模式串中每个字符最后出现的索引，这样。

在字符串匹配算法中，两种常用的方法是KMP算法和BMBoyerMoore算法，它们的主要区别在于搜索模式串的方式KMP算法的传统做法是从左到右逐字符匹配，而BM算法则引入了一种自右向左的扫描策略这种改变使得算法在遇到正文中不存在于模式中的字符时，能够更快地跳过，从而提高匹配效率BM算法的核心。

在文本匹配中，KMP算法和BM算法是常用的策略它们的基本思想是通过预处理模式串，以提高搜索效率KMP算法通过构造部分匹配表，当发现不匹配时，根据表中的信息跳过部分比较，减少重复计算而BM算法BoyerMoore算法则更进一步，通过计算函数d来确定模式向右滑动的最大距离，当不匹配发生时，直接根据d。

就是各种算法各显神通的地方了，最简单的做法是移动一个字符位置KMP是利用 已经匹配部分的信息来移动BM算法是做反向比较，并根据已经匹配的部分来确定 移动量这里要介绍的方法是看紧跟在当前子串之后的那个字符上图中的#39i#39显然，不管移动多少，这个字符是肯定要参加下一步的比较的，也就是说。

BMBoyerMoore算法，一种优化的字符串匹配算法，特别在模式串长度较大时表现出高效率相比于KMP算法，BM算法在预处理阶段对模式串进行特殊处理，以减少搜索过程中的字符比较次数，从而提升整体效率该算法包含三个核心特点从模式串的最右侧开始匹配利用坏字符表与好后缀表在BM算法中，坏字符表。

定义可查子操作的核心是在一个较长的字符串中搜索一个较短的子串，以确定该子串是否存在于长字符串中算法种类可查子算法有多种，包括但不限于暴力算法KMP算法BM算法等这些算法在查找效率和实现复杂度上有所不同应用场景计算机科学在搜索引擎字符串匹配数据比对等场景中广泛应用。

我们经常使用的字符串方法indexOf，底层通常采用类似KMPBMSunday等算法，用于判定两个字符串的包含关系然而，当需要判断一个长字符串是否包含多个短字符串时，如文章中的敏感词查找或DNA序列中的基因对模式匹配，这些算法就不再适用此时，我们需要采用一种专门的多模式匹配算法AC自动机AC自动。

在Word编辑中，模式匹配查找中能使用的通配符是*和？模式匹配，数据结构中字符串的一种基本运算，给定一个子串，要求在某个字符串中找出与该子串相同的所有子串，这就是模式匹配假设P是给定的子串，T是待查找的字符串，要求从T中找出与P相同的所有子串，这个问题成为模式匹配问题P称为模式，T称。

论文查重率算法是论文查重率=论文重复字数论文总字数论文经过查重后，查重系统会自动将论文查重率标注在查重报告单中，不仅包括重复率，还有论文的引用率重复内容总字数等信息都会被查重系统标注在报告单中因此影响论文重复率高低的最大因素在于重复字数，如果论文重复字数很多，那么论文的最终查重率。

CPython的strfind方法实现主要结合了BM和horspool两种算法，而并非KMP方法该方法在Python25版本中被提交，前版本使用的是暴力破解算法horspool算法的平均时间复杂度为On，而BM算法在最佳情况下能达到Onm这意味着在字符串匹配任务中，这两种算法相比线性算法能提供更高的效率一篇介绍该。

为提升效率，可采用单模式串与Trie树相结合的方法Trie树作为一种多模式串匹配算法，能有效处理多个模式串在主串中的查找相较于其图文并茂!字符串匹配之Sunday、KMP和BM算法入门级讲解他单模式串匹配算法如BF算法RK算法BM算法KMP算法，Trie树的优势在于预处理阶段，仅需一次构建，即使敏感词字典动态更新，通过简单的动态更新，即可保持高效性能。

LDM算法有多种实现方式，包括朴素LDM算法KMP算法BM算法Sunday算法等其中，朴素LDM算法是最简单的一种算法，但时间复杂度较高而KMP算法BM算法Sunday算法等则都能够在不同程度上优化时间复杂度，提高算法效率在实际开发中，根据不同数据规模和实际需求选择不同的LDM算法实现方式，以达到最佳。

第6章介绍堆，以及堆的各种应用，包括堆排序优先级队列求Top K求中位数和求百分位数第7章介绍跳表并查集线段树和树状数组这些比较高级的数据结构第8章介绍字符串匹配算法，包括BF算法RK算法BM算法KMP算法Trie树和AC自动机第9章介绍图及相关算法，包括深度优先搜索广度优先搜索拓扑排序。

模式串 P = #39abaabcac#39的 next 函数值序列为02前两个字母next序列分别为01第三个quotaquot 时，它前一个字母为b，从头开始字母为a， a！=b所以为1第四个quotaquot 时，前字母为a，从头开始字母为a，a=a，所以值为1＋1=2相等时为串长加1第五个quotbquot，前个字母为a，从头开始a。

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