主要介绍了python通过BF算法实现关键词匹配的方法,实例分析了BF算法的原理与Python实现技巧,具有一定参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下

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： 复制代码 代码如下:#!/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

BF和KMP算法过程#include #include using namespace std; #define N 80 void main() { char S[N],T[N]; int i,j,count=0; cout<<"请输入长串S:"; gets(S); cout<<"请输入子串T:"; gets(T); i=0;j=0; while(count!=strlen(T)&&i<(strlen(S))) { if(S[i]==T[j]) {i++;j++,count++;} else {i++;j=0;count=0;} }

装箱问题是NP问题。该文对装箱问题的BF算法进行了分析，用Visual C++实现该算法。

本Word资源分为三个内容共6页（部分代码含注释）：用串的顺序结构（数组）实现一段任意文本的单词个数的统计（详见注释）、比较BF算法和KMP算法(提供BF、KMP的完整算法)、运行结果截图。以下代码包含一些对字符串的基本操作，并展示了以上两个具体使用例子以及从运行时间上直观看出KMP算法的高效性。以下由C++程序设计语言编写的代码均已通过Dev-C++5.4.0和VS。为了防止误修改，文档已限制编辑（可复制），若想修改则密码是：1234。代码适合初学者和复习，仅供参考，学习时请养成独立思考的习惯。

BF算法和Kmp算法实现串匹配完整代码。

给定一个子串，要求找出某个字符串中该子串的第一次出现的位置，即实现各种模式匹配。本资源中含有bf算法，和kmp算法，以及改进后的kmp算法

数据结构，BF算法，替换字符，查找字符，利用BF算法，一个一个回溯进行比较！~

实现BF算法的改进算法:KMP算法和BM算法； 对上述3个算法进行时间复杂性分析，并设计实验程序验证分析结果。 附件中 3.3.h BF算法代码 3.5.h KMP算法代码 3.12.h BM算法代码

最简单的串匹配算法,主串和模式串相比较,若相等,继续逐个后续字符,否则从主串的一下个字符起再重新和模式的字符比较之.