c语言如何在字符串中查找字符串

C语言在字符串中查找字符串的方法主要有使用标准库函数strstr、手动实现字符串查找算法、使用KMP算法。下面将详细介绍其中一种方法：使用标准库函数strstr。strstr函数是C标准库中的一个函数，用于查找一个字符串在另一个字符串中的首次出现位置。它的使用非常简单，只需要提供两个字符串参数：要查找的目标字符串和要在其中查找的源字符串。

一、C语言中字符串查找的基础知识

1、字符串的表示

在C语言中，字符串是由字符数组表示的，以空字符('')结尾。这意味着我们可以使用数组索引来访问字符串中的每个字符，并且字符串操作函数会查找这个终止符来确定字符串的长度。

2、`strstr`函数的使用

strstr函数的定义在<string.h>头文件中，其原型为：

char *strstr(const char *haystack, const char *needle);

haystack是要在其中查找的源字符串，needle是要查找的目标字符串。strstr返回一个指向needle在haystack中首次出现的位置的指针，如果没有找到，返回NULL。

3、示例代码

以下是一个简单的示例代码，演示了如何使用strstr函数在字符串中查找另一个字符串：

#include <stdio.h>
#include <string.h>
int main() {
    const char *haystack = "Hello, welcome to the world of C programming.";
    const char *needle = "welcome";
    char *result = strstr(haystack, needle);
    if (result) {
        printf("Found '%s' at position: %ldn", needle, result - haystack);
    } else {
        printf("String '%s' not found.n", needle);
    }
    return 0;
}

在这段代码中，我们定义了两个字符串haystack和needle，并使用strstr函数查找needle在haystack中的位置。如果找到了，result将是一个指向needle在haystack中首次出现位置的指针，我们可以通过计算指针差来得到其位置。

二、手动实现字符串查找算法

1、朴素字符串匹配算法

朴素字符串匹配算法是最简单的字符串查找方法，它逐字符比较源字符串和目标字符串。如果匹配失败，则移动到源字符串的下一个位置，再次进行比较。其时间复杂度为O(n*m)，其中n是源字符串的长度，m是目标字符串的长度。

2、代码实现

以下是朴素字符串匹配算法的实现代码：

#include <stdio.h>
#include <string.h>
char *naive_search(const char *haystack, const char *needle) {
    size_t haystack_len = strlen(haystack);
    size_t needle_len = strlen(needle);
    for (size_t i = 0; i <= haystack_len - needle_len; i++) {
        size_t j = 0;
        while (j < needle_len && haystack[i + j] == needle[j]) {
            j++;
        }
        if (j == needle_len) {
            return (char *)(haystack + i);
        }
    }
    return NULL;
}
int main() {
    const char *haystack = "Hello, welcome to the world of C programming.";
    const char *needle = "welcome";
    char *result = naive_search(haystack, needle);
    if (result) {
        printf("Found '%s' at position: %ldn", needle, result - haystack);
    } else {
        printf("String '%s' not found.n", needle);
    }
    return 0;
}

在这段代码中，naive_search函数手动实现了字符串查找算法。它遍历源字符串的每个字符，并检查从该字符开始的子字符串是否与目标字符串匹配。如果找到匹配，则返回一个指向匹配位置的指针；如果没有找到，则返回NULL。

三、KMP算法

1、KMP算法简介

KMP（Knuth-Morris-Pratt）算法是一种高效的字符串查找算法，利用部分匹配表（也称为前缀函数）来避免重复的字符比较。其时间复杂度为O(n+m)，其中n是源字符串的长度，m是目标字符串的长度。

2、部分匹配表的构建

部分匹配表记录了目标字符串的前缀和后缀的匹配信息，用于在查找过程中快速跳过不必要的比较。部分匹配表的构建过程如下：

#include <stdio.h>
#include <string.h>
void compute_lps_array(const char *pattern, int m, int *lps) {
    int length = 0;
    lps[0] = 0;
    int i = 1;
    while (i < m) {
        if (pattern[i] == pattern[length]) {
            length++;
            lps[i] = length;
            i++;
        } else {
            if (length != 0) {
                length = lps[length - 1];
            } else {
                lps[i] = 0;
                i++;
            }
        }
    }
}
char *kmp_search(const char *haystack, const char *needle) {
    int n = strlen(haystack);
    int m = strlen(needle);
    int lps[m];
    compute_lps_array(needle, m, lps);
    int i = 0;
    int j = 0;
    while (i < n) {
        if (needle[j] == haystack[i]) {
            i++;
            j++;
        }
        if (j == m) {
            return (char *)(haystack + i - j);
        } else if (i < n && needle[j] != haystack[i]) {
            if (j != 0) {
                j = lps[j - 1];
            } else {
                i++;
            }
        }
    }
    return NULL;
}
int main() {
    const char *haystack = "Hello, welcome to the world of C programming.";
    const char *needle = "welcome";
    char *result = kmp_search(haystack, needle);
    if (result) {
        printf("Found '%s' at position: %ldn", needle, result - haystack);
    } else {
        printf("String '%s' not found.n", needle);
    }
    return 0;
}

在这段代码中，compute_lps_array函数用于构建部分匹配表，kmp_search函数使用KMP算法在字符串中查找目标字符串。如果找到匹配，则返回一个指向匹配位置的指针；如果没有找到，则返回NULL。

四、总结

在C语言中，查找字符串的方法有多种，包括使用标准库函数strstr、手动实现字符串查找算法以及使用KMP算法。使用标准库函数strstr是最简单和直接的方法，适合大多数情况。手动实现字符串查找算法可以提供更好的理解和控制，但实现过程较为繁琐。KMP算法是一个高效的字符串查找算法，适用于需要高性能的应用场景。

在实际项目中选择合适的方法取决于具体的需求和性能要求。对于大多数普通应用，使用strstr函数即可满足需求；对于需要优化性能的场景，可以考虑使用KMP算法。

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