Python:Rabin-Karp算法哈希
我正在实现Rabin-Karp算法。我遇到了这个伪代码:
RABIN -KARP -MATCHER (T, P, d, q) 1 n = T.length
2 m = P.length
3 h = d^(m-1) mod q
4 p=0
5 t= 0
6 for i = 1 to m
/ preprocessing
/
7 p = (dp + P [i]) mod q
8 t = (dt + T [i]) mod q
9 for s = 0 to n-m
/ matching
/
10 if p == t
11 if P [1... m] == T [s + 1...s + m]
12 print “Pattern occurs with shift” s
13 if s < n-m
14 t = (d(t-T[s + 1]h) + T [s + m + 1]) mod q
我在Python 2.7中实现如下:
def Rabin_Karp_Matcher(text, pattern, d, q): n = len(text)
m = len(pattern)
h = pow(d,m-1)%q
p = 0
t =0
result = []
for i in range(m): # preprocessing
p = (d*p+ord(pattern[i]))%q
t = (d*t+ord(text[i]))%q
for s in range(n-m):
if p == t: # check character by character
match = True
for i in range(m):
if pattern[i] != text[s+i]:
match = False
break
if match:
result = result + [s]
if s < n-m:
t = (d*(t-ord(text[s+1])*h)+ord(text[s+m]))%q #index out of bounds here
return result
其中result是一个列表,其中包含模式文本的索引。
我的代码未能在3141592653589793中找到26,我怀疑它与伪代码第14行定义的哈希码有关。任何人都可以帮忙。
我传递了以下参数:
P =“ 26” T =“ 3141592653589793” d = 257 q = 11
P和T必须是字符的字符串/数组
回答:
这是您的代码的有效版本:
def Rabin_Karp_Matcher(text, pattern, d, q): n = len(text)
m = len(pattern)
h = pow(d,m-1)%q
p = 0
t = 0
result = []
for i in range(m): # preprocessing
p = (d*p+ord(pattern[i]))%q
t = (d*t+ord(text[i]))%q
for s in range(n-m+1): # note the +1
if p == t: # check character by character
match = True
for i in range(m):
if pattern[i] != text[s+i]:
match = False
break
if match:
result = result + [s]
if s < n-m:
t = (t-h*ord(text[s]))%q # remove letter s
t = (t*d+ord(text[s+m]))%q # add letter s+m
t = (t+q)%q # make sure that t >= 0
return result
print (Rabin_Karp_Matcher ("3141592653589793", "26", 257, 11))
print (Rabin_Karp_Matcher ("xxxxx", "xx", 40999999, 999999937))
输出为:
[6][0, 1, 2, 3]
第一步,检查是否text[0..m] == pattern
。在第二步中,您要检查是否text[1..m+1] ==
pattern。因此,您删除text[0]
从哈希(目前它是由您的预计算乘h
)t =
(t-h*ord(text[s]))%q。然后添加text[m]
到:t =
(t*d+ord(text[s+m]))%q。在下一步中,删除text[1]
并添加text[m+1]
,依此类推。出现这t =
(t+q)%q条线是因为模数的负数q
产生的余数在该范围内(-q; 0]
,我们希望它在该范围内[0; q)
。
请注意,您不希望检查n-m+1
子字符串总数n-m
,因此正确的循环是for s in range(n-m+1)
。由第二个示例检查(在“
xxxxx”中找到“ xx”)。
另外值得注意的是:
h = pow(d,m-1)%q
如果太大,线可能太慢m
。最好q
在每个m-2
乘法之后对结果取模。在最坏的情况下,该算法仍为O(nm)。使用
text="a"*100000
和pattern="a"*50000
,它将找到50001个文本子字符串与模式匹配的位置,并将逐个字符地检查它们。如果您希望代码在这样的极端情况下可以快速运行,则应跳过逐个字符的比较,并找到一种处理误报的方法(即,哈希值相等而字符串不相等)。选择大质数q
可能有助于将误报的可能性降低到可接受的水平。
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