horspool算法

Horspool算法是一种用于字符串搜索的简单算法，它是由Robert S. Horspool于1980年提出的。该算法的主要思想是将匹配字符表存储在一个表格中，然后从右向左逐个比较字符，如果匹配失败，就移动原串的指针，并根据最后一个字符在匹配表中找到应该跳过的位数。

算法思想与实现：

Horspool算法的思想很简单，它将预处理过的匹配字符表存储在一个数字数组中，然后按顺序比较主串和模式串的字符。每当比较失败时，就可以利用预处理表计算出要跳过的位数。具体实现可以参考下面的伪代码：

```

function Horspool(substr, str) // substr表示子串，str表示原串

var T ← preprocessing_table(substr) // 预处理匹配表

var i ← len(substr) - 1 // i指向子串的最后一个字符

var j ← i // j初始化为i，表示在第一次匹配中，应该将两个串的最后一个字符进行比较

while j < len(str) do // 从右向左逐个比较主串和模式串

if substr[i] = str[j] then // 当前字符匹配成功

if i = 0 then

return j // 找到了子串

else

i ← i - 1 // 继续比较

j ← j - 1

else // 匹配失败

j ← j + T[str[j]] // 计算应该跳过的位数，相当于将子串向右滑动

i ← len(substr) - 1 // 将i指向子串的最后一个字符

return -1 // 没有找到子串

```

其中，预处理匹配表的函数实现如下：

```

function preprocessing_table(substr)

var T ← new array(256, len(substr)) // 表格大小为ASCII码表的大小，即256，每个位置对应一个字符

for i from 0 to len(substr) - 2 do

T[substr[i]][i] ← len(substr) - i - 1 // 表示在主串中如果遇到str[i]字符，可以直接跳过T[str[i]]个字符，不必进行比较

T[substr[len(substr) - 1]][len(substr) - 1] ← len(substr) // 确定子串的最后一个字符应该跳过整个子串的长度

return T

```

算法分析：

Horspool算法的时间复杂度为O(mn)，其中m和n分别为模式串和主串的长度。但是，在实际应用中，Horspool算法的效率比它的时间复杂度要高很多。因为Horspool算法在每次匹配失败时，可以利用预处理表计算出要跳过的位数，从而避免了在主串中进行不必要的比较。

与其他算法的对比：

Horspool算法相对于其他字符串匹配算法，具有以下优点：

1. 相对简单的实现过程。只需要一个预处理表格，就可以避免一些循环查找，节省了部分查找时间。

2. 能够适用于较短的模式串。在进行短字符串匹配时，Horspool算法能够提供很好的搜索效率。

然而，相比于其他字符串匹配算法，Horspool算法也有其局限性：

1. 可能会出现字符集过大的情况。如果字符集很大，那么就需要构建一个非常大的预处理表格，会占据大量的空间。这也就是说，在匹配字符集较小的情况下Horspool算法的优势不明显。

2. 仅适用于精确匹配。任何部分的不匹配都将导致算法在子串中的移动，并重新开始比较。

结论：

综上所述，Horspool算法是一种相对效率高、实现简单的字符串匹配算法，即使在较短的字符串匹配中也能够提供很好的搜索效率。但是，在处理字符集较大或需要进行模糊匹配的情况下，其他算法（如KMP算法、BM算法等）更适合。因此，选择何种字符串匹配算法要根据实际情况进行选择。