字符串的模式匹配是NLP领域的基础任务，可以帮助我们在大量的文本内容中快速找到需要的文本信息，比如在文章中搜索关键词的位置和数量。
字符串模式匹配是常见的算法之一，在实际生活中有较高的使用频率，特别是在当下的互联网服务中，经常用于游戏角色名检查、论坛发帖、直播弹幕、分类打标签、入侵检测等场景。字符串模式匹配又分为单模匹配和多模匹配，区别在于单模匹配是搜索一个模式串，多模式匹配是搜索多个模式串。由于无数大佬前赴后继的投入到模式匹配算法的研究中，时至今日，又有大量成熟的匹配算法，这里姜维大家简要介绍一些，可以根据自身业务需要选用。
关于字符串匹配算法有很多，之前我有讲过一篇 KMP 匹配算法：图解字符串匹配 KMP 算法，不懂 kmp 的建议看下，写的还不错，这个算法虽然很牛逼，但在实际中用的并不是特别多。至于选择哪一种字符串匹配算法，在不同的场景有不同的选择。
在查找操作中，我们用到很重要的概念就是字符串匹配，所谓字符串匹配就是在文本串中搜索模式串是否存在及其存在的位置。下面介绍几种字符串匹配的方法。
愿你们都能考上自己心仪的学校，为你们的备考生涯划上一个完美的句号。做为你们的师兄有几句话想对你们说，希望这些话能对你们有一些帮助。
今天是小浩算法“365刷题计划”第84天 。前几天的内容大家可能会觉得比较散。这是因为我目前正在筹划背包系列和贪心系列两个主题的内容，所以时间比较紧张，就拿出了之前写的一些题解凑凑数。不过呢，今天我将为大家开启一个新的篇章 - 字符串匹配系列篇，文章写得很用心，相信大家定有所获。
在主串A中查找模式串B的出现位置，其中如果A的长度是n，B的长度是m，则n > m。当我们暴力匹配时，在主串A中匹配起始位置分别是 0、1、2….n-m 且长度为 m 的 n-m+1 个子串。
| 导语 字符串匹配算法通常分为两个步骤：预处理（Preprocessing）和匹配（Matching）。所以算法的总运行时间为预处理和匹配的时间的总和。 1.明确你的目标是算法选择最重要的事 文本匹配算法有很多，按照匹配模式串的个数，通常分为单模匹配和多模匹配，根据匹配的精确程度，可以分为精确匹配和模糊匹配。 无论是单模还是多模，精确抑或模糊，都是由最简单的暴力匹配算法作为基础，通过一点点微小进步，缓慢的优化拓展出来的，一系列基于特定数据结构的算法集合。除了作为字符串匹配算法之源头的暴力匹配算法外，其余
当 needle 是空字符串时，我们应当返回什么值呢？这是一个在面试中很好的问题。
经常看到有人抱怨：刚开始刷题时，自己很迷茫，不知道从何刷起，也看不懂别人写的题解。思路飞来飞去，有时候以为是这个知识点重要，但有时又认为自己走错了路，结果学了半天，越刷越乱，时间、经历都白白浪费。
01 — 搜索基本过程 对于网页搜索，传统的过程可以理解为：用户提交POST，搜索引擎返回RESPONSE。最开始的搜索过程，用户基本上是提供关键词，然后搜索引擎进行字符串匹配，给出一些含有这些关键词的候选集网页candidates，然后采用rank模型进行排序，将得分最高的网页靠前显示给用户（当然，某些给了钱做广告的网页就是例外了）。 然而，现在的用户搜索越来越口语化和知识化，搜索引擎慢慢也向QA（问答系统）进行转变，不再仅仅是字符串匹配的过程了。例如用户搜索“刘德华”的妻子这个问题，搜
如果 b[k] != b[j] , 则我要在前面部分里寻找能和包含 b[j] 的后缀匹配的最长前缀子串； b[k] 前面的最长匹配前缀长度就是 next[k]，那么其后面一个字符就是 b[ next[k] ]，如果它等于b[j]，那么next[j+1] = next[k] + 1 参考文献
字符串匹配是搜索算法的基础，也是数据结构中一个十分有用的算法分支，我在学习KMP和BMBC算法的时候就觉得听的云里雾里，但经过一些实操和分析不难发现，这几个算法都是很好理解，并且对算法有很务实启发的。
网络信息中充满大量的字符串，对信息的搜寻至关重要，因此子字符串查找（即字符串匹配）是使用频率非常高的操作：给定一段长度为N的文本和长度为M的模式字符串（N≥M），在文本中找到一个和模式串相匹配的子串。由这个问题可以延伸至统计模式串在文本中出现的次数、找出上下文（和该模式串相符的子字符串周围的文字）等更复杂的问题。
Sunday 算法 是 Daniel M.Sunday 于 1990 年提出的字符串模式匹配。
