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今天小编给大家分享一下c++字符串匹配的知识点有哪些的相关知识点，内容详细，逻辑清晰，相信大部分人都还太了解这方面的知识，所以分享这篇文章给大家参考一下，希望大家阅读完这篇文章后有所收获，下面我们一起来了解一下吧。
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字符串匹配
我们在字符串 A 中查找字符串 B，那字符串 A 就是主串，字符串 B 就是模式串。我们把主串的长度记作 n，模式串的长度记作 m。因为我们是在主串中查找模式串，所以 n>m。
单模式串匹配的算法：也就是一个串跟一个串进行匹配
BF 算法中的 BF 是 Brute Force的缩写，中文叫作暴力匹配算法，也叫朴素匹配算法。我们在主串中，检查起始位置分别是 0、1、2…n-m 且长度为 m 的 n-m+1 个子串，看有没有跟模式串匹配的。BF 算法的时间复杂度很高，是 O(n*m)
实际的开发中，它却是一个比较常用的字符串匹配算法，绝大部分情况下，朴素的字符串匹配算法就够用了。
实际的软件开发中，大部分情况下，模式串和主串的长度都不会太长。
朴素字符串匹配算法思想简单，代码实现也非常简单。满足KISS（Keep it Simple and Stupid）设计原则
RK 算法的全称叫 Rabin-Karp算法，是由它的两位发明者 Rabin 和 Karp 的名字来命名的。思路是这样的：我们通过哈希算法对主串中的 n-m+1 个子串分别求哈希值，然后逐个与模式串的哈希值比较大小。如果某个子串的哈希值与模式串相等，那就说明对应的子串和模式串匹配了（无哈希冲突）。如果有哈希冲突，再对比一下子串和模式串本身。
RK 算法的效率要比 BF 算法高，RK 算法整体的时间复杂度就是 O(n)。不过这样的效率取决于哈希算法的设计方法，如果存在冲突的情况下，时间复杂度可能会退化。极端情况下，哈希算法大量冲突，时间复杂度就退化为 O(n*m)。
要求：设计hash算法。找出两个子串 s[i-1] 和 s[i]关系（其实就是abcde, bad表示相同子串， a与e的关系）。
BM （Boyer-Moore）算法:它的性能是著名的KMP 算法的 3 到 4 倍。当遇到不匹配的字符时，找规律，将模式串往后多滑动几位。
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）。
坏字符规则：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）
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(最靠后的一个)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）。
需要bc数组，记录模式串所有字符位置。
缺点：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。
好后缀规则：
当好后缀{u}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。
当好后缀{u}在模式串中查找，不存在另一个跟{u}相匹配的子串{u*}，不能过度滑动到主串中{u}的后面。而是，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。
abc 的后缀子串就包括 c, bc。 abc 的前缀子串有 a，ab。
算法实现：
坏字符规则实现
利用散列表存储模式串每个字符位置下标，相同字符，记录最后出现下标
起始下标i,模式串从后往前匹配，遇到坏字符。找到坏字符对应模式串中的下标是si, 找到坏字符在模式串中最后出现位置xi (利用散列表，key=字符，value=下标，没有计为-1），
计算滑动i = i + (j - bc[(int)a[i+j]]);
好后缀规则实现（坏字符不在模式串m中最后一个位置）
预处理模式串，用数组存。每个数组元素记录另一个可匹配后缀子串的位置。如下图suffix[1],表示长度为1的子串，最后匹配的子串下标为2.
