如何实现文本编辑器中的查找功能

  • 背景
  • BM 算法的核心思想
  • BM 算法原理分析
    • 1. 坏字符规则
    • 2. 好后缀规则
  • BM 算法代码实现

背景

文本编辑器中的查找替换功能,我想你应该不陌生吧?比如,我们在 Word 中把一个单词统一替换成另一个,用的就是这个功能。你有没有想过,它是怎么实现的呢?

当然,你用上一节讲的 BF 算法和 RK 算法,也可以实现这个功能,但是在某些极端情况下,BF 算法性能会退化的比较严重,而 RK 算法需要用到哈希算法,而设计一个可以应对各种类型字符的哈希算法并不简单。

对于工业级的软件开发来说,我们希望算法尽可能的高效,并且在极端情况下,性能也不要退化的太严重。那么,对于查找功能是重要功能的软件来说,比如一些文本编辑器,它们的查找功能都是用哪种算法来实现的呢?有没有比 BF 算法和 RK 算法更加高效的字符串匹配算法呢?

今天,我们就来学习 BM(Boyer-Moore)算法。它是一种非常高效的字符串匹配算法,有实验统计,它的性能是著名的KMP 算法的 3 到 4 倍。BM 算法的原理很复杂,比较难懂,学起来会比较烧脑,我会尽量给你讲清楚,同时也希望你做好打硬仗的准备。好,现在我们正式开始!

BM 算法的核心思想

我们把模式串和主串的匹配过程看作模式串在主串中不停地往后滑动。**当遇到不匹配的字符时,BF 算法和 RK 算法的做法是,模式串往后滑动一位,然后从模式串的第一个字符开始重新匹配。**我举个例子解释一下,你可以看我画的这幅图。


在这个例子里,主串中的 c,在模式串中是不存在的,所以,模式串向后滑动的时候,只要 c 与模式串有重合,肯定无法匹配。所以,我们可以一次性把模式串往后多滑动几位,把模式串移动到 c 的后面。


由现象找规律,你可以思考一下,当遇到不匹配的字符时,有什么固定的规律,可以将模式串往后多滑动几位呢?这样一次性往后滑动好几位,那匹配的效率岂不是就提高了?

我们今天要讲的 BM 算法,本质上其实就是在寻找这种规律。借助这种规律,在模式串与主串匹配的过程中,当模式串和主串某个字符不匹配的时候,能够跳过一些肯定不会匹配的情况,将模式串往后多滑动几位。

BM 算法原理分析

BM 算法包含两部分,分别是坏字符规则(bad character rule)和好后缀规则(good suffix shift)。我们下面依次来看,这两个规则分别都是怎么工作的。

1. 坏字符规则

前面两节讲的算法,在匹配的过程中,我们都是按模式串的下标从小到大的顺序,依次与主串中的字符进行匹配的。这种匹配顺序比较符合我们的思维习惯,而 BM 算法的匹配顺序比较特别,它是按照模式串下标从大到小的顺序,倒着匹配的。我画了一张图,你可以看下。


我们从模式串的末尾往前倒着匹配,当我们发现某个字符没法匹配的时候。我们把这个没有匹配的字符叫作坏字符(主串中的字符)。

我们拿坏字符 c 在模式串中查找,发现模式串中并不存在这个字符,也就是说,字符 c 与模式串中的任何字符都不可能匹配。这个时候,我们可以将模式串直接往后滑动三位,将模式串滑动到 c 后面的位置,再从模式串的末尾字符开始比较。

这个时候,我们发现,模式串中最后一个字符 d,还是无法跟主串中的 a 匹配,这个时候,还能将模式串往后滑动三位吗?答案是不行的。因为这个时候,坏字符 a 在模式串中是存在的,模式串中下标是 0 的位置也是字符 a。这种情况下,我们可以将模式串往后滑动两位,让两个 a 上下对齐,然后再从模式串的末尾字符开始,重新匹配。

第一次不匹配的时候,我们滑动了三位,第二次不匹配的时候,我们将模式串后移两位,那具体滑动多少位,到底有没有规律呢?