有两部分组成：并且是由大到小，倒着匹配 坏前缀：普通匹配只一位一位移动，移动规则为 si(坏字符的位置) xi(坏字符在匹配字符最后出现的位置) 都没有xi=-1 移动距离等于si-xi 好后缀：坏前缀有可能产生负数，所以还要利用好后缀来进行匹配，好后缀类似坏前缀如果匹配串中有和好后缀相同的子串 ，移动到最靠后的子串的位置，如果没有相同的子串，就需要在匹配的子串中，查找和前缀子串匹配最长的子串进行移动。
发现字符串的匹配完全要考虑全面，如果考虑的情况不足够全面，就很可能出现这个例子可以运行，下一个例子的就行不通，毕竟匹配可能遇到各种各样的情况。本着可以实现效果就可以的原则，编的代码也实在是不优美，BM参考了别人的代码，因为写的精炼，按照自己的思路来写，然后发现有的可以运行，有的就达不到相应的效果。主要实现了暴力字符串匹配、KMP、BM、Sunday四种，几天的时间学习完的，回头再看的时候发现自己都有点忘记了，赶紧记下来~
谈到字符串问题，不得不提的就是 KMP 算法，它是用来解决字符串查找的问题，可以在一个字符串（S）中查找一个子串（W）出现的位置。KMP 算法把字符匹配的时间复杂度缩小到 O(m+n) ,而空间复杂度也只有O(m)。因为“暴力搜索”的方法会反复回溯主串，导致效率低下，而KMP算法可以利用已经部分匹配这个有效信息，保持主串上的指针不回溯，通过修改子串的指针，让模式串尽量地移动到有效的位置。
1977 年，德克萨斯大学的 Robert S. Boyer 教授和 J Strother Moore 教授发明了一种新的字符串匹配算法：Boyer-Moore 算法，简称 BM 算法。
不要被事物的表面现象所迷惑，这个算法全称：Brute Force，有个拉风的中文名：暴力匹配算法。
熟知每种数据结构和算法的功能、特点、时间空间复杂度，还是不够的。工程上的问题往往都比较开放，往往需要综合各种因素，比如编码难度、维护成本、数据特征、数据规模等，最终选择一个工程的最合适解，而非理论上的最优解。
Tech 导读 本文介绍了几个常见的匹配算法，通过算法过程和算法分析介绍了各个算法的优缺点和使用场景，并为后续的搜索文章做个铺垫；读者可以通过比较几种算法的差异，进一步了解匹配算法演进过程以及解决问题的场景；KMP算法和Double-Array TireTree是其中算法思想的集大成者，希望读者重点关注。 01 前言 上文探究了数据结构和算法的一些基础和部分线性数据结构和部分简单非线性数据结构，本文我们来一起探究图论，以及一些字符串模式匹配的高级数据结构和算法。《搜索
字符串匹配算法用于在一个文本串中查找一个模式串的出现位置。字符串匹配问题在文本处理、搜索引擎、数据分析等领域都有广泛的应用。
python字符串str是在Python编写程序过程中，最常见的一种基本数据类型。字符串是许多单个子串组成的序列，其主要是用来表示文本。字符串是不可变数据类型，也就是说你要改变原字符串内的元素，只能是新建另一个字符串。字符串匹配就是基于最简单的字符比较，其中的模式串就是普通字符串，所做匹配是在目标串里查找等于模式串的子串。也就是说，比较的一方是表示模式的字符串，另一方是目标字符串的所有可能子串。我们常用的就是朴素的串匹配算法和无回溯串匹配算法（KMP算法）。
Python字符串str是在Python编写程序过程中，最常见的一种基本数据类型。字符串是许多单个子串组成的序列，其主要是用来表示文本。字符串是不可变数据类型，也就是说你要改变原字符串内的元素，只能是新建另一个字符串。字符串匹配就是基于最简单的字符比较，其中的模式串就是普通字符串，所做匹配是在目标串里查找等于模式串的子串。也就是说，比较的一方是表示模式的字符串，另一方是目标字符串的所有可能子串。我们常用的就是朴素的串匹配算法和无回溯串匹配算法（KMP算法）。
说起“字符串匹配”，恐怕算得上是计算机领域应用最多的功能之一，为了满足这一需求，聪明的计算机科学家们发明了许多巧妙的算法。
从好后缀的后缀子串中，找一个最长的且和模式串的前缀子串匹配的 {v}，滑动至 {v} 对齐
字符串匹配(查找)算法是一类重要的字符串算法(String Algorithm)。有两个字符串, 长度为m的haystack(查找串)和长度为n的needle(模式串), 它们构造自同一个有限的字母表(Alphabet)。如果在haystack中存在一个与needle相等的子串，返回子串的起始下标，否则返回-1。C/C++、PHP中的strstr函数实现的就是这一功能。LeetCode上也有类似的题目，比如#28、#187.
