寫的好棒！！！%%%粘來咯...

字串匹配演算法，是在實際工程中經常遇到的問題，也是各大公司筆試面試的常考題目。此演算法通常輸入為原字串（string）和子串（pattern），要求返回子串在原字串中首次出現的位置。比如原字串為“ABCDEFG”，子串為“DEF”，則演算法返回3。常見的演算法包括：BF（Brute Force，暴力檢索）、RK（Robin-Karp，雜湊檢索）、KMP（教科書上最常見演算法）、BM（Boyer Moore）、Sunday等，下面詳細介紹。

1 BF演算法：
暴力檢索法是最好想到的演算法，也最好實現，在情況簡單的情況下可以直接使用：

2 RK演算法：
RK演算法是對BF演算法的一個改進：在BF演算法中，每一個字元都需要進行比較，並且當我們發現首字元匹配時仍然需要比較剩餘的所有字元。而在RK演算法中，就嘗試只進行一次比較來判定兩者是否相等。
RK演算法也可以進行多模式匹配，在論文查重等實際應用中一般都是使用此演算法。

首先計運算元串的HASH值，之後分別取原字串中子串長度的字串計算HASH值，比較兩者是否相等：如果HASH值不同，則兩者必定不匹配，如果相同，由於雜湊衝突存在，也需要按照BF演算法再次判定。

3 KMP演算法：
字串匹配最經典演算法之一，各大教科書上的看家絕學，曾被投票選為當今世界最偉大的十大演算法之一；但是晦澀難懂，並且十分難以實現，希望我下面的講解能讓你理解這個演算法。

        int* next = new int[needle.length()];
        next[0] = 0;
        int k = 0;
        for (int i = 1; i < needle.length(); i++)
        {
            while (k > 0 && needle[i] != needle[k])
            {
                k = next[k - 1];
            }
            if (needle[i] == needle[k])
            {
                k++;
            }
            next[i] = k;
        }

時間複雜度：O（N）

4 BM演算法：
在本科的時候，我一直認為KMP演算法是最好的字串匹配演算法，直到後來我遇到了BM演算法。BM演算法的執行效率要比KMP演算法快3-5倍左右，並且十分容易理解。各種記事本的“查詢”功能（CTRL + F）一般都是採用的此演算法。
網上所有講述這個演算法的帖子都是以傳統的“好字元規則”和“壞字元規則”來講述的，但是個人感覺其實這樣不容易理解，我總結了另外一套簡單的演算法規則：
我們拿這個演算法的發明人Moore教授的例子來講解：

首先，原字串和子串左端對齊，但是從尾部開始比較，就是首先比較“S”和“E”，這是一個十分巧妙的做法，如果字串不匹配的話，只需要這一次比較就可以確定。
在BM演算法中，當每次發現當前字元不匹配的時候，我們就需要尋找一下子串中是否有這個字元；比如當前“S”和“E”不匹配，那我們需要尋找一下子串當中是否存在“S”。發現子串當中並不存在，那我們將子串整體向後移動到原字串中“S”的下一個位置（但是如果子串中存在原字串當前字元腫麼辦呢，我們後面再說）：

我們接著從尾部開始比較，發現“P”和“E”不匹配，那我們查詢一下子串當中是否存在“P”，發現存在，那我們就把子串移動到兩個“P”對齊的位置：

已然從尾部開始比較，“E”匹配，“L”匹配，“P”匹配，“M”匹配，“I”和“A”不匹配！那我們就接著尋找一下子串當前是否出現了原字串中的字元，我們發現子串中第一個“E”和原字串中的字元可以對應，那直接將子串移動到兩個“E”對應的位置：

接著從尾部比較，發現“P”和“E”不匹配，那麼檢查一下子串當中是否出現了“P”，發現存在，那麼移動子串到兩個“P”對應：

從尾部開始，逐個匹配，發現全部能匹配上，匹配成功~
時間複雜度：最差情況O（MN），最好情況O（N）

5 Sunday演算法：
後來，我又發現了一種比BM演算法還要快，而且更容易理解的演算法，就是這個Sunday演算法：

首先原字串和子串左端對齊，發現“T”與“E”不匹配之後，檢測原字串中下一個字元（在這個例子中是“IS”後面的那個空格）是否在子串中出現，如果出現移動子串將兩者對齊，如果沒有出現則直接將子串移動到下一個位置。這裡空格沒有在子串中出現，移動子串到空格的下一個位置“A”：

發現“A”與“E”不匹配，但是原字串中下一個字元“E”在子串中出現了，第一個字元和最後一個字元都有出現，那麼首先移動子串靠後的字元與原字串對齊：

發現空格和“E”不匹配，原字串中下一個字元“空格”也沒有在子串中出現，所以直接移動子串到空格的下一個字元“E”：

這樣從頭開始逐個匹配，匹配成功！
時間複雜度：最差情況O（MN），最好情況O（N）

//實際我寫好像可以是o(M+N)啊。。

程式碼粘一下：

#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<algorithm>
using namespace std;
char a[10005],b[10005];//long a>long b
int c[30];//表示b串中存在的字母；不存在則為1，存在為最靠後的此字元距離尾部加一（要跳的地方） 
int la,lb;//字串a,b的長度 
int head;//當前搜尋到的頭字元 
int main()
{
    scanf("%s",a);
    scanf("%s",b);//read in
    la=strlen(a);
    lb=strlen(b); 
    for(int i=0;i<=lb-1;i++)
        c[b[i]-'a'+1]=lb-i;//初始化c陣列 
    for(int i=0;head<=la-1;)//i表示當前匹配長度 ,head指標跳到a尾時結束 
    {
        if(a[head+i]==b[i])
        {
            i++;//匹配則更新i值
            if(i==lb) //匹配到的長度等於b串長度 則成功 
            {
                printf("Yes");return 0;
            }
        }        
        else
        {
            if(c[a[head+lb]-'a'+1]!=0) head=head+c[a[head+lb]-'a'+1];//判斷是否出現
            else head=head+lb+2; //未出現，跳到下一個長度 
            i=0;//匹配值更新為0
        }         
    }
    printf("No");
    return 0;
}

轉載於:https://www.cnblogs.com/Franky-ln/p/5890201.html