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BM算法详解

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简介:
BM(Boyer-Moore)算法是一种高效的字符串搜索算法,通过从模式串末端开始匹配,利用坏字符和好_suffix_规则快速跳过不需要检查的位置,大大提高了查找效率。 BM算法(全称Boyer-Moore Algorithm)是一种精确的字符串匹配算法,也是一种启发式的字符串搜索方法。与KMP算法不同,BM算法采用从右向左进行比较的方式,并引入了两种启发式规则:Bad-Character和Good-Suffix,来决定模板在文本中的移动步长。

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  • BM
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    BM(Boyer-Moore)算法是一种高效的字符串搜索算法,通过从模式串末端开始匹配,利用坏字符和好_suffix_规则快速跳过不需要检查的位置,大大提高了查找效率。 BM算法(全称Boyer-Moore Algorithm)是一种精确的字符串匹配算法,也是一种启发式的字符串搜索方法。与KMP算法不同,BM算法采用从右向左进行比较的方式,并引入了两种启发式规则:Bad-Character和Good-Suffix,来决定模板在文本中的移动步长。
  • BM原理配图说明
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    本资料深入浅出地解析了BM(Boyer-Moore)字符串搜索算法的工作原理,并通过直观的图表辅助理解,帮助读者轻松掌握高效文本匹配技巧。 BM算法原理图示详细讲解:本段落将对Boyer-Moore字符串搜索算法的运作机制进行深入浅出地解析,并通过图表的方式帮助读者更好地理解其工作流程与核心思想。该算法以其高效的查找性能而著称,在文本处理和数据挖掘等领域有着广泛应用。通过对模式匹配过程中的关键步骤及优化策略的介绍,希望能够使广大编程爱好者对该技术有更全面的认识和掌握。
  • BM、DES与DSA签名
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    本课程深入浅出地讲解了BM字符串匹配算法、经典的对称加密算法DES以及公钥密码体系中的数字签名算法DSA的核心原理和应用。 BM算法求线性综合解和DES加密是用C++编写的,而DSA签名使用Java编写。
  • Python中实现BM匹配
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    本文章介绍了如何在Python编程语言中实现BM(Boyer-Moore)字符串搜索算法。BM算法是一种高效的模式匹配方法,在处理大规模数据时具有显著优势。文中详细讲解了其原理及代码实现过程,适合对算法和文本处理感兴趣的读者学习参考。 使用BM匹配算法计算了左右图像的视差图。本次BM匹配算法是用Python 3.7实现的,并通过调用OpenCV库函数完成。
  • C语言中BM的实现
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    本文介绍了在C语言环境下实现BM(Boyer-Moore)字符串搜索算法的过程和技术细节,包括坏字符和好_suffix_两种核心偏移计算方法。 基础算法BM算法在密码学领域非常重要。在整个工程应用中都占据着关键地位。
  • C语言中BM的实现
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    本文章介绍了如何在C语言环境中实现高效的字符串匹配算法——BM(Boyer-Moore)算法,并探讨了其具体应用与优化技巧。 BM算法的实现代码可以在支持GCC编译的环境中使用。
  • C语言实现的BM.docx
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    本文档详细介绍了如何使用C语言编程实现高效的字符串匹配算法——Boyer-Moore算法(简称BM算法),包括其原理、具体步骤及代码实践。 BM算法是Boyer-Moore算法的简称,它是一种用于在文本串中查找模式串的高效字符串搜索算法。以下是关于BM算法C语言实现的相关内容: 相关概念: - 字符串搜索算法:BM算法属于此类别,旨在快速定位文本中的特定子序列(即模式)。 - Boyer-Moore算法:一种高效的字符串匹配方法,通过预处理步骤优化了搜索效率。 在C语言中实现BM算法主要包括两个核心函数:MakeSkip和MakeShift。 **MakeSkip 函数** 该函数用于根据坏字符规则进行预处理,并生成一个坏字符表。