乙巳🐍年

acc8226 的博客

我们今天讲另外一种特殊的树,“堆”(Heap)。堆这种数据结构的应用场景非常多,最经典的莫过于堆排序了。堆排序是一种原地的、时间复杂度为 O(nlogn)O(nlogn) 的排序算法。

前面我们学过快速排序,平均情况下,它的时间复杂度为 O(nlogn)O(nlogn)。尽管这两种排序算法的时间复杂度都是 O(nlogn)O(nlogn),甚至堆排序比快速排序的时间复杂度还要稳定,但是,在实际的软件开发中,快速排序的性能要比堆排序好,这是为什么呢?

现在,你可能还无法回答,甚至对问题本身还有点疑惑。没关系,带着这个问题,我们来学习今天的内容。等你学完之后,或许就能回答出来了。如何理解“堆”?

如何理解“堆”?

前面我们提到,堆是一种特殊的树。我们现在就来看看,什么样的树才是堆。我罗列了两点要求,只要满足这两点,它就是一个堆。

  • 堆是一个完全二叉树;
  • 堆中每一个节点的值都必须大于等于(或小于等于)其子树中每个节点的值。
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BF 算法

BF 算法中的 BF 是 Brute Force 的缩写,中文叫作暴力匹配算法,也叫朴素匹配算法。从名字可以看出,这种算法的字符串匹配方式很“暴力”,当然也就会比较简单、好懂,但相应的性能也不高。

在开始讲解这个算法之前,我先定义两个概念,方便我后面讲解。它们分别是主串和模式串。这俩概念很好理解,我举个例子你就懂了。

比方说,我们在字符串 A 中查找字符串 B,那字符串 A 就是主串,字符串 B 就是模式串。我们把主串的长度记作 n,模式串的长度记作 m。因为我们是在主串中查找模式串,所以 n>m。

作为最简单、最暴力的字符串匹配算法,BF 算法的思想可以用一句话来概括,那就是,我们在主串中,检查起始位置分别是 0、1、2…n-m 且长度为 m 的 n-m+1 个子串,看有没有跟模式串匹配的。我举一个例子给你看看,你应该可以理解得更清楚。

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KMP 算法基本原理

KMP 算法是根据三位作者(D.E.Knuth,J.H.Morris 和 V.R.Pratt)的名字来命名的,算法的全称是 Knuth Morris Pratt 算法,简称为 KMP 算法。

KMP 算法的核心思想,跟上一节讲的 BM 算法非常相近。我们假设主串是 a,模式串是 b。在模式串与主串匹配的过程中,当遇到不可匹配的字符的时候,我们希望找到一些规律,可以将模式串往后多滑动几位,跳过那些肯定不会匹配的情况。

还记得我们上一节讲到的好后缀和坏字符吗?这里我们可以类比一下,在模式串和主串匹配的过程中,把不能匹配的那个字符仍然叫作坏字符,把已经匹配的那段字符串叫作好前缀

KMP 算法就是在试图寻找一种规律:在模式串和主串匹配的过程中,当遇到坏字符后,对于已经比对过的好前缀,能否找到一种规律,将模式串一次性滑动很多位?

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