• 欢迎访问开心洋葱网站,在线教程,推荐使用最新版火狐浏览器和Chrome浏览器访问本网站,欢迎加入开心洋葱 QQ群
  • 为方便开心洋葱网用户,开心洋葱官网已经开启复制功能!
  • 欢迎访问开心洋葱网站,手机也能访问哦~欢迎加入开心洋葱多维思维学习平台 QQ群
  • 如果您觉得本站非常有看点,那么赶紧使用Ctrl+D 收藏开心洋葱吧~~~~~~~~~~~~~!
  • 由于近期流量激增,小站的ECS没能经的起亲们的访问,本站依然没有盈利,如果各位看如果觉着文字不错,还请看官给小站打个赏~~~~~~~~~~~~~!

python如何使用BF算法实现关键词匹配

python 水墨上仙 1226次浏览

python通过BF算法实现关键词匹配

作者:smalltt

#!/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))


开心洋葱 , 版权所有丨如未注明 , 均为原创丨未经授权请勿修改 , 转载请注明python如何使用BF算法实现关键词匹配
喜欢 (0)
加载中……