除了 suffix 数组之外，我们还需要另外一个 boolean 类型的 prefix 数组，来记录模式串的后缀子串是否能匹配模式串的前缀子串。
如何来计算并填充这两个数组的值？
拿下标从 0 到 i 的子串（i 可以是 0 到 m-2）与整个模式串，求公共后缀子串。如果公共后缀子串的长度是 k，那我们就记录 suffix[k]=j（j 表示公共后缀子串的起始下标）。如果 j 等于 0，也就是说，公共后缀子串也是模式串的前缀子串，我们就记录 prefix[k]=true。
private void generateGS(char[] b, int m, int[] suffix, boolean[] prefix) {
// 初始化
for (int i = 0; i < m; ++i) {
suffix[i] = -1;
prefix[i] = false;
}
// abcde的好后缀是bcde,所以要减去一
// 前缀串b[0,m-2]与后缀串b[1,m-1]求公共后缀子串,以b[m-1] 为比较
// 比如cab 与b 求后缀子串
for (int i = 0; i < m - 1; i++) {
int j = i;
int k = 0;
while (j >= 0 && b[j] == b[m - 1 - k]) {
++k;
suffix[k] = j;
--j;
}
if (j == -1) {
prefix[k] = true;
}
}
}
abc 的后缀子串就包括 c, bc。后缀子串必须有最后一个值。 abc 的前缀子串有 a，ab。前缀子串必须有第一个值
求前缀子串与后缀子串的公共后缀子串，并记录前缀子串是否可完全匹配。
通过好后缀长度k，判断，是否存在另一匹配后缀。suffix[k]!=-1, 滑动j-x+1位。
好后缀{u}, 不在模式串中存在时。就需要找，后缀子串中是否有匹配的前缀子串。j为坏字符下标，循环找（r<=m-1）好后缀的后缀子串为b[r,m-1],r=j+2（是因为求好后缀的后缀子串） ，长度 k=m-r,判断是否匹配前缀串，如果prefix[k]=true,滑动r位。
如果两条规则都没有找到可以匹配好后缀及其后缀子串的子串，我们就将整个模式串后移 m 位。
平均的情况时间复杂度O(n/m)，空间复杂度bc[], prefix[],suffix[] O(m+bc.length)
因为好后缀和坏字符规则是独立的，如果我们运行的环境对内存要求苛刻，可以只使用好后缀规则，不使用坏字符规则，这样就可以避免 bc 数组过多的内存消耗。不过，单纯使用好后缀规则的 BM 算法效率就会下降一些了。
实际上，我前面讲的 BM 算法是个初级版本。为了让你能更容易理解，有些复杂的优化我没有讲。基于我目前讲的这个版本，在极端情况下，预处理计算 suffix 数组、prefix 数组的性能会比较差。比如模式串是 aaaaaaa 这种包含很多重复的字符的模式串，预处理的时间复杂度就是 O(m^2)。当然，大部分情况下，时间复杂度不会这么差。关于如何优化这种极端情况下的时间复杂度退化，如果感兴趣，你可以自己研究一下。
实际上，BM 算法的时间复杂度分析起来是非常复杂，这篇论文“A new proof of the linearity of the Boyer-Moore string searching algorithm”证明了在最坏情况下，BM 算法的比较次数上限是 5n。这篇论文“Tight bounds on the complexity of the Boyer-Moore string matching algorithm”证明了在最坏情况下，BM 算法的比较次数上限是 3n。你可以自己阅读看看。
KMP 算法基本原理
KMP 算法是根据三位作者（D.E.Knuth，J.H.Morris 和 V.R.Pratt）的名字来命名的，算法的全称是 Knuth Morris Pratt 算法，简称为 KMP 算法。
在模式串和主串匹配的过程中，把不能匹配的那个字符仍然叫作坏字符，把已经匹配的那段字符串叫作好前缀。从前往后匹配
KMP 算法就是在试图寻找一种规律：在模式串和主串匹配的过程中，当遇到坏字符后，对于已经比对过的好前缀，能否找到一种规律，将模式串一次性滑动很多位？
思路：遇到坏字符，找好前缀的最长匹配前缀子串(好前缀的后缀子串与好前缀的前缀子串匹配)最后下标加1等于j，开始j与i 匹配。如果没有最长匹配前缀子串，j = 0, j 和i 继续比较， i 继续++。
查找好前缀的后缀子串中，最长匹配的那个好前缀的前缀子串{v},长度是 k .我们把模式串一次性往后滑动 j-k 位，相当于，每次遇到坏字符的时候，我们就把 j 更新为 k，i 不变，然后继续比较。
为了表述起来方便，我把好前缀的所有后缀子串中，最长的可匹配前缀子串的那个后缀子串，叫作最长可匹配后缀子串；对应的前缀子串，叫作最长可匹配前缀子串
最长可匹配后缀子串和最长可匹配前缀子串是相同的，只是位置不一样，如下图
如何求好前缀的最长可匹配前缀最后字符下标呢？
找到模式串的所有好前缀，与自身比较（求最长可匹配前缀,[前缀后缀相匹配]），求得next数组，数组的下标是每个好前缀结尾字符下标，数组的值是这个好前缀的最长可以匹配前缀子串的结尾字符下标。两个下标
next算法思路：
可以利用next[i-1] 求next[i].
