Вы устали вручную искать определенные шаблоны в море текста? На помощь приходят алгоритмы сопоставления строк! В этой статье блога мы рассмотрим различные методы сопоставления строк с использованием разговорного языка и предоставим примеры кода, которые помогут вам легко понять эти концепции. Итак, приступим!

1. Метод грубой силы:
   Самый простой подход — последовательное сравнение каждого символа шаблона с каждым символом текста. Этот метод интуитивно понятен, но может быть неэффективен для больших текстов.

   def brute_force(text, pattern):
      n = len(text)
      m = len(pattern)
      for i in range(n - m + 1):
          j = 0
          while j < m and text[i + j] == pattern[j]:
              j += 1
          if j == m:
              return i
      return -1

2. Алгоритм Кнута-Морриса-Пратта (KMP):
   Алгоритм KMP повышает эффективность за счет использования информации из предыдущих сравнений, чтобы избежать ненужных сравнений символов.

   def compute_lps(pattern):
      m = len(pattern)
      lps = [0] * m
      length = 0
      i = 1
      while i < m:
          if pattern[i] == pattern[length]:
              length += 1
              lps[i] = length
              i += 1
          else:
              if length != 0:
                  length = lps[length - 1]
              else:
                  lps[i] = 0
                  i += 1
   def kmp(text, pattern):
      n = len(text)
      m = len(pattern)
      lps = compute_lps(pattern)
      i = j = 0
      while i < n:
          if pattern[j] == text[i]:
              i += 1
              j += 1
              if j == m:
                  return i - j
          else:
              if j != 0:
                  j = lps[j - 1]
              else:
                  i += 1
      return -1

3. Алгоритм Рабина-Карпа.
   Алгоритм Рабина-Карпа использует хеширование для эффективного поиска шаблона в тексте. Он использует скользящую хеш-функцию для обновления хэш-значений во время каждого сравнения.

   def rabin_karp(text, pattern):
      n = len(text)
      m = len(pattern)
      d = 256  # Number of characters in the input alphabet
      q = 101  # A prime number
      def compute_hash(string):
          hash_value = 0
          for char in string:
              hash_value = (hash_value * d + ord(char)) % q
          return hash_value
      pattern_hash = compute_hash(pattern)
      text_hash = compute_hash(text[:m])
      for i in range(n - m + 1):
          if pattern_hash == text_hash:
              if text[i:i + m] == pattern:
                  return i
          if i < n - m:
              text_hash = (d * (text_hash - ord(text[i]) * pow(d, m - 1, q)) + ord(text[i + m])) % q
      return -1

4. Алгоритм Бойера-Мура.
   Алгоритм Бойера-Мура сканирует шаблон справа налево, пропуская сравнения, когда это возможно, на основе заранее вычисленного правила плохих символов и правила хорошего суффикса.

   def boyer_moore(text, pattern):
      n = len(text)
      m = len(pattern)
      bad_char = {}
      for i in range(m):
          bad_char[pattern[i]] = i
      def find_suffix(pattern):
          m = len(pattern)
          suffix = [0] * m
          suffix[m - 1] = m
          g = m - 1
          f = 0
          for i in range(m - 2, -1, -1):
              if i > g and suffix[i + m - 1 - f] < i - g:
                  suffix[i] = suffix[i + m - 1 - f]
              else:
                  if i < g:
                      g = i
                  f = i
                  while g >= 0 and pattern[g] == pattern[g + m - 1 - f]:
                      g -= 1
                  suffix[i] = f - g
          return suffix
      suffix = find_suffix(pattern)
      i = j = 0
      while i <= n - m:
          j = m - 1
          while j >= 0 and pattern[j] == text[i + j]:
              j -= 1
          if j < 0:
             return i
          else:
              char = text[i + j]
              if char in bad_char:
                  i += max(1, j - bad_char[char])
              else:
                  i += j + 1
      return -1

Это всего лишь несколько примеров алгоритмов сопоставления строк. В зависимости от требований и ограничений вашего приложения вы можете выбрать наиболее подходящий метод. Не забудьте проанализировать временную и пространственную сложность каждого алгоритма, чтобы принять обоснованное решение.

В заключение, умение сопоставлять строки имеет важное значение для эффективной обработки текста. Понимая и применяя различные алгоритмы, такие как метод грубой силы, алгоритм KMP, алгоритм Рабина-Карпа и алгоритм Бойера-Мура, вы сможете эффективно решать задачи поиска шаблонов.

Итак, продолжайте совершенствовать свои навыки сопоставления строк с помощью CSES! Приятного кодирования!