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Sunday 算法

RonChen · 2026-09-12 · via 博客园 - RonChen

Sunday 算法由 Daniel M. Sunday 于 1990 年提出，是一种极其高效的单模式字符串匹配算法，尤其在处理长文本与较短模式串时表现出色。

Sunday 算法的匹配过程从左向右进行，但它在遇到不匹配时，只关注当前滑动窗口之外紧跟的下一个字符。

设文本串为 \(T\)，长度为 \(n\)，模式串为 \(P\)，长度为 \(m\)，当前匹配窗口为 \(T_{i \dots i+m-1}\)。如果在窗口内发现字符不匹配，算法会直接查看紧跟在窗口后的字符，即 \(T_{i+m}\)：

情况 A：如果 \(T_{i+m}\) 不在模式串 \(P\) 中存在，说明包含该字符的任何窗口都无法匹配。窗口可以直接向后滑动，跳过这个字符，滑动距离为 \(m+1\)。
情况 B：如果 \(T_{i+m}\) 在模式串 \(P\) 中存在，为了不漏掉可能的匹配，需要将模式串中最靠右的该字符与 \(T_{i+m}\) 对齐。

为了快速决定滑动距离，需要预处理出一个偏移表，记录每个字符对应的滑动步长。

默认值：对于所有不在模式串中的字符，其偏移量为 \(m+1\)。
模式串内的字符：遍历模式串，对于字符 \(P_j \ (0 \le j \lt m)\)，它距离模式串末尾的距离是 \(m-1-j\)。为了让该字符与窗口外的下一个字符对齐，模式串需要滑动的距离为 \(m-j\)。
注意：如果一个字符在模式串中出现多次，以最靠右的出现位置为准。

vector<int> sunday_search(const string &text, const string &pattern) {
    int n = text.length(), m = pattern.length();
    vector<int> results;
    // 边界情况处理
    if (m == 0 || n < m) return results;
    // 1. 初始化偏移表，默认偏移量为 m + 1
    // 假设字符集为 128 个 ASCII 字符
    vector<int> shift(128, m + 1);
    // 2. 计算模式串中每个字符的偏移量
    for (int i = 0; i < m; i++) {
        shift[pattern[i]] = m - i;
    }
    int i = 0;
    // 3. 开始匹配
    while (i <= n - m) {
        // 检查当前窗口是否完全匹配
        bool match = true;
        for (int j = 0; j < m; j++) {
            if (text[i + j] != pattern[j]) {
                match = false;
                break;
            }
        }
        if (match) results.push_back(i);
        // 如果已经到了文本末尾，无需再获取下一个字符
        if (i + m >= n) break;
        // 核心：根据窗口紧跟的下一个字符决定跳跃距离
        char next_char = text[i + m];
        i += shift[next_char];
    }
    return results;
}

如果题目中的字符串是由随机字符组成的（例如普通的英文文章、日志数据），Sunday 算法的速度往往很快。但如果题目刻意构造极端数据，Sunday 算法会退化为 \(O(n \times m)\) 的暴力搜索。

2022 CSP-S1 阅读程序 T1

#include <iostream>
#include <string>
#include <vector>

using namespace std;

int f(const string &s, const string &t)
{
    int n = s.length(), m = t.length();

    vector<int> shift(128, m + 1);

    int i, j;

    for (j = 0; j < m; j++)
        shift[t[j]] = m - j;
    
    for (i = 0; i <= n - m; i += shift[s[i + m]]) {
        j = 0; 
        while (j < m && s[i + j] == t[j]) j++;
        if (j == m) return i;
    }

    return -1;
}

int main()
{
    string a, b;
    cin >> a >> b;
    cout << f(a, b) << endl;
    return 0;
}

假设输入字符串由 ASCII 可见字符组成：

当输入为 abcde fg 时，输出为 -1。（正确/错误）
当输入为 abbababbbab abab 时，输出为 4。（正确/错误）
当输入为 GoodLuckCsp2022 22 时，第 20 行的 j++ 语句执行次数为 \(2\)。（正确/错误）
该算法最坏情况下的时间复杂度为？
f(a, b) 与下列哪个语句的功能最类似？

