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horspool算法分析

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Str1.compare(位置，可以用Horspool 算法，这是一种非常快速的搜索方法，但是编译起来非常费力 。你觉得Python适合算法比赛吗？有个同学最近在准备a 算法比赛，误选了Python，无奈之下只好把语言转到常见场景，在这种测量中，Python使用，内置类型str的find()成员函数 ， 而C使用，分别由用户实现的string类的find()成员函数、strstr标准库函数和KMP 算法 。

1、C中string可以查找某个字串是否存在吗当然！比如strings1，s2aaaCIN > > S1；如果(s1！S2){}或使用for循环来逐个搜索 。可以使用Horspool 算法这是一种非常快速的搜索方法 ， 但是编译起来非常费力 。我也没写完 。如果我完成它 ， 我可以把它送给你 。Cstring类有一个函数也可以比较 。str1.compare(位置 ， 

2、字符串匹配的传统 算法传统匹配算法字符串匹配算法虽然已经发展了几十年 ， 但是非常实用算法是近几年才出现的 。在字符串匹配的研究中，理论研究与实际应用脱节 。那些专门研究算法的学者，只关心算法理论上看起来很奇妙，时间复杂度很好 。而开发者只追求尽可能快的应用算法 。两人从不关注对方在做什么 。算法(如BNDM 算法)这种理论研究与实际应用相结合的方法是近几年才出现的 。

考虑以下情况:一个软件开发人员，或者一个计算生物学家 ， 或者一个研究人员，或者一个学生，对字符串匹配领域没有很深的理解，但是现在他需要处理一个文本搜索问题 。那些浩如烟海的书籍让读者淹没在各种搭配算法，却没有足够的知识去选择最合适的算法 。最后往往会导致这样的情况:选择最简单的算法来实现 。这往往会导致性能不佳，从而影响整个开发系统的质量 。

3、10个常用 算法 Principle:二分法搜索 ， 也称为二等分，是在一个有序数组中搜索特定元素算法 。一般步骤:(1)确定区间的中间位置k；(2)将搜索到的值T与数组进行比较 。最近有个同学在准备a 算法比赛，误选了Python，无奈之下转了常用场景的语言 。并且在算法比赛中不时出现串搜的场景 。本文比较了这一场景在Python和C中的运行速度，并提供了相关参数和运行结果 ， 供他人参考 。这次设置了两个场景:场景1中的源字符串字符分布由伪随机数生成器生成，代表字符串搜索的平均情况；场景2的源串可以被连续分成20个，
【horspool算法分析】001是“AB…B”(1个“A” ， 49个“B”)形式的模式串，其余字符片段是“AB…C”(1个“A”，48个“B”，1个“C”)形式 。在这种测量中，Python使用 ， 内置类型str的find()成员函数，而C使用 。分别由用户实现的string类的find()成员函数、strstr标准库函数和KMP 算法，IPython的%timeit magic命令可以输出多个代码执行的平均时间和标准差 ， 这里取平均时间 。

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