KMP算法的核心思想是在匹配过程中利用已经匹配的部分信息来避免重复匹配。其主要步骤如下：
KMP 其实已经念念叨叨挺长时间了，一直没写的原因是我觉得自己可能写不好。与其误人子弟，宁可错失良机。毕竟自己懂是一码事，能讲清楚是另一码事。
复杂度是衡量算法好坏的标准之一，我们需要掌握计算算法时间复杂度和空间复杂度的方法。计算时间复杂度的方法一般是找到执行次数最多的语句，然后计算语句执行次数的数量级，最后用大写 O 来表示结果。
动态规划是一种解决多阶段决策问题的数学思想和算法，是一种基于最优化原理的思想。其基本思路是把一个复杂的问题分解成若干个简单的子问题，然后逐步求解每个子问题，最终得到整个问题的最优解。
KMP算法是一种字符串匹配算法，可以在 O(n+m) 的时间复杂度内实现两个字符串的匹配。本文将引导您学习KMP算法。
首先从最简单的字符串匹配算法 —— BF 算法说起，BF 是 Brute Force 的缩写，中文译作暴力匹配算法，也叫朴素匹配算法。
字符串匹配是计算机科学中最古老、研究最广泛的问题之一。我们有很多时候需要在一个较长的字符串寻找出现的子串的位置。在字符串不长时，我们对效率可能还没有太多需求，但是当字符串很长时，便需要一个效率优秀的算法来进行更好的字符串匹配了。这次我们便引入C++的<string>头文件，利用里面的string类来进行两种算法的简单介绍。
也就是说，KMP算法是用来解决字符串匹配问题的，从一个主字符串text中寻找一个子字符串(模式字符串)pattern，看这个子串是否在主串中，比如对于text='abaacababcac'和pattern='ababc'，子串是包含在主串中的，同时它在主串中的索引是5。
我们在平时的软件开发，尤其是嵌入式开发，字符串匹配是非常重要的一个算法。而目前常用的字符串匹配算法有很多，下面就来介绍几个。
给定一个 haystack 字符串和一个 needle 字符串，在 haystack 字符串中找出 needle 字符串出现的第一个位置 (从0开始)。如果不存在，则返回 -1。
字符串匹配是数据库开发和文字处理软件的关键。幸运的是所有现代编程语言和字符串库函数,帮助我们的日常工作。不过理解他们的原理还是比较重要的。
Java中有多种方法可以实现字符串匹配和替换的高效算法。下面将介绍一些常见的算法和实现方式，并提供一些示例代码。
在字符串匹配算法的前两讲，我们分别介绍了暴力算法BF算法，利用哈希值进行比较的RK算法，以及尽量减少比较次数的BM算法，没看过的小伙伴可以点击下方链接：
本专栏旨在快速了解常见的数据结构和算法。在需要使用到相应算法时，能够帮助你回忆出常用的实现方案并且知晓其优缺点和适用环境。
周末你带着女朋友去电影院看电影，女朋友问你，咱们现在坐在第几排啊？电影院里面太黑了，看不清，没法数，现在你怎么办？别忘了你是程序员，这个可难不倒你，递归就开始排上用场了。 于是你就问前面一排的人他是第几排，你想只要在他的数字上加一，就知道自己在哪一排了。但是，前面的人也看不清啊，所以他也问他前面的人。就这样一排一排往前问，直到问到第一排的人，说我在第一排，然后再这样一排一排再把数字传回来。直到你前面的人告诉你他在哪一排，于是你就知道答案了。 我们用递推公式将它表示出来就是这样的：
数据结构与算法是计算机科学中最重要的基石之一。无论您是一名初学者还是有经验的开发者，掌握数据结构与算法都将使您的编程技能更上一层楼。本文将为您介绍数据结构与算法的重要性，提供学习资源，并讨论如何应用它们来解决实际问题。
假设要从主串 s = “goodgoogle” 中找到 t = “google” 子串。根据我们的思考逻辑，则有：
KMP乍一听像是某播放器的名字，仔细一看像是看毛片的缩写……但其实，它是取自发明该算法的三个大佬的名称缩写：让我们记住这三位大佬，他们分别是Knuth、Morris、Pratt。
串(string)(或字符串）是由零个或多个字符组成的有限序列，其中每个字符都来自某个字符表（ Alphabet） Σ，比如 ASCII 字符集或 Unicode 字符集。 一般记为：
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