プログラミング
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ボイヤームーアアルゴリズム


これはボイヤームーアアルゴリズムのもう1つのアプローチです。グッドサフィックスヒューリスティックメソッドと呼ばれることもあります。この場合、前処理テーブルがサフィックステーブルとして作成されます。この手順では、パターンの最後の文字から部分文字列またはパターンが検索されます。メイン文字列のサブストリングがパターンのサブストリングと一致すると、一致したサブストリングの他のオカレンスを見つけるために移動します。また、メイン文字列のサフィックスであるパターンのプレフィックスを見つけるために移動することもできます。それ以外の場合は、パターンの全長を移動します。

入力と出力

Input:
Main String: “ABAAABCDBBABCDDEBCABC”, Pattern: “ABC”
Output:
Pattern found at position: 4
Pattern found at position: 10
Pattern found at position: 18

アルゴリズム

fullSuffixMatch(shiftArray、borderArray、pattern)

入力- シフト位置、境界配列、検索するパターンを格納する配列。

出力- シフト配列と境界配列を埋めます。

Begin
   n := pattern length
   j := n
   j := n+1
   borderArray[i] := j

   while i > 0, do
      while j <= n AND pattern[i-1] ≠ pattern[j-1], do
         if shiftArray[j] = 0, then
            shiftArray[j] := j-i;
         j := borderArray[j];
      done

      decrease i and j by 1
      borderArray[i] := j
   done
End

partialSuffixMatch(shiftArray、borderArray、pattern)

入力- シフト位置、境界配列、検索するパターンを格納する配列。

出力- シフト配列と境界配列を埋めます。

Begin
   n := pattern length
   j := borderArray[0]

   for index of all characters ‘i’ of pattern, do
      if shiftArray[i] = 0, then
         shiftArray[i] := j
      if i = j then
         j := borderArray[j]
   done
End

searchPattern(text、pattern)

入力: 検索されるメインテキストとパターン

出力- パターンが見つかったインデックス

Begin
   patLen := pattern length
   strLen := text size

   for all entries of shiftArray, do
      set all entries to 0
   done

   call fullSuffixMatch(shiftArray, borderArray, pattern)
   call partialSuffixMatch(shiftArray, borderArray, pattern)
   shift := 0

   while shift <= (strLen - patLen), do
      j := patLen -1
      while j >= 0 and pattern[j] = text[shift + j], do
         decrease j by 1
      done

      if j < 0, then
         print the shift as, there is a match
         shift := shift + shiftArray[0]
      else
         shift := shift + shiftArray[j+1]
   done
End

#include<iostream>
using namespace std;

void fullSuffixMatch(int shiftArr[], int borderArr[], string pattern) {
   int n = pattern.size();       //find length of pattern
   int i = n;
   int j = n+1;
   borderArr[i] = j;

   while(i > 0) {
      //search right when (i-1)th and (j-1)th item are not same
      while(j <= n && pattern[i-1] != pattern[j-1] ) {
         if(shiftArr[j] == 0)
            shiftArr[j] = j-i;     //shift pattern from i to j
         j = borderArr[j];       //update border
      }
      i--;
      j--;
      borderArr[i] = j;
   }  
}

void partialSuffixMatch(int shiftArr[], int borderArr[], string pattern) {
   int n = pattern.size();    //find length of pattern
   int j;
   j = borderArr[0];

   for(int i = 0; i<n; i++) {
      if(shiftArr[i] == 0)
         shiftArr[i] = j;        //when shift is 0, set shift to border value
         if(i == j)
            j = borderArr[j];    //update border value
   }
}

void searchPattern(string mainString, string pattern, int array[], int *index) {
   int patLen = pattern.size();
   int strLen = mainString.size();
   int borderArray[patLen+1];
   int shiftArray[patLen + 1];

   for(int i = 0; i<=patLen; i++) {
      shiftArray[i] = 0;     //set all shift array to 0
   }

   fullSuffixMatch(shiftArray, borderArray, pattern);
   partialSuffixMatch(shiftArray, borderArray, pattern);
   int shift = 0;

   while(shift <= (strLen - patLen)) {
      int j = patLen - 1;
      while(j >= 0 && pattern[j] == mainString[shift+j]) {
         j--;         //reduce j when pattern and main string character is matching
      }

      if(j < 0) {
         (*index)++;
         array[(*index)] = shift;
         shift += shiftArray[0];
      }else {
          shift += shiftArray[j+1];
      }
   }
}

int main() {
   string mainString = "ABAAABCDBBABCDDEBCABC";
   string pattern = "ABC";
   int locArray[mainString.size()];
   int index = -1;
   searchPattern(mainString, pattern, locArray, &index);

   for(int i = 0; i <= index; i++) {
      cout << "Pattern found at position: " << locArray[i]<<endl;
    }
}

出力

Pattern found at position: 4
Pattern found at position: 10
Pattern found at position: 18

  1. フォードファルカーソンアルゴリズム

    Ford-Fulkersonアルゴリズムは、特定のグラフの開始頂点からシンク頂点への最大フローを検出するために使用されます。このグラフでは、すべてのエッジに容量があります。 SourceとSinkという名前の2つの頂点が提供されます。ソース頂点にはすべて外向きのエッジがあり、内向きのエッジはありません。シンクにはすべて内向きのエッジがあり、外向きのエッジはありません。 いくつかの制約があります: エッジのフローは、そのグラフの所定の容量を超えません。 流入フローと流出フローも、ソースとシンクを除くすべてのエッジで等しくなります。 入力と出力 入力:隣接行列:0 10 0 10 0

  2. フロイドウォーシャルアルゴリズム

    Floyd-Warshallアルゴリズムを使用して、特定の重み付きグラフからすべてのペアの最短経路問題を見つけます。このアルゴリズムの結果として、グラフ内の任意のノードから他のすべてのノードまでの最小距離を表す行列が生成されます。 最初、出力行列はグラフの指定されたコスト行列と同じです。その後、出力行列はすべての頂点kを中間頂点として更新されます。 このアルゴリズムの時間計算量はO(V ^ 3)です。ここで、Vはグラフ内の頂点の数です。 入力と出力 Input: The cost matrix of the graph. 0 3 6 ∞ ∞ ∞ &