当发生不匹配的时候,我们把坏字符对应的模式串中的字符下标记作 si。如果坏字符在模式串中存在,我们把这个坏字符在模式串中的下标记作 xi。如果不存在,我们把 xi 记作 -1。那模式串往后移动的位数就等于 si-xi。(注意,我这里说的下标,都是字符在模式串的下标)。

这里我要特别说明一点,如果坏字符在模式串里多处出现,那我们在计算 xi 的时候,选择最靠后的那个,因为这样不会让模式串滑动过多,导致本来可能匹配的情况被滑动略过。

利用坏字符规则,BM 算法在最好情况下的时间复杂度非常低,是 O(n/m)。比如,主串是 aaabaaabaaabaaab,模式串是 aaaa。每次比对,模式串都可以直接后移四位,所以,匹配具有类似特点的模式串和主串的时候,BM 算法非常高效。

不过,单纯使用坏字符规则还是不够的。因为根据 si-xi 计算出来的移动位数,有可能是负数,比如主串是 aaaaaaaaaaaaaaaa,模式串是 baaa。不但不会向后滑动模式串,还有可能倒退。所以,BM 算法还需要用到“好后缀规则”。

2. 好后缀规则

好后缀规则实际上跟坏字符规则的思路很类似。你看我下面这幅图。当模式串滑动到图中的位置的时候,模式串和主串有 2 个字符是匹配的,倒数第 3 个字符发生了不匹配的情况。


这个时候该如何滑动模式串呢?当然,我们还可以利用坏字符规则来计算模式串的滑动位数,不过,我们也可以使用好后缀处理规则。两种规则到底如何选择,我稍后会讲。抛开这个问题,现在我们来看,好后缀规则是怎么工作的?

我们把已经匹配的 bc 叫作好后缀,记作{u}。我们拿它在模式串中查找,如果找到了另一个跟{u}相匹配的子串{u*},那我们就将模式串滑动到子串{u*}与主串中{u}对齐的位置。

如果在模式串中找不到另一个等于{u}的子串,我们就直接将模式串,滑动到主串中{u}的后面,因为之前的任何一次往后滑动,都没有匹配主串中{u}的情况。

不过,当模式串中不存在等于{u}的子串时,我们直接将模式串滑动到主串{u}的后面。这样做是否有点太过头呢?我们来看下面这个例子。这里面 bc 是好后缀,尽管在模式串中没有另外一个相匹配的子串{u*},但是如果我们将模式串移动到好后缀的后面,如图所示,那就会错过模式串和主串可以匹配的情况。


如果好后缀在模式串中不存在可匹配的子串,那在我们一步一步往后滑动模式串的过程中,只要主串中的{u}与模式串有重合,那肯定就无法完全匹配。但是当模式串滑动到前缀与主串中{u}的后缀有部分重合的时候,并且重合的部分相等的时候,就有可能会存在完全匹配的情况。

所以,针对这种情况,我们不仅要看好后缀在模式串中,是否有另一个匹配的子串,我们还要考察好后缀的后缀子串,是否存在跟模式串的前缀子串匹配的。

所谓某个字符串 s 的后缀子串,就是最后一个字符跟 s 对齐的子串,比如 abc 的后缀子串就包括 c, bc。所谓前缀子串,就是起始字符跟 s 对齐的子串,比如 abc 的前缀子串有 a,ab。我们从好后缀的后缀子串中,找一个最长的并且能跟模式串的前缀子串匹配的,假设是{v},然后将模式串滑动到如图所示的位置。


坏字符和好后缀的基本原理都讲完了,我现在回答一下前面那个问题。当模式串和主串中的某个字符不匹配的时候,如何选择用好后缀规则还是坏字符规则,来计算模式串往后滑动的位数?

