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添加了python版本代码

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为数据结构和算法文件夹下的代码增加了python语言版本
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goodyong
2021-07-05 22:25:41 +08:00
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201
animation-simulation/数据结构和算法/字符串匹配算法.md
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@@ -70,6 +70,8 @@
#### 题目代码
Java Code:
```java
class Solution {
public int strStr(String haystack, String needle) {
@@ -103,10 +105,37 @@ class Solution {
}
```
Python Code:
```python
from typing import List
class Solution:
def strStr(self, haystack: str, needle: str)->int:
haylen = len(haystack)
needlen = len(needle)
# 特殊情况
if haylen < needlen:
return -1
if needlen == 0:
return 0
# 主串
for i in range(0, haylen - needlen + 1):
# 模式串
j = 0
while j < needlen:
if haystack[i + j] != needle[j]:
break
j += 1
# 匹配成功
if j == needlen:
return i
return -1
```
我们看一下BF算法的另一种算法（显示回退），其实原理一样，就是对代码进行了一下修改，只要是看完咱们的动图，这个也能够一下就能看懂，大家可以结合下面代码中的注释和动图进行理解。
Java Code:
```java
class Solution {
public int strStr(String haystack, String needle) {
@@ -134,6 +163,32 @@ class Solution {
}
```
Python Code:
```python
from typing import List
class Solution:
def strStr(self, haystack: str, needle: str)->int:
# i代表主串指针，j模式串
i = 0
j = 0
# 主串长度和模式串长度
halen = len(haystack)
nelen = len(needle)
# 循环条件，这里只有 i 增长
while i < halen and j < nelen:
# 相同时，则移动 j 指针
if haystack[i] == needle[j]:
j += 1
else:
# 不匹配时，将 j 重新只想模式串的头部，将 i 本次匹配的开始位置的下一字符
i -= j
j = 0
i += 1
# 查询成功时返回索引，查询失败时返回 -1
renum = i - nelen if j == nelen else -1
return renum
```
## BM算法(Boyer-Moore)
@@ -262,6 +317,8 @@ BM 算法是从右往左进行比较，发现坏字符的时候此时 cac 已
这破图画起来是真费劲啊。下面我们来看一下算法代码，代码有点长，我都标上了注释也在网站上 AC 了，如果各位感兴趣可以看一下，不感兴趣理解坏字符和好后缀规则即可。可以直接跳到 KMP 部分
Java Code:
```java
class Solution {
public int strStr(String haystack, String needle) {
@@ -355,6 +412,89 @@ class Solution {
}
```
Python Code:
```python
from typing import List
class Solution:
def strStr(self, haystack: str, needle: str)->int:
haylen = len(haystack)
needlen = len(needle)
return self.bm(haystack, haylen, needle, needlen)
# 用来求坏字符情况下移动位数
def badChar(self, b: str, m: int, bc: List[int]):
# 初始化
for i in range(0, 256):
bc[i] = -1
# m 代表模式串的长度，如果有两个 a，则后面那个会覆盖前面那个
for i in range(0, m,):
ascii = ord(b[i])
bc[ascii] = i# 下标
# 用来求好后缀条件下的移动位数
def goodSuffix(self, b: str, m: int, suffix: List[int], prefix: List[bool]):
# 初始化
for i in range(0, m):
suffix[i] = -1
prefix[i] = False
for i in range(0, m - 1):
j = i
k = 0
while j >= 0 and b[j] == b[m - 1 - k]:
j -= 1
k += 1
suffix[k] = j + 1
if j == -1:
prefix[k] = True
