python通过BF算法实现关键词匹配，BF算法，即暴风(Brute Force)算法，是普通的模式匹配算法，BF算法的思想就是将目标串S的第一个字符与模式串T的第一个字符进行匹配，若相等，则继续比较S的第二个字符和 T的第二个字符；若不相等，则比较S的第二个字符和T的第一个字符，依次比较下去，直到得出最后的匹配结果。BF算法是一种蛮力算法。
代码如下:
1 2 3 4 5 6 7 8 | #!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8
# filename BF
import time
"""
t="this is a big apple,this is a big apple,this is a big apple,this is a big apple."
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。"
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 | 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
if j==len(p):
break
elif (j==len(p)-1):
count=count+1
else:
i=i+1
j=0
print count
print time.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))
