Python中的字符串查找操作方法总结

yipeiwu_com7年前Python基础

基本的字符串位置查找方法
Python 查找字符串使用 变量.find("要查找的内容"[,开始位置,结束位置]),开始位置和结束位置,表示要查找的范围,为空则表示查找所有。查找到后会返回位置,位置从0开始算,如果每找到则返回-1。

str = 'a,hello' 
print str.find('hello') # 在字符串str里查找字符串hello 
>> 2     # 输出结果 

朴素匹配算法

朴素匹配算法是对目标字符串和模板字符串的一一匹配。如果匹配得上,下标向右移一位, 否则清空并重新开始匹配。

target = 'abb aba'
pattern = 'aba'

def match(target, pattern):
  i = j = 0
  n, m = len(target), len(pattern)
  while i < n and j < m:
    # 如果字符相等则目标和模板的下标都向右移
    if target[i] == pattern[j]:
      i, j = i+1, j+1
    else:
      # 如果字符不相等则目标下标切换到不相等的下标
      # 模板下标移动到初始下标
      i = i - j + 1
      j = 0
  if j == m:
    return i - j
  return -1

把上面的加上print后打印一遍

#修改的地方
else:
  i = i -j + 1
  j = 0
  print(target[i], pattern[j], i, j)

# 打印结果
b a 1 0
b a 2 0
 a 3 0
a a 4 0

循环会一直到相等的匹配值, 这个方法效率低下,主要是在不匹配时会重新把模板字符循环一次。最多可能会出现 m * (n-m +1)次。m是模板字符的长度,n-m + 1是排除不等字符的次数。

KMP 算法

kmp是通过已知匹配的字符进行移位的算法,比如上面的abb 中跟abc比较的话 ab是已知的。

def match(target, pattern):
  i = j = 0
  n, m = len(target), len(pattern)
  while i < n and j < m:
    # 如果字符相等则目标和模板的下标都向右移
    if if j == -1 and target[i] == pattern[j]:
      i, j = i+1, j+1
    else:
      # 这里通过next 函数来判断位移个数
      i = i - j + pattern_next(pattern[:j])
      j = 0
  if j == m:
    return i - j
  return -1


def pattern_next(s):  
  prefix = [s[:i+1] for i in range(len(s)-1)]
  suffix = [s[i+1:] for i in range(len(s)-1)]
  l = list(set(prefix) & set(suffix))
  return len(l)

相关文章

pytorch 中pad函数toch.nn.functional.pad()的用法

pytorch 中pad函数toch.nn.functional.pad()的用法

padding操作是给图像外围加像素点。 为了实际说明操作过程,这里我们使用一张实际的图片来做一下处理。 这张图片是大小是(256,256),使用pad来给它加上一个黑色的边框。具体代...

Python常见异常分类与处理方法

Python常见异常类型大概分为以下类: 1.AssertionError:当assert断言条件为假的时候抛出的异常 2.AttributeError:当访问的对象属性不存在的时候抛出...

Django框架中间件(Middleware)用法实例分析

Django框架中间件(Middleware)用法实例分析

本文实例讲述了Django框架中间件(Middleware)用法。分享给大家供大家参考,具体如下: 1、面向切面编程 切点(钩子) 切点允许我们动态的在原有逻辑中插入一部分代码...

python妙用之编码的转换详解

python妙用之编码的转换详解

前言 记得刚入门那个时候,自己处理编码转换问题往往是“百度:url解码、base64加密、hex……”,或者是使用一款叫做“小葵多功能转换工具”的软件,再后来直接上Burpsuite的d...

numpy实现神经网络反向传播算法的步骤

numpy实现神经网络反向传播算法的步骤

一、任务 实现一个4 层的全连接网络实现二分类任务,网络输入节点数为2,隐藏层的节点数设计为:25,50,25,输出层2 个节点,分别表示属于类别1 的概率和类别2 的概率,如图所示。...