1. PingCode智库首页
  2. 百科

c语言编写如何进行模糊查找

Edit1 • • 百科

c语言编写如何进行模糊查找

C语言编写如何进行模糊查找：使用字符串匹配算法、正则表达式库、模糊搜索算法。使用字符串匹配算法是最常见的方法，它可以通过部分匹配来查找目标字符串。正则表达式库提供了更强大的功能，可以匹配复杂的模式。模糊搜索算法则更加灵活，允许一定程度的错误和模糊匹配。

模糊查找是一种在不完全匹配的情况下查找字符串的方法，非常适用于需要在大数据集中进行搜索或在用户输入有误时提供建议的应用场景。下面，我们将详细探讨这几种方法及其实现。

一、使用字符串匹配算法

字符串匹配算法是模糊查找的基础。常见的字符串匹配算法有KMP算法、Boyer-Moore算法和Rabin-Karp算法。

1、KMP算法

KMP算法（Knuth-Morris-Pratt）是一种线性时间复杂度的字符串匹配算法，它通过预处理模式字符串来加速匹配过程。

实现步骤：

  • 预处理模式字符串：创建部分匹配表（Partial Match Table）。
  • 匹配过程：使用部分匹配表来进行快速匹配。

#include <stdio.h>


#include <string.h>


// 创建部分匹配表


void computeLPSArray(char* pat, int M, int* lps) {


    int len = 0;


    lps[0] = 0;


    int i = 1;


    while (i < M) {


        if (pat[i] == pat[len]) {


            len++;


            lps[i] = len;


            i++;


        } else {


            if (len != 0) {


                len = lps[len - 1];


            } else {


                lps[i] = 0;


                i++;


            }


        }


    }


}


// KMP 模式匹配算法


void KMPSearch(char* pat, char* txt) {


    int M = strlen(pat);


    int N = strlen(txt);


    int lps[M];


    computeLPSArray(pat, M, lps);


    int i = 0; // txt的索引


    int j = 0; // pat的索引


    while (i < N) {


        if (pat[j] == txt[i]) {


            j++;


            i++;


        }


        if (j == M) {


            printf("Found pattern at index %dn", i - j);


            j = lps[j - 1];


        } else if (i < N && pat[j] != txt[i]) {


            if (j != 0) {


                j = lps[j - 1];


            } else {


                i = i + 1;


            }


        }


    }


}


int main() {


    char txt[] = "ABABDABACDABABCABAB";


    char pat[] = "ABABCABAB";


    KMPSearch(pat, txt);


    return 0;


}

2、Boyer-Moore算法

Boyer-Moore算法是一种更高效的字符串匹配算法，它通过逆向匹配和模式预处理来加速匹配过程。它主要使用两个预处理表：坏字符表和好后缀表。

实现步骤：

  • 预处理坏字符表：记录字符在模式中出现的最右位置。
  • 预处理好后缀表：记录模式中后缀的匹配情况。
  • 匹配过程：根据坏字符表和好后缀表进行匹配。

#include <stdio.h>


#include <string.h>


#define NO_OF_CHARS 256


void badCharHeuristic(char *str, int size, int badchar[NO_OF_CHARS]) {


    int i;


    for (i = 0; i < NO_OF_CHARS; i++)


        badchar[i] = -1;


    for (i = 0; i < size; i++)


        badchar[(int) str[i]] = i;


}


void search(char *txt, char *pat) {


    int m = strlen(pat);


    int n = strlen(txt);


    int badchar[NO_OF_CHARS];


    badCharHeuristic(pat, m, badchar);


    int s = 0;


    while (s <= (n - m)) {


        int j = m - 1;


        while (j >= 0 && pat[j] == txt[s + j])


            j--;


        if (j < 0) {


            printf("Pattern occurs at shift = %dn", s);


            s += (s + m < n) ? m - badchar[txt[s + m]] : 1;


        } else {


            s += max(1, j - badchar[txt[s + j]]);


