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字符串算法:概览

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字符串算法:编织文字的人

巴别图书馆

想象一座包含了字母所有可能组合的图书馆。在那无限的混乱中寻找一个特定的句子似乎是不可能的。 字符串算法就是这片混乱中的图书管理员。它们回答两个基本问题:

  1. 搜索: “这本书里有‘爱’这个字吗?”
  2. 压缩: “我能用更少的页数重写这本书而不丢失任何含义吗?”

在软件中,字符串无处不在。源代码、DNA 序列、HTTP 请求和用户日志本质上都是字符串。掌握字符串算法意味着掌握信息流本身。

模式的策略

在本章中,我们将探索处理文本的不同方式:

概念灵魂 / 隐喻代表算法最佳应用场景
前缀先知
根据你已经输入的内容预测未来。
Trie 树 (前缀树)自动补全
“搜索联系人…”
匹配单向舞者
从不回头。如果匹配失败,它会智能地向前滑动。
KMP (Knuth-Morris-Pratt)搜索 (Ctrl+F)
在文本中查找关键字。
相似度误差测量者
计算两个单词之间隔了多少个错别字。
Levenshtein 距离 (编辑距离)拼写检查
“您是不是要找…?”
压缩哈夫曼树
给常用词分配短代码,给罕见词分配长代码。
哈夫曼编码 (Huffman)ZIP / JPEG
减小文件体积。

字符串的三大法则

  1. 前缀 vs. 后缀: 大多数字符串魔法都发生在边缘。知道一个字符串如何开始(前缀)或如何结束(后缀),往往能告诉你关于中间部分的一切。
  2. 状态机: 字符串算法通常只是一个在状态序列中移动的机器人。“我看到了一个 ‘H’,现在我在等一个 ‘E’…”
  3. 字母表大小: 复杂度往往取决于字母表 (Σ\Sigma) 的大小。搜索二进制 (0/1) 与搜索中文文本 (20,000+ 字符) 是不同的挑战。

小结

在本章中,我们将看到搜索引擎如何索引网络,以及 ZIP 文件如何将千兆字节压缩为兆字节。我们将明白,文本不仅仅是数据;它是一种等待被发现的结构。

让我们从最直观的结构开始:Trie 树