字符串匹配算法(二)BM


上文介绍了KMP算法本文介绍另一款字符串匹配算法,BM算法,此种算法的优化点在于,pattern 的往后位移量,更大步,而且,原文越大,该算法的优势越明显,因为 BM 算法的瓶颈在于对 pattern 的初始化。


一、简介

此文介绍另一款更高效的字符串匹配算法,据称较 KMP 算法而言,效率提高了3~5倍。

该算法由 Bob Boyer 和J Strother Moore 共同创建,故称为 Boyer-Moore 字符串搜索算法,简称 BM 算法。

我们在文本文档编辑的时候,常用的搜索功能(Ctrl + F),底层算法其实就是该 BM 算法。

二、名词定义

以下摘自 wikipedia

  • 被检索的字符,也就是原文,称为 text,用符号 T 表示

  • 检索的字符串,也就是你需要搜索的字符串,称为模式串,也称为 pattern,用符号 P 表示

  • **P **的长度记为 n

  • **T **的长度记为 m

  • S[i] 为字符串 S 从1开始计数的第 i 个字符

  • S[i..j] 为字符串 S 的一个子串,始于i,终于j

  • S 的前缀定义为 S[1..i],其中 i 小于S 的长度

  • S 的后缀定义为 S[i..n],其中n 为 S 的长度

  • k 表示 字符串P 的最后一位在 T 中的位置

  • 当发生匹配时,P 在 T 中的位置记为 T[(k-n+1)..k]

  • 坏字符:T 和 P 中不匹配的字符(下文的案例中会详细介绍)

  • 好后缀:T 和 P 中相匹配的后缀(下文的案例中会详细介绍)

三、原理简析

下面以图示的方式,来简单阐述 BM 算法的匹配步骤。

首先,相较于朴素的算法,朴素算法是从 P 的首字符开始匹配,直至出现不一致,然后再将 P 后移一定的位数。而 BM 算法的变通之处主要出现在两点上:

BM 算法从 P 的末字符开始,依次往前进行匹配,直至出现不一致;

② 此时 P 需要右移,那么右移多少位呢?该位数由两个子算法共同构成,即 坏字符算法好后缀算法,两者分别进行计算右移的位数,谁算得的右移位数多,最终 P 右移的位数便会采用。

其实,坏字符和好后缀计算的右移位数的计算,都是查询相应的表而得到的,而这两张表,就是 BM 的核心,即,该算法需要对 P 进行预处理,从而得出这两张表。

四、简明图示案例

BM 算法核心:找到一个后缀,让已匹配过的后缀与P中从后往前最近的一个相同的子串对齐。

案例一T0123456789 , PMOORE

常规的匹配是先将0和M开始匹配,不一样,然后后移一位,再将1和M进行匹配,依次类推,总共需要匹配10次,或者先进一点,需要匹配6次,

而我们的 BM 算法,如果利用坏字符规则,则只需要匹配两次:

第一次直接将4和E进行匹配,出现不一致,此时我们需要将P后移,此时的4即为坏字符,那么后移多少位呢?此处根据核心:找到一个后缀,让已匹配过的后缀与P中从后往前最近的一个相同的子串对齐,而此处,由于已匹配过的后缀是4,但是这个4并没有出现在P中,所以将整个P往后移,直至P的首字符M位于4的后面,即将P往后移动5个字符,也就是往后移P的长度个字符。

另外,坏字符移动规则公式为:后移位数 = 坏字符位数 – 坏字符在P中上次出现的位置

而此处:后移位数 = 5 – 0 = 5,所以后移5位

第二次匹配的话,同理。所以,最后仅仅匹配了2次便查找完毕了,效率很高。

上述案例的运行模式可以见下图:

案例一配图

案例二THERE IS A SIMPLE EXAMPLEPEXAMPLE

这个案例取自 BM 算法的创始人之一 Moore 教授自己言传身教的例子。

先来说说什么是好后缀以及好后缀的一些移动规则:

T 和 P 进行匹配的时候,从P 的尾部开始,匹配出的相同的字符串(包括单个字符)即为好后缀,

如 ABCDAB 和 BACD,首次匹配时,首字符对齐,从尾开始匹配,发现有相同的字符串 “CD”,此时的好后缀有 “CD”和“D”,

知道了好后缀的定义,那么根据好后缀计算而得的右移位数的计算方式呢? 右移位数 = 好后缀的位置 – 好后缀在模式串P中上一次出现的位置

此处需要注意三点:

① 好后缀的位置,以好后缀的最后一个字符为准,即假设“BACD”的 CD 是好后缀,则好后缀的位置以“D”为准,即4(从1开始计算);

② 如果好后缀在模式串中只出现过一次,比如:假设“BACD”的 CD 是好后缀,而 CD 仅出现了一次,则上一次出现的位置记做 0(即未出现过);

③ 如果好后缀有多个,计算上次出现位置时,此时除了最长的那个好后缀,其余的好后缀上次出现的位置必须是在头部(即起始位置)。比如:假设“DCDBACD”的好后缀为 ACD,同样,好后缀还有 CD,D,总共三个好后缀,我们依次来计算上次出现的位置,“ACD”仅出现一次,为0,当没有其它有效的好后缀的时候,便用这个;“CD”上次出现位置不在头部,不计算;“D”这个字符正好和头部相同,故“D”的上次出现位置为1,所以好后缀在模式串P中上一次出现的位置为1。

说完了规则,那么我们正式看案例,见下图:

案例二配图

原理讲明白了,那么我们就该搞清楚其中最为核心的 《坏字符规则表》和《好后缀规则表》 的生成原理了。

五、代码实现

public static void boyerMoore(String pattern, String text) {
    int m = pattern.length();
    int n = text.length();
    Map<String, Integer> bmBc = new HashMap<>();
    int[] bmGs = new int[m];

    //初始化
    preBmBc(pattern, m, bmBc);
    preBmGs(pattern, m, bmGs);

    //开始匹配
    int j = 0;
    int i;
    int count = 0;
    while (j <= n - m) {
        for (i = m - 1; i >= 0 && pattern.charAt(i) == text.charAt(i + j); i--) {
            //用于计数
            count++;
        }
        if (i < 0) {
            System.out.println("one position is:" + j);
            j += bmGs[0];
        } else {
            j += Math.max(bmGs[i], getBmBc(String.valueOf(text.charAt(i + j)), bmBc, m) - m + 1 + i);
        }
    }
    System.out.println("count:" + count);
}

/**
 * 坏字符初始化
 */
private static void preBmBc(String pattern, int patLength, Map<String, Integer> bmBc) {
    System.out.println("bmbc start process...");
    for (int i = patLength - 2; i >= 0; i--) {
        if (!bmBc.containsKey(String.valueOf(pattern.charAt(i)))) {
            bmBc.put(String.valueOf(pattern.charAt(i)), patLength - i - 1);
        }
    }
}

/**
 * 好后缀初始化
 */
private static void preBmGs(String pattern, int patLength, int[] bmGs) {
    int i, j;
    int[] suffix = new int[patLength];
    suffix(pattern, patLength, suffix);
    //模式串中没有子串匹配上好后缀,也找不到一个最大前缀
    for (i = 0; i < patLength; i++) {
        bmGs[i] = patLength;
    }

    //模式串中没有子串匹配上好后缀,但找到一个最大前缀
    j = 0;
    for (i = patLength - 1; i >= 0; i--) {
        if (suffix[i] == i + 1) {
            for (; j < patLength - 1 - i; j++) {
                if (bmGs[j] == patLength) {
                    bmGs[j] = patLength - 1 - i;
                }
            }
        }
    }

    //模式串中有子串匹配上好后缀
    for (i = 0; i < patLength - 1; i++) {
        bmGs[patLength - 1 - suffix[i]] = patLength - 1 - i;
    }
    System.out.print("bmGs:");
    for (i = 0; i < patLength; i++) {
        System.out.print(bmGs[i] + ",");
    }
    System.out.println();
}

private static void suffix(String pattern, int patLength, int[] suffix) {
    suffix[patLength - 1] = patLength;
    int q;
    for (int i = patLength - 2; i >= 0; i--) {
        q = i;
        while (q >= 0 && pattern.charAt(q) == pattern.charAt(patLength - 1 - i + q)) {
            q--;
        }
        suffix[i] = i - q;
    }
}

private static int getBmBc(String c, Map<String, Integer> bmBc, int m) {
    //如果在规则中则返回相应的值,否则返回pattern的长度
    return bmBc.getOrDefault(c, m);
}

六、资料

1、源码地址:传送门

2、有一篇文章可以参考,很不错,传送门

原文地址:http://www.jetchen.cn/字符串匹配算法(二)BM/

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