考察完所有的 b[0, i-1] 的可匹配后缀子串 b[y, i-1], 如果它对应的前缀子串的下一个字符等于 b[i]，那这个 b[y, i] 就是 b[0, i] 的最长可匹配后缀子串。
以ababacd为例，char数组为arr，当i=5， arr[i] = 'c' , 此时k = 2 , arr[k+1]!=arr[i] 不匹配， 找arr[0,i-1] 中次长可匹配子串最后下标位置。可以通过在arr[0,i-1]中0到最长可以匹配前缀子串的结尾字符下标next[k]找, 找最长可匹配前缀下标，再判断。
// b 表示模式串，m 表示模式串的长度 ababacd
private int[] getNexts(char[] b, int m) {
int[] next = new int[m];
next[0] = -1; // 好前缀为一个字符，省去操作，记为-1
int k = -1;
for (int i = 1; i < m; ++i) {
while (k != -1 && b[k + 1] != b[i]) {
k = next[k]; // 巧妙
}
// 好前缀, 前缀字符和后缀字符
// aa next[1]=0
// aba next[2] = 0 | abab next[3] = 1 | ababa next[4]=2
if (b[k + 1] == b[i]) {
++k;
}
// i 为好前缀结尾下标字符
// next[i] 表示最长可以匹配前缀子串的结尾字符下标
next[i] = k;
}
return next;
}
{ 上面理解了，这里就不必看了
利用已经计算出来的 next 值，我们是否可以快速推导出 next[i] 的值呢？
如果 next[i-1]=k-1（最长可匹配前缀子串最后下标），也就是说，子串 b[0, k-1] 是 b[0, i-1] 的最长可匹配前缀子串。如果子串 b[0, k-1] 的下一个字符 b[k]，与 b[0, i-1] 的下一个字符 b[i]匹配，那子串 b[0, k] 就是 b[0, i] 的最长可匹配前缀子串。
如果 b[0, k-1] 的下一字符 b[k] 跟 b[0, i-1] 的下一个字符 b[i] 不相等呢？这个时候就不能简单地通过 next[i-1] 得到 next[i] 了。这个时候该怎么办呢？
我们假设 b[0, i] 的最长可匹配后缀子串是 b[r, i]。如果我们把最后一个字符去掉，那 b[r, i-1] 肯定是 b[0, i-1] 的可匹配后缀子串，但不一定是最长可匹配后缀子串，如abaabab。
既然 b[0, i-1] 最长可匹配后缀子串对应的前缀子串的下一个字符并不等于 b[i]，那么我们就可以考察 b[0, i-1] 的次长可匹配后缀子串 b[x, i-1] 对应的可匹配前缀子串 b[0, i-1-x] 的下一个字符 b[i-x] 是否等于 b[i]。如果等于，那 b[x, i] 就是 b[0, i] 的最长可匹配后缀子串。
}
KMP 算法只需要一个额外的 next 数组，数组的大小跟模式串相同。所以空间复杂度是 O(m)，m 表示模式串的长度。next 数组计算的时间复杂度是 O(m)。
所以，综合两部分的时间复杂度，KMP 算法的时间复杂度就是 O(m+n)。
多模式串匹配算法：也就是在一个串中同时查找多个串
利用：trie 树
ac自动机
AC 自动机算法，全称是 Aho-Corasick 算法。AC 自动机实际上就是在 Trie 树之上，加了类似 KMP 的 next 数组，只不过此处的 next 数组是构建在树上罢了。