def bm(self, a: str, n: int, b: str, m: int)->int:
bc = [0] * 256# 创建一个数组用来保存最右边字符的下标
self.badChar(b, m, bc)
# 用来保存各种长度好后缀的最右位置的数组
suffix_index = [0] * m
# 判断是否是头部，如果是头部则True
ispre = [False] * m
self.goodSuffix(b, m, suffix_index, ispre)
i = 0# 第一个匹配字符
# 注意结束条件
while i <= n - m:
# 从后往前匹配，匹配失败，找到坏字符
j = m - 1
while j >= 0:
if a[i + j] != b[j]:
break
j -= 1
# 模式串遍历完毕，匹配成功
if j < 0:
return i
# 下面为匹配失败时，如何处理
# 求出坏字符规则下移动的位数，就是我们坏字符下标减最右边的下标
x = j - bc[ord(a[i + j])]
y = 0
# 好后缀情况，求出好后缀情况下的移动位数,如果不含有好后缀的话，则按照坏字符来
if y < m - 1 and m - 1 - j > 0:
y = self.move(j, m, suffix_index, ispre)
# 移动
i += max(x, y)
return -1
# j代表坏字符的下标
def move(j: int, m: int, suffix_index: List[int], ispre: List[bool])->int:
# 好后缀长度
k = m - 1 - j
# 如果含有长度为 k 的好后缀，返回移动位数
if suffix_index[k] != -1:
return j - suffix_index[k] + 1
# 找头部为好后缀子串的最大长度，从长度最大的子串开始
for r in range(j + 2, m):
# //如果是头部
if ispre[m - r] == True:
return r
# 如果没有发现好后缀匹配的串，或者头部为好后缀子串，则移动到 m 位，也就是匹配串的长度
return m
```
我们来理解一下我们代码中用到的两个数组，因为两个规则的移动位数，只与模式串有关，与主串无关，所以我们可以提前求出每种情况的移动情况，保存到数组中。
![头缀函数](https://cdn.jsdelivr.net/gh/tan45du/photobed@master/photo/头缀函数.145da63ig3s0.png)
@@ -413,6 +553,8 @@ next 数组存的咱们最长公共前后缀中，前缀的结尾字符下标。
**注：很多教科书的 next 数组表示方式不一致，理解即可**
Java Code:
```java
class Solution {
public int strStr(String haystack, String needle) {
@@ -486,5 +628,64 @@ class Solution {
}
```
Python Code:
```python
from typing import List
class Solution:
def strStr(self, haystack: str, needle: str)->int:
# 两种特殊情况
if len(needle) == 0:
return 0
if len(haystack) == 0:
return -1
# 长度
halen = len(haystack)
nelen = len(needle)
# 返回下标
return self.kmp(haystack, halen, needle, nelen)
def kmp(self, hasyarr: str, halen: int, nearr: str, nelen: int)->int:
# 获取next 数组
next = self.next(nearr, nelen)
j = 0
for i in range(0, halen):
# 发现不匹配的字符，然后根据 next 数组移动指针，移动到最大公共前后缀的，
# 前缀的后一位,和咱们移动模式串的含义相同
while j > 0 and hasyarr[i] != nearr[j]:
j = next[j - 1] + 1
# 超出长度时，可以直接返回不存在
if nelen - j + i > halen:
return -1
# 如果相同就将指针同时后移一下，比较下个字符
if hasyarr[i] == nearr[j]:
j += 1
# 遍历完整个模式串，返回模式串的起点下标
if j == nelen:
return i - nelen + 1
return -1
# 这一块比较难懂，不想看的同学可以忽略，了解大致含义即可，或者自己调试一下，看看运行情况
# 我会每一步都写上注释
def next(self, needle: str, len:int)->List[int]:
# 定义 next 数组
next = [0] * len
# 初始化
next[0] = -1
k = -1
for i in range(1, len):
# 我们此时知道了 [0,i-1]的最长前后缀，但是k+1的指向的值和i不相同时，我们则需要回溯
# 因为 next[k]就时用来记录子串的最长公共前后缀的尾坐标（即长度）
# 就要找 k+1前一个元素在next数组里的值,即next[k+1]
while k != -1 and needle[k + 1] != needle[i]:
k = next[k]
# 相同情况，就是 k的下一位，和 i 相同时，此时我们已经知道 [0,i-1]的最长前后缀
# 然后 k - 1 又和 i 相同，最长前后缀加1，即可
if needle[k + 1] == needle[i]:
k += 1
next[i] = k
return next
```
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