python怎么實(shí)現(xiàn)模式匹配

python通過(guò)BF算法實(shí)現(xiàn)關(guān)鍵詞匹配，BF算法，即暴風(fēng)(BruteForce)算法，是普通的模式匹配算法，BF算法的思想就是將目標(biāo)串S的第一個(gè)字符與模式串T的第一個(gè)字符進(jìn)行匹配，若相等，則繼續(xù)比較S的第二個(gè)字符和T的第二個(gè)字符;若不相等，則比較S的第二個(gè)字符和T的第一個(gè)字符，依次比較下去，直到得出最后的匹配結(jié)果。BF算法是一種蠻力算法。

代碼如下:

#!/usr/bin/python

#-*-coding:UTF-8

#filenameBF

importtime

"""

t="thisisabigapple,thisisabigapple,thisisabigapple,thisisabigapple."

p="apple"

"""

t="為什么叫向量空間模型呢?其實(shí)我們可以把每個(gè)詞給看成一個(gè)維度，而詞的頻率看成其值(有向)，即向量，這樣每篇文章的詞及其頻率就構(gòu)成了一個(gè)i維空間圖，兩個(gè)文檔的相似度就是兩個(gè)空間圖的接近度。假設(shè)文章只有兩維的話(huà)，那么空間圖就可以畫(huà)在一個(gè)平面直角坐標(biāo)系當(dāng)中，讀者可以假想兩篇只有兩個(gè)詞的文章畫(huà)圖進(jìn)行理解。"

p="讀者"

i=0

count=0

start=time.time()

while(i<=len(t)-len(p)):

j=0

while(t[i]==p[j]):

i=i+1

j=j+1

ifj==len(p):

break

elif(j==len(p)-1):

count=count+1

else:

i=i+1

j=0

printcount

printtime.time()-start

算法思想：目標(biāo)串t與模式串p逐詞比較，若對(duì)應(yīng)位匹配，則進(jìn)行下一位比較;若不相同，p右移1位，從p的第1位重新開(kāi)始比較。

算法特點(diǎn)：整體移動(dòng)方向：可認(rèn)為在固定的情況下，p從左向右滑動(dòng);匹配比較時(shí)，從p的最左邊位開(kāi)始向右逐位與t串中對(duì)應(yīng)位比較。p的滑動(dòng)距離為1，這導(dǎo)致BF算法匹配效率低(相比其他算法，如：BM，KMP，滑動(dòng)沒(méi)有跳躍)。

該算法的時(shí)間復(fù)雜度為O(len(t)*len(p))，空間復(fù)雜度為O(len(t)+len(p))

以上內(nèi)容為大家介紹了Python培訓(xùn)之怎么實(shí)現(xiàn)模式匹配，希望對(duì)大家有所幫助，如果想要了解更多Python相關(guān)知識(shí)，請(qǐng)關(guān)注IT培訓(xùn)機(jī)構(gòu):千鋒教育。