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Brute Force 算法:简称为 BF 算法。中文意思是暴力匹配算法,也可以叫做朴素匹配算法。
- BF 算法思想:对于给定文本串 $T$ 与模式串 $p$,从文本串的第一个字符开始与模式串 $p$ 的第一个字符进行比较,如果相等,则继续逐个比较后续字符,否则从文本串 $T$ 的第二个字符起重新和模式串 $p$ 进行比较。依次类推,直到模式串 $p$ 中每个字符依次与文本串 $T$ 的一个连续子串相等,则模式匹配成功。否则模式匹配失败。
def bruteForce(T: str, p: str) -> int:
n, m = len(T), len(p)
i, j = 0, 0 # i 表示文本串 T 的当前位置,j 表示模式串 p 的当前位置
while i < n and j < m: # i 或 j 其中一个到达尾部时停止搜索
if T[i] == p[j]: # 如果相等,则继续进行下一个字符匹配
i += 1
j += 1
else:
i = i - (j - 1) # 如果匹配失败则将 i 移动到上次匹配开始位置的下一个位置
j = 0 # 匹配失败 j 回退到模式串开始位置
if j == m:
return i - j # 匹配成功,返回匹配的开始位置
else:
return -1 # 匹配失败,返回 -1
BF 算法非常简单,容易理解,但其效率很低。主要是因为在匹配过程中可能会出现回溯:当遇到一对字符不同时,模式串 $p$ 直接回到开始位置,文本串也回到匹配开始位置的下一个位置,再重新开始比较。
在回溯之后,文本串和模式串中一些部分的比较是没有必要的。由于这种操作策略,导致 BF 算法的效率很低。最坏情况是每一趟比较都在模式串的最后遇到了字符不匹配的情况,每轮比较需要进行 $m$ 次字符对比,总共需要进行 $n - m + 1$ 轮比较,总的比较次数为 $m \times (n - m + 1) $。所以 BF 算法的最坏时间复杂度为 $O(m \times n)$。
在最理想的情况下(第一次匹配直接匹配成功),BF 算法的最佳时间复杂度是 $O(m)$。
在一般情况下,根据等概率原则,平均搜索次数为 $\frac{(n + m)}{2}$,所以 Brute Force 算法的平均时间复杂度为 $O(n + m)$。
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