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Rust字符串匹配Rabin-Karp算法详解

作者:Pomelo_刘金

Rabin-Karp算法也可以叫 Karp-Rabin 算法,它是用来解决多模式串匹配问题的,它的实现方式有点与众不同,首先是计算两个字符串的哈希值,然后通过比较这两个哈希值的大小来判断是否出现匹配,本文详细介绍了字符串匹配Rabin-Karp算法,需要的朋友可以参考下

1. Rabin-Karp 算法

也可以叫 Karp-Rabin 算法,由 Richard M. Karp 和 Michael O. Rabin 在 1987 年发表,它也是用来解决多模式串匹配问题的。它的实现方式有点与众不同,首先是计算两个字符串的哈希值,然后通过比较这两个哈希值的大小来判断是否出现匹配。

2. 原理

Rabin-Karp 算法使用哈希函数来计算字符串的哈希值。哈希函数是一种将任意长度的输入数据映射为固定长度输出的函数。在 Rabin-Karp 算法中,我们使用哈希函数来计算字符串的哈希值,并比较能否在文本字符串中得到相同的哈希值。

例如,假设我们有一个文本字符串 “hello world” 和一个模式字符串 “world”。我们可以使用哈希函数来计算这两个字符串的哈希值。如果这两个哈希值相等,那么我们就可以认为模式字符串在文本字符串中出现了。

3. 实现

下面是一个使用 Rust 语言实现的 Rabin-Karp 算法示例:

fn rabin_karp(text: &str, pattern: &str) -> Vec<usize> {
    let n = text.len();
    let m = pattern.len();
    let base: u64 = 256;
    let modulus: u64 = 101;
    let mut res = Vec::new();

    if m > n {
        return res;
    }

    // Precompute (base ** (m - 1)) % modulus
    let mut h: u64 = 1;
    for _ in 0..m - 1 {
        h = (h * base) % modulus;
    }

    // Compute the hash value of pattern and first window of text
    let mut p: u64 = 0;
    let mut t: u64 = 0;
    for i in 0..m {
        p = (base * p + pattern.as_bytes()[i] as u64) % modulus;
        t = (base * t + text.as_bytes()[i] as u64) % modulus;
    }

    // Slide the pattern over text one by one
    for i in 0..n - m + 1 {
        // Check the hash values of current window of text and pattern
        if p == t {
            // Check if the characters are actually the same
            if text[i..i + m] == *pattern {
                res.push(i);
            }
        }

        // Calculate the hash value for next window of text
        if i < n - m {
            t = (base * (t - text.as_bytes()[i] as u64 * h) + text.as_bytes()[i + m] as u64) % modulus;

            // We might get negative value of t, converting it to positive
            if t < 0 {
                t += modulus;
            }
        }
    }

    res
}

上面的代码实现了 Rabin-Karp 算法。它首先计算模式字符串和文本字符串第一个窗口的哈希值,然后逐个滑动窗口并比较哈希值。如果哈希值相等,则进一步比较字符是否相同。如果字符相同,则将当前位置添加到结果中。

复杂度分析:Rabin-Karp 算法的时间复杂度为 O(n),其中 n 是文本字符串的长度。空间复杂度为 O(1)。

4. 应用

Rabin-Karp 算法主要用来检测文章抄袭,比如 Semantic Scholar 的检测系统。它能够快速地在论文中搜寻原材料中的句子,同时忽略诸如大小写与标点等细节。

Rabin-Karp 算法具有一些优点,例如它能够快速地检测文章抄袭,并且能够处理大量数据。但是它也有一些缺点,例如它对于哈希碰撞非常敏感,并且在最坏情况下时间复杂度会退化为 O(nm),其中 n 是文本字符串的长度,m 是模式字符串的长度。

Rabin-Karp 算法是一种非常实用的字符串匹配算法,它能够快速地解决多模式串匹配问题,并且具有良好的性能。

到此这篇关于Rust字符串匹配Rabin-Karp算法详解的文章就介绍到这了,更多相关Rust字符串匹配Rabin-Karp内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家!

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