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
#filenameBF
importtime
"""
t="thisisabigapple,thisisabigapple,thisisabigapple,thisisabigapple."
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
ifj==len(p):
break
elif(j==len(p)-1):
count=count+1
else:
i=i+1
j=0
printcount
printtime.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。