我们可以分别计算好后缀和坏字符往后滑动的位数,然后取两个数中最大的,作为模式串往后滑动的位数。这种处理方法还可以避免我们前面提到的,根据坏字符规则,计算得到的往后滑动的位数,有可能是负数的情况。

BM 算法代码实现

“坏字符规则”本身不难理解。当遇到坏字符时,要计算往后移动的位数 si-xi,其中 xi 的计算是重点,我们如何求得 xi 呢?或者说,如何查找坏字符在模式串中出现的位置呢?

如果我们拿坏字符,在模式串中顺序遍历查找,这样就会比较低效,势必影响这个算法的性能。有没有更加高效的方式呢?我们之前学的散列表,这里可以派上用场了。我们可以将模式串中的每个字符及其下标都存到散列表中。这样就可以快速找到坏字符在模式串的位置下标了。

关于这个散列表,我们只实现一种最简单的情况,假设字符串的字符集不是很大,每个字符长度是 1 字节,我们用大小为 256 的数组,来记录每个字符在模式串中出现的位置。数组的下标对应字符的 ASCII 码值,数组中存储这个字符在模式串中出现的位置。


如果将上面的过程翻译成代码,就是下面这个样子。其中,变量 b 是模式串,m 是模式串的长度,bc 表示刚刚讲的散列表。

private static final int SIZE = 256; // 全局变量或成员变量
private void generateBC(char[] b, int m, int[] bc) {for (int i = 0; i < SIZE; ++i) {bc[i] = -1; // 初始化bc}for (int i = 0; i < m; ++i) {int ascii = (int)b[i]; // 计算b[i]的ASCII值bc[ascii] = i;}
}

掌握了坏字符规则之后,我们先把 BM 算法代码的大框架写好,先不考虑好后缀规则,仅用坏字符规则,并且不考虑 si-xi 计算得到的移动位数可能会出现负数的情况。

public int bm(char[] a, int n, char[] b, int m) {int[] bc = new int[SIZE]; // 记录模式串中每个字符最后出现的位置generateBC(b, m, bc); // 构建坏字符哈希表int i = 0; // i表示主串与模式串对齐的第一个字符while (i <= n - m) {int j;for (j = m - 1; j >= 0; --j) { // 模式串从后往前匹配if (a[i+j] != b[j]) break; // 坏字符对应模式串中的下标是j}if (j < 0) {return i; // 匹配成功,返回主串与模式串第一个匹配的字符的位置}// 这里等同于将模式串往后滑动j-bc[(int)a[i+j]]位i = i + (j - bc[(int)a[i+j]]); }return -1;
}

数据结构与算法之美 32 字符串匹配基础(中):如何实现文本编辑器中的查找功能相关推荐

  1. 《数据结构与算法之美》目录

    数据结构与算法之美_算法实战_算法面试 开篇词 (1讲) <数据结构与算法之美>学习指导手册 开篇词 | 从今天起,跨过"数据结构与算法"这道坎 入门篇 (4讲) 01 ...

  2. mysql索引用trie树_数据结构与算法之美【完整版】

    资源目录: ├─01-开篇词 (1讲) │ ├─00丨开篇词丨从今天起,跨过"数据结构与算法"这道坎.html │ ├─00丨开篇词丨从今天起,跨过"数据结构与算法&qu ...

  3. 王争数据结构与算法之美开篇问题整理

    数据结构与算法之美笔记整理 为什么大多数编程语言中数组从 0 而不是从 1 开始编号? 从数组存储的内存模型上来看,"下标"最确切的定义应该是"偏移(offset)&qu ...

  4. 【算法无用系列】字符串匹配那些事——BM算法

    文章目录 前言 一.BM算法 1.1.坏字符规则 1.2.好后缀规则 前言 BF算法和RK算法思路比较简单,但是效率却不尽人意,适合较短的字符串匹配时使用,如果需要在较长的字符串匹配时,则需在算法上进 ...