其定义如下: - **原型**: `int* MakeSkip(char *ptrn, int pLen)` - **目的**: 创建一张映射每个可能的查询字符到模式串中最后一个匹配位置的表格。 - **参数**: - `ptrn`: 需要在文本中搜索的目标字符串(即模式); - `pLen`: 模式串的长度。 实现步骤包括: 1. 分配足够的内存来存储每个可能输入字符的位置信息,通常为256个整数。 2. 初始化所有位置值为模式串的最大长度,以处理未在模式中出现的情况。 3. 遍历模式字符串,并更新与之匹配的字符对应于坏字符表中的偏移量。 **MakeShift 函数** 此函数依照好后缀规则预处理数据并建立一个相应的表格。定义如下: - **原型**: `int* MakeShift(char* ptrn, int pLen)` - **目的**: 构建一张映射模式串中每种可能的结尾片段到其在字符串内最右匹配位置偏移量的表。 - **参数**: - 同上。 实现步骤涉及: 1. 分配内存用于存储好后缀表,大小等于模式长度加一; 2. 遍历模式字符,并设置每个单元格值对应于该片段在字符串内的最右匹配位置偏移量; 3. 使用do-while循环检查边界内是否已经完成所有可能的子串匹配。 BM算法C语言实现的优点包括: - 能够快速定位大规模文本中的特定短语或单词。 - 适用于需要高效处理大量数据的应用场景,如搜索引擎、数据分析和信息检索系统等。
  • BM的完整C语言实现
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    本项目提供了一种全面且高效的C语言版本BM(Boyer-Moore)字符串搜索算法实现,适用于快速查找大规模文本中的模式匹配。 **BM算法完整实现C代码** BM(Boyer-Moore)算法是一种在大文本中高效查找子串的字符串搜索算法,由Robert S. Boyer和J. Strothoff于1977年提出。相比于简单的线性查找,BM算法在处理大量数据时能显著提高查找效率。该算法的核心思想是利用坏字符规则和好后缀规则来减少不必要的字符比较,从而更快地定位到目标子串。 **坏字符规则**:当匹配过程中出现不匹配的字符时,可以根据这个“坏字符”在模式串中的位置和在主串中的当前位置,通过预计算的坏字符表来决定下一个比较的字符位置。坏字符表记录了模式串中每个字符最后一次出现在模式串的位置,这样可以跳过尽可能多的不相关字符。 **好后缀规则**:好后缀规则用于处理模式串中已匹配的字符序列。如果在某个位置匹配失败,我们可以检查模式串的后缀是否与模式串的前缀相同,如果相同,那么我们可以跳过与这个后缀长度相等的字符。这种规则可以利用已匹配的部分,避免重复比较。 在C语言中实现BM算法通常包括以下步骤: 1. 初始化坏字符表:根据模式串构建坏字符表,记录每个字符在模式串中的最后出现位置。 2. 主循环:从主串的起始位置开始,逐个字符与模式串进行比较,直到找到匹配或到达主串末尾。 3. 处理不匹配:当出现不匹配时,根据坏字符规则和好后缀规则确定下一个比较的字符位置。 4. 继续比较:更新主串和模式串的比较位置,继续进行下一轮比较,直至找到匹配子串或遍历完主串。 `BMSearch.cpp`文件很可能是实现BM算法的C代码,其中包含了算法的主要逻辑。在实际使用中,将此文件解压并添加到C/C++的控制台项目中,可以通过读取输入的主串和子串进行测试。通过调试和运行可以直观地看到BM算法如何在不同情况下提高查找效率。 在C语言中实现时需要注意内存管理、指针操作以及错误处理等问题。例如,确保输入字符串的有效性,避免越界访问,并且在必要时释放动态分配的内存。同时为了提高代码可读性和可维护性,可以将算法的各个部分分解为单独的函数,如构建坏字符表和执行匹配过程等。 总之,BM算法是字符串搜索领域的一个重要工具。通过巧妙地利用模式串的信息,在大规模文本中快速定位目标子串的能力使得它在优化文本处理和数据分析任务上具有重要意义。理解和掌握BM算法的实现原理对于提高相关应用性能至关重要。
  • BF、KMP和BM的测试数据
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    本文档包含了对BF(暴力匹配)、KMP与BM三种字符串搜索算法进行性能评估的数据。通过这些测试结果,读者可以直观地比较不同算法在各种场景下的效率表现。 刁肥宅制作的测试用数据包括BF、KMP与BM算法所需的随机字符串,这些字符串由大小写字母和数字组成,数量级从10到10^9。
  • 基于BM的视差图获取方
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    本研究提出了一种利用BM(双向匹配)算法改进视差图获取的方法,旨在提高立体视觉中的深度信息提取精度与效率。 该算法主要用于计算机视觉领域。通过使用双目相机的左右图像,并经过此算法处理后可以生成视差图。