Go 数据结构和算法篇（十一）：字符串匹配之 BF 算法

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接下来的三篇教程，将由浅及深地给大家介绍三个常见的字符串匹配算法。

首先从最简单的字符串匹配算法 —— BF 算法说起，BF 是 Brute Force 的缩写，中文译作暴力匹配算法，也叫朴素匹配算法。

实现原理

BF 算法的原理很简单，在继续介绍之前，我们先引入两个术语：主串和模式串。简单来说，我们要在字符串 A 中查找子串 B，那么 A 就是主串，B 就是模式串。

作为最简单、最暴力的字符串匹配算法，BF 算法的思想可以用一句话来概括，那就是，如果主串长度为 n，模式串长度为 m，我们在主串中检查起始位置分别是 0、1、2…n-m 且长度为 m 的 n-m+1 个子串，看有没有跟模式串匹配的。图示如下：

BF算法图示结合上图，具体来说，就是每次拿模式串和主串对齐，然后从左到右依次比较每个字符，如果出现不相等，则把模式串往后移一个位置，再次重复上述步骤，直到模式串每个字符与对应主串位置字符都相等，则返回主串对应下标，表示找到，否则返回 -1，表示没找到。

示例代码

下面我们基于 BF 算法来实现一个 Go 语言版的字符串查找函数：

package main

import "fmt"

// BF 算法实现函数

func bfSearch(s, p string) int {

begin := 0

i, j := 0, 0

n, m := len(s), len(p) // 主串、子串长度

for i = 0; i < n; begin++ {

// 通过 BF 算法暴力匹配子串和主串

for j = 0; j < m; j++ {

if i < n && s[i] == p[j] {

// 如果子串和主串对应字符相等，逐一往后匹配

i++

} else {

// 否则退出当前循环，从主串下一个字符继续开始匹配

break

}

if j == m {

// 子串遍历完，表面已经找到，返回对应下标

return i - j

}

// 从下一个位置继续开始匹配

i = begin

i++

}

return -1

}

// 基于 BF 算法实现字符串查找函数

func strStrV1(haystack, needle string) int {

// 子串长度=0

if len(needle) == 0 {

return 0

}

//主串长度=0，或者主串长度小于子串长度

if len(haystack) == 0 || len(haystack) < len(needle) {

return -1

}

// 调用 BF 算法查找子串

return bfSearch(haystack, needle)

}

func main() {

s := "Hello, 学院君!"

p := "学院君"

pos := strStrV1(s, p)

fmt.Printf("Find \"%s\" at %d in \"%s\"\n", p, pos, s)

}

执行上述代码，打印结果如下：

性能分析

这个算法很好理解，因为这就是我们正常都能想到的暴力匹配，BF 算法的时间复杂度最差是 O(n*m)，意味着要模式串要移到主串 n-m 的位置上，并且模式串每个字符都要与子串比较。

尽管 BF 算法复杂度看起来很高，但是在日常开发中，如果主串和模式串规模不大的话，该算法依然比较常用，因为足够简单，实现起来容易，不容易出错。另外，在规模不大的情况下，开销也可以接受，毕竟 O(n*m) 是最差的表现，大部分时候，执行效率比这个都要高。

但是对于对时间要求比较敏感，或者需要高频匹配，数据规模较大的情况下，比如编辑器中的匹配功能、敏感词匹配系统等，BF 算法就不适用了，后面我们将介绍更高级的字符串匹配算法来处理这些场景需求。

（本文完）