Часть 1. Теоретические сведения об алгоритмах поиска подстроки в строке

1. Основные понятия.

1. Строка, её длина, подстрока.

Здесь мы приводим ряд определений, которые будем использовать в изложении материала [5, 11].

Определение 1. Строка (слово) - это последовательность знаков (называемых буквами) из некоторого конечного множества, называемого алфавитом.

Определение 2. Длина строки – количество знаков в строке.

Слова будем обозначать буквами латинского алфавита, напр. X=x[1]x[2]…x[n] – слово длинной n, где x[i] (i-ая буква слова) принадлежит алфавиту. Lentgh(X)= =n – обозначение длины строки.

Определение 3. Слово не содержащее ни одной буквы называется пустым.

Пустое слово обычно обозначают буквой L. Length(L)=0.

Определение 4. Слово X называется префиксом слова Y, если есть такое слово Z, что Y=XZ. Причем само слово является префиксом для самого себя (т.к. найдется нулевое слово L, что X=LX.

Пример: слово ab является префиксом слова abcfa.

Определение 5. Слово X называется суффиксом слова Y, если есть такое слово Z, что Y=ZX. Аналогично, слово является суффиксом самого себя.

Пример: слово bfg является суффиксом слова vsenfbfg.

Определение 6. Слово X называется подстрокой строки Y, если найдутся такие строки Z₁ и Z₂, что Y=Z₁XZ₂. При этом Z₁ называют левым, а Z₂ - правым крылом подстроки. Подстрокой может быть и само слово. Иногда при этом слово X называют вхождением в слово Y. Среди всех вхождений слова X в слово Y, вхождение с наименьшей длиной своего левого крыла называют первым или главным вхождением. Для обозначения вхождения используют обозначение X Y.

Пример: слова hrf и fhr является подстроками слова abhrfhr, gf sfdgfro.

1.1.2. Понятие о сложности алгоритма.

Целью нашей работы является найти эффективный алгоритм, однако ничего пока не было сказано о методе оценки алгоритмов.

Традиционно в программировании понятие сложности алгоритма связано с использованием ресурсов компьютера: насколько много процессорного времени требует программа для своего выполнения, насколько много при этом расходуется память машины? Учет памяти обычно ведется по объему данных и не принимается во внимание память, расходуемая для записи команд программы. Время рассчитывается в относительных единицах так, чтобы эта оценка, по возможности, была одинаковой для машин с разной тактовой частотой. [11, с. 38-40]

В данной работе будут рассмотрены две характеристики сложности алгоритмов - временная и емкостная. Мы не будем обсуждать логическую сложность разработки алгоритма - сколько «человеко-дней» нужно потратить на создание программы, поскольку не представляется возможным дать объективные количественные характеристики.

Временную сложность будем подсчитывать в исполняемых командах: количество арифметических операций, количество сравнений, пересылок (в зависимости от алгоритма). Емкостная сложность будет определяться количеством переменных, элементов массивов, элементов записей или просто количеством байт [6, 7, 10, 11].

Эффективность алгоритма также будет оцениваться с помощью подсчета времени выполнения алгоритмом конкретно поставленной задачи, т.е. с помощью эксперимента, подробнее об этом в части 2 данной работы.