Наивный алгоритм поиска подстроки в строке — различия между версиями
Sergej (обсуждение | вклад) (→Псевдокод) |
Sergej (обсуждение | вклад) (→Постановка задачи) |
||
Строка 1: | Строка 1: | ||
==Постановка задачи== | ==Постановка задачи== | ||
− | Имеются строки <tex>t[1 .. n]</tex> и <tex>p[1 .. m]</tex> такие, что <tex>n | + | Имеются строки <tex>t[1 .. n]</tex> и <tex>p[1 .. m]</tex> такие, что <tex>n \geqslant m</tex> и элементы этих строк {{---}} символы из конечного алфавита <tex> \Sigma </tex>. Говорят, что строка <tex>p</tex> встречается в строке <tex>t</tex> со сдвигом <tex>s</tex>, если <tex> 0 \leqslant s \leqslant n-m</tex> и <tex>t[s + 1 .. s + m] = p[1..m].</tex> Если строка <tex>p</tex> встречается в строке <tex>t</tex>, то <tex>p</tex> является подстрокой <tex>t</tex>. Требуется проверить, является ли строка <tex>p</tex> подстрокой <tex>t</tex>. |
==Алгоритм== | ==Алгоритм== |
Версия 09:00, 6 мая 2014
Постановка задачи
Имеются строки
и такие, что и элементы этих строк — символы из конечного алфавита . Говорят, что строка встречается в строке со сдвигом , если и Если строка встречается в строке , то является подстрокой . Требуется проверить, является ли строка подстрокой .Алгоритм
В наивном алгоритме поиск всех допустимых сдвигов производится с помощью цикла, в котором проверяется условие
для каждого из возможных значений .Псевдокод
Приведем пример псевдокода, который находит все вхождения строки
в и возвращает массив позиций, откуда начинаются вхождения.vector<int> naiveStringMatcher(string t, string p) int n = t.length int m = p.length vector<int> ans for i = 1 .. n - m + 1: if t.substring(i..i + m - 1) == p ans.push_back(i) return ans
Время работы
Алгоритм работает за
. В худшем случае что дает .Преимущества
- Если достаточно мало, по сравнению с , то тогда асимптотика получается . Поэтому этот алгоритм активно используется в браузерах (при использовании ), потому что обычно паттерн, который нужно найти очень короткий по сравнению с самим текстом. Также наивный алгоритм используется в стандартных библиотеках языков высокого уровня . Это обусловлено тем, что в основном поиск подстроки используют в биоинформатике, а там тексты занимают сотни гигабайт, и памяти никто не даст, также строки которые ищут обычно короткие, поэтому алгоритм в этом случае очень оптимален.
- Требует памяти.
- Простая и понятная реализация.
Литература
- Кормен Т., Лейзерсон Ч., Ривест Р. Алгоритмы: построение и анализ.[1] — 2-е изд. — М.: Издательский дом «Вильямс», 2007. — С. 1296.