        }


    }


}


int main() {


    char txt[] = "ABAAABCD";


    char pat[] = "ABC";


    search(txt, pat);


    return 0;


}

二、使用正则表达式库

正则表达式是一种强大的字符串匹配工具，C语言中常用的正则表达式库有PCRE（Perl Compatible Regular Expressions）和POSIX正则表达式。

1、PCRE库

PCRE库提供了与Perl兼容的正则表达式功能，支持复杂的模式匹配。

安装PCRE库：

在Linux系统中，可以使用以下命令安装PCRE库：

sudo apt-get install libpcre3 libpcre3-dev

使用PCRE库进行正则表达式匹配：

#include <pcre.h>


#include <stdio.h>


#include <string.h>


void searchPattern(const char* pattern, const char* subject) {


    pcre* re;


    const char* error;


    int erroffset;


    int ovector[30];


    re = pcre_compile(pattern, 0, &error, &erroffset, NULL);


    if (!re) {


        printf("PCRE compilation failed at offset %d: %sn", erroffset, error);


        return;


    }


    int rc = pcre_exec(re, NULL, subject, strlen(subject), 0, 0, ovector, 30);


    if (rc < 0) {


        printf("Pattern not foundn");


    } else {


        printf("Pattern found at offset %dn", ovector[0]);


    }


    pcre_free(re);


}


int main() {


    const char* pattern = "AB.C";


    const char* subject = "ABC ABCD ABDC";


    searchPattern(pattern, subject);


    return 0;


}

2、POSIX正则表达式

POSIX正则表达式是标准C库的一部分，提供了基本的正则表达式功能。

使用POSIX正则表达式进行模式匹配：

#include <regex.h>


#include <stdio.h>


#include <string.h>


void searchPattern(const char* pattern, const char* subject) {


    regex_t regex;


    int reti;


    char msgbuf[100];


    reti = regcomp(&regex, pattern, 0);


    if (reti) {


        fprintf(stderr, "Could not compile regexn");


        return;


    }


    reti = regexec(&regex, subject, 0, NULL, 0);


    if (!reti) {


        puts("Match");


    } else if (reti == REG_NOMATCH) {


        puts("No match");


    } else {


        regerror(reti, &regex, msgbuf, sizeof(msgbuf));


        fprintf(stderr, "Regex match failed: %sn", msgbuf);


    }


    regfree(&regex);


}


int main() {


    const char* pattern = "AB.C";


    const char* subject = "ABC ABCD ABDC";


    searchPattern(pattern, subject);


    return 0;


}

三、使用模糊搜索算法

模糊搜索算法允许一定程度的错误和模糊匹配，常见的模糊搜索算法包括Levenshtein距离和Double Metaphone算法。

1、Levenshtein距离

Levenshtein距离用于计算两个字符串之间的编辑距离，即将一个字符串转换为另一个字符串所需的最少操作数。

实现步骤：

  • 初始化距离矩阵：创建一个二维数组记录编辑距离。
  • 计算编辑距离：根据插入、删除和替换操作更新距离矩阵。

#include <stdio.h>


#include <string.h>


#include <stdlib.h>


int min(int a, int b, int c) {


    if (a <= b && a <= c) return a;


    if (b <= a && b <= c) return b;


    return c;


}


int levenshtein(const char *s1, const char *s2) {


    int len1 = strlen(s1);


    int len2 = strlen(s2);


    int d = (int )malloc((len1 + 1) * sizeof(int *));


    for (int i = 0; i <= len1; i++) {


        d[i] = (int *)malloc((len2 + 1) * sizeof(int));


    }


    for (int i = 0; i <= len1; i++) {


        d[i][0] = i;


    }


    for (int j = 0; j <= len2; j++) {


        d[0][j] = j;