AC 自动机的构建，包含两个操作：
将多个模式串构建成 Trie 树；
在 Trie 树上构建失败指针（相当于 KMP 中的失效函数 next 数组）。要构建每个节点的失败指针，需要一个队列。
Trie 树中的每一个节点都有一个失败指针。p 的失败指针就是从 root 走到紫色节点形成的字符串 abc，跟所有模式串前缀匹配的最长可匹配后缀子串，就是箭头指的 bc 模式串。
字符串 abc 的后缀子串有两个 bc，c，我们拿它们与其他模式串匹配，如果某个后缀子串可以匹配某个模式串的前缀，那我们就把这个后缀子串叫作可匹配后缀子串。
后缀子串（bc,c ）跟模式串的前缀匹配
规律：如果我们把树中相同深度的节点放到同一层，那么某个节点的失败指针只有可能出现在它所在层的上一层。
我们可以像 KMP 算法那样，当我们要求某个节点的失败指针的时候，我们通过已经求得的、深度更小的那些节点的失败指针来推导。也就是说，我们可以逐层依次来求解每个节点的失败指针。所以，失败指针的构建过程，是一个按层遍历树的过程。
首先 root 的失败指针为 NULL，也就是指向自己。当我们已经求得某个节点 p 的失败指针之后，如何寻找它的子节点的失败指针呢？
我们假设节点 p 的失败指针指向节点 q，我们看节点 p 的子节点 pc 对应的字符，是否也可以在节点 q 的子节点中找到。如果找到了节点 q 的一个子节点 qc，对应的字符跟节点 pc 对应的字符相同，则将节点 pc 的失败指针指向节点 qc。
如果节点 q 中没有子节点的字符等于节点 pc 包含的字符，则令 q=q->fail（fail 表示失败指针，这里有没有很像 KMP 算法里求 next 的过程？），继续上面的查找，直到 q 是 root 为止，如果还没有找到相同字符的子节点，就让节点 pc 的失败指针指向 root。
如何在 AC 自动机上匹配主串？
主串遍历，在root每一个分支匹配，当某个分支匹配了一部分如a->b->c，下一个d没匹配到，就用失败指针c = c ->fail (失败指针指向的位置，前面都是匹配的。)，再接着匹配。
AC 自动机实现的敏感词过滤系统，是否比单模式串匹配方法更高效呢？
首先，我们需要将敏感词构建成 AC 自动机，包括构建 Trie 树以及构建失败指针。Trie 树构建的时间复杂度是 O(m*len)，其中 len 表示敏感词的平均长度，m 表示敏感词的个数。那构建失败指针的时间复杂度是多少呢？
假设 Trie 树中总的节点个数是 k，每个节点构建失败指针的时候，（你可以看下代码）最耗时的环节是 while 循环中的 q=q->fail，每运行一次这个语句，q 指向节点的深度都会减少 1，而树的高度最高也不会超过 len，所以每个节点构建失败指针的时间复杂度是 O(len)。整个失败指针的构建过程就是 O(k*len)。
用 AC 自动机做匹配的时间复杂度是多少？
跟刚刚构建失败指针的分析类似，for 循环依次遍历主串中的每个字符，for 循环内部最耗时的部分也是 while 循环，而这一部分的时间复杂度也是 O(len)，所以总的匹配的时间复杂度就是 O(n*len)。因为敏感词并不会很长，而且这个时间复杂度只是一个非常宽泛的上限，实际情况下，可能近似于 O(n)，所以 AC 自动机做敏感词过滤，性能非常高。
以上就是“c++字符串匹配的知识点有哪些”这篇文章的所有内容，感谢各位的阅读！相信大家阅读完这篇文章都有很大的收获，小编每天都会为大家更新不同的知识，如果还想学习更多的知识，请关注创新互联行业资讯频道。