Алгоритм Апостолико-Крочемора — различия между версиями
(→Псевдокод) |
(→Псевдокод) |
||
| Строка 39: | Строка 39: | ||
===Псевдокод=== | ===Псевдокод=== | ||
| − | void getT(string x, int t[]): | + | '''void''' getT('''string''' x, '''int''' t[]): |
| − | + | '''int''' i = 0 | |
| − | + | '''int''' j = t[0] = -1 | |
| − | + | '''while''' i < x.size() | |
| − | + | '''while''' j > -1 '''and''' x[i] != x[j] | |
| − | + | j = t[j] | |
| − | + | i++ | |
| − | + | j++ | |
| − | + | '''if''' x[i] == x[j] | |
| − | + | t[i] = t[j] | |
| − | + | '''else''' | |
| − | + | t[i] = j | |
| − | void aG(string x, string y): | + | '''void''' aG('''string''' x, '''string''' y): |
| − | + | '''int''' l, t[x.size()] | |
| − | + | <font color=green>//предподсчет <tex>-</tex> вычисление массива <tex>t</tex></font> | |
| − | + | getT(x, t) | |
| − | + | '''for''' l = 1; x[l - 1] == x[l]; l++ | |
| − | + | '''if''' l == x.size() | |
| − | + | l = 0 | |
| − | + | <font color=green>//поиск <tex>-</tex> вычисление позиций вхождения <tex>x</tex> в <tex>y</tex></font> | |
| − | + | '''int''' i = l | |
| − | + | '''int''' j = 0 | |
| − | + | '''int''' k = 0 | |
| − | + | '''while''' j <= y.size() - x.size() | |
| − | + | '''while''' i < x.size() '''and''' x[i] == y[i + j] | |
| − | + | ++i | |
| − | + | '''if''' i >= x.size() | |
| − | + | '''while''' k < l '''and''' x[k] == y[j + k] | |
| − | + | ++k | |
| − | + | '''if''' k >= l | |
| − | + | '''OUTPUT'''(j) | |
| − | + | j += i - t[i] | |
| − | + | '''if''' i == l | |
| − | + | k = '''max'''(0, k - 1) | |
| − | + | '''else''' | |
| − | + | '''if''' t[i] <= l) | |
| − | + | k = '''max'''(0, t[i]) | |
| − | + | i = l | |
| − | + | '''else''' | |
| − | + | k = l | |
| − | + | i = t[i] | |
| + | i = t[i] | ||
==Асимптотика алгоритма== | ==Асимптотика алгоритма== | ||
Версия 23:53, 4 марта 2016
Алгоритм Апостолико-Крочемора (англ. Apostolico-Crochemore algorithm) - вариация Алгоритма Бойера-Мура.
Содержание
Описание алгоритма
Нам даны: — текст, — образец, , .
Для начала рассмотрим ситуацию, когда мы сравниваем наш образец с . Предположим, что первое несовпадение произойдет между и при . Тогда и . Когда сдвиг возможен, разумно ожидать, что префикс шаблона совпадет c некоторым суффиксом . Более того, если мы хотим избежать несовпадения при сдвиге, то нужно, чтобы символ, следующий за префиксом в шаблоне, не совпадал с . Такой наибольший префикс называется помеченным бордером строки .
| Определение: |
| помеченный бордер (англ. tagged border) строки — строка . |
Введем обозначение: пусть — длина наибольшего бордера для за которым следует символ и если нет такого помеченного бордера, где (). Затем, после сдвига, сравнение можно продолжить между символами и не потеряв никакого вхождения в и избежав отступа по тексту (смотри рис. 1).
Пусть теперь , если и , иначе равно позиции первого элемента, который не равен (, где и , а и ). На каждой итерации алгоритма мы выполняем сравнения с шаблоном в следующем порядке: .
Во время поиска вхождений мы рассматриваем данную тройку где:
- шаблон сравнивается с
- и
- и
Вначале инициализируем эту тройку . Теперь опишем, как по уже вычисленной тройке перейти к следующей. Возможны три случая в зависимости от значения :
- :
- Если , тогда следующая тройка .
- Если , тогда следующая тройка .
-
- Если , тогда следующая тройка .
- Если , тогда возможны два случая в зависимости от значения :
- Если , тогда следующая тройка .
- Если , тогда следующая тройка .
- :
- Если и , тогда следующая тройка .
- Иначе либо и , либо . Если , то вхождение x в y найдено. В обоих случаях следующая тройка вычисляется, как в случае .
Псевдокод
void getT(string x, int t[]):
int i = 0
int j = t[0] = -1
while i < x.size()
while j > -1 and x[i] != x[j]
j = t[j]
i++
j++
if x[i] == x[j]
t[i] = t[j]
else
t[i] = j
void aG(string x, string y):
int l, t[x.size()]
//предподсчет вычисление массива
getT(x, t)
for l = 1; x[l - 1] == x[l]; l++
if l == x.size()
l = 0
//поиск вычисление позиций вхождения в
int i = l
int j = 0
int k = 0
while j <= y.size() - x.size()
while i < x.size() and x[i] == y[i + j]
++i
if i >= x.size()
while k < l and x[k] == y[j + k]
++k
if k >= l
OUTPUT(j)
j += i - t[i]
if i == l
k = max(0, k - 1)
else
if t[i] <= l)
k = max(0, t[i])
i = l
else
k = l
i = t[i]
i = t[i]
Асимптотика алгоритма
Стадия предподсчета, а именно вычисление массива и переменной занимает времени и константное количество памяти. Этап поиска занимает времени, более того, алгоритм в худшем случае выполнит сравнений.