Question

我在Python中为字符串匹配编写了一个小的，快速的（写入，不要运行！）算法：

def bruteMatch(n,m):
    for i in range(0,len(n)-len(m)+1):
        if n[i:len(m)+i]==m:
            return(i)

此算法的运行时间是否为O（nm）？我将它与Horspool字符串匹配算法的最坏情况运行时进行比较，该算法也是（nm）。我想我的困惑源于这样一个事实：我的算法最初看起来是O（n）运行时因为它只是通过输入n迭代，使用索引作为切片符号相等语句的输入？想法？

Answer 1

最坏的情况是O（nm），是的。因为，您可以看到==测试测试每个字符串中的每个字符，这可能与等于测试中最短字符串的长度一样长。

Answer 2

确实需要O（n * m）时间。您运行循环（n-m）次，字符串比较本身需要（min（n，m））时间。这很好，而n或m非常小，但考虑最坏的情况，其中m = n / 2：

循环执行（n-n / 2）次，比较需要（n / 2）次，总共（O（n ^ 2））时间 - 不太好！

如果性能很重要且搜索字符串很大，请考虑使用基于散列的算法，例如Rabin–Karp。

希望这有帮助！

Answer 3

def bruteMatch(n,m):
    for i in range(0,len(n)-len(m)+1):
        if n[i:len(m)+i]==m:
            return(i)

for i in range(0,len(n)-len(m)+1)将循环len(n)-len(m)+1次
if n[i:len(m)+i]==m将n from i to len(m)+i中的所有字符与m
进行比较

示例1

n = "Hello"
m = "Jello"
len(n)-len(m)+1 = 4-4+1 = 1

range(0,1)

i=0
if n[0:4+0] == m ~ n[0:4] == m[:] ~ "Hello" == "Jello"
FALSE

示例2

n = "Hi"
m = "Jello"
len(n)-len(m)+1 = 2-4+1 = -1

range(0,-1) ~ *LOGICAL ERROR*

示例3

n = "Hello"
m = "Hi"
len(n)-len(m)+1 = 4-2+1 = 3

range(0,3)

i=0
if n[0:2+0] == m ~ n[0:2] == m[:] ~ "He" == "Hi"
FALSE

i=1
if n[1:2+1] == m ~ n[0:3] == m[:] ~ "Hel" == "Hi"
FALSE

i=2
if n[2:2+2] == m ~ n[0:4] == m[:] ~ "Hell" == "Hi"
FALSE

<强>结论

您的代码将n[0:z] z的{{1}} (0, len(n)+1) len(n)-len(m)+1 If len(n) == len(m) then check n == m Else if len(n) > len(n) then return check m is in [ n[0:len(m)], .., n[0:len(n)] ] Else if len(n) < len(m) then Error: Invalid range的{{1}}进行比较{/ 1}}

{{1}}

蛮力字符串匹配算法的运行时间

3 个答案: