python通过BF算法实现关键词匹配的方法

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：

#!/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))

希望本文所述对大家的Python程序设计有所帮助。