    }


    for (int i = 1; i <= len1; i++) {


        for (int j = 1; j <= len2; j++) {


            int cost = (s1[i - 1] == s2[j - 1]) ? 0 : 1;


            d[i][j] = min(d[i - 1][j] + 1, d[i][j - 1] + 1, d[i - 1][j - 1] + cost);


        }


    }


    int distance = d[len1][len2];


    for (int i = 0; i <= len1; i++) {


        free(d[i]);


    }


    free(d);


    return distance;


}


int main() {


    const char *s1 = "kitten";


    const char *s2 = "sitting";


    printf("Levenshtein distance: %dn", levenshtein(s1, s2));


    return 0;


}

2、Double Metaphone算法

Double Metaphone算法是用于模糊音素匹配的算法，它可以将单词转换为其音素编码，从而实现音素级别的模糊匹配。

实现步骤：

  • 转换单词为音素编码：根据发音规则将单词转换为音素编码。
  • 进行音素匹配：比较两个单词的音素编码。

#include <stdio.h>


#include <string.h>


#include <ctype.h>


// Double Metaphone implementation


void doubleMetaphone(const char *word, char *primary, char *secondary) {


    // Simplified version for demonstration purposes


    int len = strlen(word);


    int i = 0;


    while (i < len) {


        switch (toupper(word[i])) {


            case 'A': case 'E': case 'I': case 'O': case 'U': case 'Y':


                primary[i] = 'A';


                secondary[i] = 'A';


                break;


            case 'B':


                primary[i] = 'B';


                secondary[i] = 'B';


                break;


            case 'C':


                primary[i] = 'K';


                secondary[i] = 'K';


                break;


            // Add more rules as needed


            default:


                primary[i] = word[i];


                secondary[i] = word[i];


                break;


        }


        i++;


    }


    primary[i] = '';


    secondary[i] = '';


}


int main() {


    char primary[100], secondary[100];


    const char *word = "Smith";


    doubleMetaphone(word, primary, secondary);


    printf("Primary: %s, Secondary: %sn", primary, secondary);


    return 0;


}

四、结合使用多种方法

在实际应用中，可以结合使用多种方法来实现更为灵活和高效的模糊查找。例如，可以先使用字符串匹配算法进行初步筛选，再使用正则表达式进行精确匹配，最后使用模糊搜索算法进行模糊匹配。

1、初步筛选

使用KMP算法或Boyer-Moore算法进行初步筛选，找出可能的匹配位置。

2、精确匹配

使用正则表达式对初步筛选的结果进行精确匹配，过滤掉不符合复杂模式的结果。

3、模糊匹配

使用Levenshtein距离或Double Metaphone算法对剩余结果进行模糊匹配，找出最接近的匹配结果。

示例代码：

#include <stdio.h>


#include <string.h>


#include <pcre.h>


#include <stdlib.h>


// 定义Levenshtein距离函数


int levenshtein(const char *s1, const char *s2) {


    int len1 = strlen(s1);


    int len2 = strlen(s2);


    int d = (int )malloc((len1 + 1) * sizeof(int *));


    for (int i = 0; i <= len1; i++) {


        d[i] = (int *)malloc((len2 + 1) * sizeof(int));


    }


    for (int i = 0; i <= len1; i++) {


        d[i][0] = i;


    }


    for (int j = 0; j <= len2; j++) {


        d[0][j] = j;


    }


    for (int i = 1; i <= len1; i++) {


        for (int j = 1; j <= len2; j++) {


            int cost = (s1[i - 1] == s2[j - 1]) ? 0 : 1;


            d[i][j] = min(d[i - 1][j] + 1, d[i][j - 1] + 1, d[i - 1][j - 1] + cost);


        }


    }


    int distance = d[len1][len2];


    for (int i = 0; i <= len1; i++) {


        free(d[i]);


    }


    free(d);


    return distance;


}


// 定义正则表达式匹配函数


int regexMatch(const char* pattern, const char* subject) {


    pcre* re;


    const char* error;


    int erroffset;


    int ovector[30];


    re = pcre_compile(pattern, 0, &error, &erroffset, NULL);


    if (!re) {


        printf("PCRE compilation failed at offset %d: %sn", erroffset, error);


        return -1;


