字符串匹配算法

字符串匹配算法目录

总结

字符串匹配算法用于在文本中查找子字符串或模式。以下是一些常见的字符串匹配算法：

1. 朴素字符串匹配算法 (Naive String Matching Algorithm)

描述：逐个字符比较文本和模式，直到找到匹配或遍历完整个文本。
时间复杂度：O((n - m + 1) * m)，其中 n 是文本长度，m 是模式长度
空间复杂度：O(1)

2. Knuth-Morris-Pratt 算法 (KMP Algorithm)

描述：通过预处理模式，构建部分匹配表（前缀函数），在匹配过程中避免重复比较。
时间复杂度：O(n + m)
空间复杂度：O(m)

3. Boyer-Moore 算法 (Boyer-Moore Algorithm)

描述：从右向左比较模式和文本，通过预处理模式，使用坏字符规则和好后缀规则来跳过不必要的比较。
时间复杂度：O(n) 平均，O(nm) 最坏
空间复杂度：O(m)

4. Rabin-Karp 算法 (Rabin-Karp Algorithm)

描述：使用哈希函数计算模式和文本子串的哈希值，通过比较哈希值来查找匹配。
时间复杂度：O(n + m) 平均，O(nm) 最坏
空间复杂度：O(1)

5. Sunday 算法 (Sunday Algorithm)

描述：Boyer-Moore 算法的变种，通过预处理模式，使用最右字符规则来跳过不必要的比较。
时间复杂度：O(n) 平均，O(nm) 最坏
空间复杂度：O(m)

6. Aho-Corasick 算法 (Aho-Corasick Algorithm)

描述：多模式匹配算法，通过构建有限状态自动机（Trie 树和失败函数），在一次遍历中查找所有模式。
时间复杂度：O(n + m + z)，其中 z 是匹配到的模式数量
空间复杂度：O(m)

7. Horspool 算法 (Horspool Algorithm)

描述：Boyer-Moore 算法的简化版本，只使用坏字符规则来跳过不必要的比较。
时间复杂度：O(n) 平均，O(nm) 最坏
空间复杂度：O(m)

8. Zhu-Takaoka 算法 (Zhu-Takaoka Algorithm)

描述：Boyer-Moore 算法的改进版本，通过预处理模式，使用双字符跳跃来提高效率。
时间复杂度：O(n) 平均，O(nm) 最坏
空间复杂度：O(m)

9. Bitap 算法 (Bitap Algorithm)

描述：基于位操作的字符串匹配算法，通过位掩码来实现快速匹配。
时间复杂度：O(nm) 最坏
空间复杂度：O(m)

10. Wu-Manber 算法 (Wu-Manber Algorithm)

描述：多模式匹配算法，通过预处理模式，使用哈希表和位掩码来实现快速匹配。
时间复杂度：O(n) 平均，O(nm) 最坏
空间复杂度：O(m)

11. Karp-Rabin 指纹算法 (Karp-Rabin Fingerprint Algorithm)

描述：Rabin-Karp 算法的变种，通过滚动哈希函数来计算模式和文本子串的哈希值。
时间复杂度：O(n + m) 平均，O(nm) 最坏
空间复杂度：O(1)

12. Ukkonen's 算法 (Ukkonen's Algorithm)

描述：用于构建后缀树的在线算法，可以用于快速字符串匹配。
时间复杂度：O(n)
空间复杂度：O(n)