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本文实例讲述了python通过BF算法实现关键词匹配的方法。分享给大家供大家参考。具体实现方法如下:
#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8
# filename BF
import time
"""
t="this is a big apple,this is a big apple,this is a big apple,this is a big apple."
p="apple"
"""
t="为什么叫向量空间模型呢?其实我们可以把每个词给看成一个维度,而词的频率看成其值(有向),即向量,这样每篇文章的词及其频率就构成了一个i维空间图,两个文档的相似度就是两个空间图的接近度。假设文章只有两维的话,那么空间图就可以画在一个平面直角坐标系当中,读者可以假想两篇只有两个词的文章画图进行理解。"
p="读者"
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
if j==len(p):
break
elif (j==len(p)-1):
count=count+1
else:
i=i+1
j=0
print count
print time.time()-start
算法思想:目标串t与模式串p逐词比较,若对应位匹配,则进行下一位比较;若不相同,p右移1位,从p的第1位重新开始比较。
算法特点:整体移动方向:可认为在固定的情况下,p从左向右滑动;匹配比较时,从p的最左边位开始向右逐位与t串中对应位比较。p的滑动距离为1,这导致BF算法匹配效率低(相比其他算法,如:BM,KMP,滑动没有跳跃)。
该算法的时间复杂度为O(len(t)*len(p)),空间复杂度为O(len(t)+len(p))
希望本文所述对大家的Python程序设计有所帮助。
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