  5. 数据结构与算法之美笔记——基础篇(下):图、字符串匹配算法(BF 算法和 RK 算法、BM 算法和 KMP 算法 、Trie 树和 AC 自动机)

    图 如何存储微博.微信等社交网络中的好友关系?图.实际上,涉及图的算法有很多,也非常复杂,比如图的搜索.最短路径.最小生成树.二分图等等.我们今天聚焦在图存储这一方面,后面会分好几节来依次讲解图相关的 ...

  6. 数据结构与算法之美(一):概论

    最近在极客时间上面学习王争老师的课程<数据结构与算法之美>,以前虽然学过一些皮毛,但是不够精,作为程序员的基本内功,还是要继续学习.至此通过总结的方式,把这门课的要点记录下来,供自己思考回 ...

  7. 推荐学习-数据结构与算法之美

    推荐一个学习资源:数据结构与算法之美.主要包括以下几个学习内容: 20个经典数据结构与算法 100个真实项目场景案例 文科生都能看懂的算法手绘图解 轻松搞定BAT的面试通关秘籍 作者:王争 前谷歌工程 ...

  8. 极客时间 自我提升第二天 数据结构与算法之美 应该掌握 / 趣谈网络原理 / 深入浅出计算机组成原理 思维导图

    菜鸟今天又来完成所说的诺言,也希望大家督促,在今天的学习中,菜鸟有了新的认知,我会将上一篇中理解不完善的一些地方进行补充,学习本就是不断打破自己的认知,如果思考都不做,何来的知识的积累 文章目录 数据 ...

  9. C++数据结构和算法2 栈 双端/队列 冒泡选择插入归并快排 二三分查找 二叉树 二叉搜索树 贪婪 分治 动态规划

    C++数据结构和算法2 栈 双端/队列 冒泡选择插入归并快排 二三分查找 二叉树 二叉搜索树 贪婪 分治 动态规划 博文末尾支持二维码赞赏哦 _ github 章3 Stack栈 和 队列Queue= ...

最新文章

  1. 卧槽!华为工程师总结的5000页Java、LeetCode刷题笔记提供下载,太优秀了!
  2. 【直播回顾】云栖社区特邀专家徐雷Java Spring Boot开发实战系列课程(第19讲):Java Spring Cloud微服务架构模式与开发实战...
  3. mac mysql log_mac如何开启mysql bin-log
  4. vector 对某个下标排序_Python实现堆排序
  5. Axure tabstrip and different control
  6. 前端学习(924):client系列
  7. xenserver 安装新硬盘_给Xenserver添加新硬盘
  8. ViceDinoSpecCtrlDlg.cpp
  9. php聊天室禁止提交,phpcms v9禁止提交信息到官网方法详解
  10. Expression Blend 2 September Preview is now available!(中文版)
  11. python 基础简单猜数游戏
  12. nginx是否存在文件类型解析漏洞(转)
  13. cad导出pdf_关于PDF文件修改、生成、导图片用这一个软件就够了
  14. mysql笛卡尔积效率_SQL优化 MySQL版 -分析explain SQL执行计划与笛卡尔积
  15. 高斯滤波opencv-python
  16. 2019年湖南省职业院校技能大赛高职组“信息安全管理与评估”赛项任务书-A卷
  17. Docker-设置redis容器主从模式哨兵模式
  18. 微信定位和HTML5定位
  19. 人工蜂群算法(ABC算法)
  20. 光伏输出特性matlab,基于MATLAB的光伏模块输出特性及MPPT的建模与仿真

热门文章

  1. 设备树之emmc驱动移植
  2. R语言 编写自定义函数
  3. dockers容器基础及基础命令(一)
  4. day 86 Vue学习之五DIY脚手架、webpack使用、vue-cli的使用、element-ui
  5. 2020年最值得期待的几大BPM厂商一览
  6. ps拾取颜色设置文字颜色
  7. 计算机视觉-刷题笔记day1
  8. SetFocus()的用法
  9. sfc/scannow检查并修复window系统
  10. Python+numpy画一幅纯颜色的灰度图,并将另一幅图片置于中间