    }


    int rc = pcre_exec(re, NULL, subject, strlen(subject), 0, 0, ovector, 30);


    pcre_free(re);


    return rc;


}


int main() {


    const char* pattern = "AB.C";


    const char* subject = "ABC ABCD ABDC";


    if (regexMatch(pattern, subject) >= 0) {


        printf("Pattern foundn");


    } else {


        printf("Pattern not foundn");


    }


    const char *s1 = "kitten";


    const char *s2 = "sitting";


    printf("Levenshtein distance: %dn", levenshtein(s1, s2));


    return 0;


}

五、优化和性能考虑

模糊查找在处理大数据集时可能会面临性能瓶颈，因此需要进行优化和性能调优。

1、使用索引

在大数据集中，可以使用索引来加速查找过程。例如，可以使用倒排索引来快速查找包含特定关键词的记录。

2、并行处理

可以使用多线程或多进程来并行处理查找任务，从而提高查找速度。

3、缓存结果

对于频繁查询的模式，可以缓存查找结果，从而避免重复计算。

4、优化算法

选择合适的算法并进行优化。例如，可以根据具体场景选择KMP算法或Boyer-Moore算法，并对算法进行优化。

示例代码：

#include <stdio.h>


#include <string.h>


#include <pcre.h>


#include <stdlib.h>


#include <pthread.h>


// 定义Levenshtein距离函数


int levenshtein(const char *s1, const char *s2) {


    int len1 = strlen(s1);


    int len2 = strlen(s2);


    int d = (int )malloc((len1 + 1) * sizeof(int *));


    for (int i = 0; i <= len1; i++) {


        d[i] = (int *)malloc((len2 + 1) * sizeof(int));


    }


    for (int i = 0; i <= len1; i++) {


        d[i][0] = i;


    }


    for (int j = 0; j <= len2; j++) {


        d[0][j] = j;


    }


    for (int i = 1; i <= len1; i++) {


        for (int j = 1; j <= len2; j++) {


            int cost = (s1[i - 1] == s2[j - 1]) ? 0 : 1;


            d[i][j] = min(d[i - 1][j] + 1, d[i][j - 1] + 1, d[i - 1][j - 1] + cost);


        }


    }


    int distance = d[len1][len2];


    for (int i = 0; i <= len1; i++) {


        free(d[i]);


    }


    free(d);


    return distance;


}


// 定义正则表达式匹配函数


int regexMatch(const char* pattern, const char* subject) {

相关问答FAQs：

Q: 如何在C语言中实现模糊查找？
A: 在C语言中，可以使用字符串处理函数和循环结构来实现模糊查找。首先，将待查找的字符串和目标字符串进行比较，逐个字符进行匹配。然后，利用循环结构遍历目标字符串，找到与待查找字符串相匹配的部分。

Q: C语言中有哪些常用的模糊查找算法？
A: C语言中常用的模糊查找算法有暴力匹配算法、KMP算法和Boyer-Moore算法。这些算法都是基于字符串匹配的原理，通过不同的匹配策略和优化方法来实现模糊查找。

Q: 如何在C语言中实现模糊查找的忽略大小写功能？
A: 要在C语言中实现模糊查找的忽略大小写功能，可以使用字符串处理函数tolower()或toupper()将待查找的字符串和目标字符串都转换为小写或大写。然后，再进行字符串的比较和匹配操作，这样就可以忽略大小写进行模糊查找了。

原创文章，作者：Edit1，如若转载，请注明出处：https://docs.pingcode.com/baike/1036086

赞 (0)
Edit1Edit1
上一篇 2024年8月27日 下午3:28
下一篇 2024年8月27日 下午3:28
免费注册
电话联系

4008001024

微信咨询
微信咨询
返回顶部