A. a.find(b)
B. a.rfind(b)
C. a.substr(b)
D. a.compare(b)

当输入为 baaabaaabaaabaaaa aaaa，第 20 行的 j++ 语句执行次数为？

答案

判断：正确

计算过程：
输入 a = "abcde", b = "fg"（\(n=5, m=2\)）。shift 数组初始全为 \(3\)。
根据 b 计算偏移表：shift['f'] = 2, shift['g'] = 1。

\(i=0\)：当前窗口为 "ab"，'a' != 'f'，在 \(j=0\) 处失配。查看下一字符 a[0+2] = a[2] = 'c'，shift['c'] = 3，更新 \(i = 0 + 3 = 3\)。
\(i=3\)：当前窗口为 "de"，'d' != 'f'，在 \(j=0\) 处失配。查看下一字符 a[3+2] = a[5] = '\0'（C++中字符串末尾后的字符访问），shift['\0'] = 3，更新 \(i = 3 + 3 = 6\)。
此时 \(i = 6 > n - m = 3\)，循环条件不满足，跳出循环并返回 -1。

判断：错误

计算过程：
输入 a = "abbababbbab", b = "abab"（\(n=11, m=4\)）。默认 shift 为 \(5\)。
根据 b 计算偏移表：shift['a'] = 2, shift['b'] = 1。

\(i=0\)：窗口 "abba"，在 \(j=2\) 处失配（a[2]='b' != t[2]='a'）。下个字符为 a[0+4] = a[4] = 'b'，更新 \(i = 0 + shift['b'] = 1\)。
\(i=1\)：窗口 "bbab"，在 \(j=0\) 处失配（'b' != 'a'）。下个字符为 a[1+4] = a[5] = 'a'，更新 \(i = 1 + shift['a'] = 1 + 2 = 3\)。
\(i=3\)：窗口 "abab"，逐个比对全部成功（\(j\) 最终递增到 \(4\)）。循环结束，直接返回当前的起始位置 \(3\)。

判断：正确

计算过程：
输入 a = "GoodLuckCsp2022", b = "22"（\(n=15, m=2\)）。默认 shift 为 \(3\)。shift['2'] = 1。

\(i=0, 3, 6\)：窗口分别为 "Go", "dL", "ck"。每次都在首字符发生失配（j++ 执行 \(0\) 次），且下一位字符分别为 'o', 'u', 'C'，其 shift 值均为 \(3\)，因此 \(i\) 依次递增为 \(3, 6, 9\)。
\(i=9\)：窗口 "sp"，在 \(j=0\) 失配（j++ 执行 \(0\) 次）。下一位字符为 a[11]='2'，shift['2']=1，更新 \(i = 9+1=10\)。
\(i=10\)：窗口 "p2"，首字符 'p' != '2' 再次在 \(j=0\) 失配（j++ 执行 \(0\) 次）。下一位字符为 a[12]='0'，shift['0']=3，更新 \(i = 10+3=13\)。
\(i=13\)：窗口 "22"，与目标串 "22" 逐位比对。首字符相等（执行第 \(1\) 次 j++），第二个字符也相等（执行第 \(2\) 次 j++）。匹配成功，返回 \(13\)。
全局累计下来，j++ 语句仅在最后一次完全匹配时执行了 \(2\) 次。

\(O(n \times m)\)

要让 Sunday 算法退化到最坏情况，必须同时满足两个极其苛刻的条件：

单趟比较代价极大：每次窗口匹配时，都要比对到模式串的末尾或接近末尾才发生失配。
滑动步长极小：每次失配后，根据主串参与匹配窗口的下一个字符计算出的偏移量（shift）尽可能小（最好每次只滑动 1 步）。

极端数据构造示例解析：
假设构造这样的文本串（主串）和模式串：

主串（\(a\)）："aaaaa...aaaaa" （长度为 \(n\)，全为 'a'）
模式串（\(b\)）："aaa...aba" （长度为 \(m\)，前 \(m-2\) 个全为 'a'，倒数第 2 个为 'b'，最后 1 个为 'a'）

执行过程推演：

构建 shift 表：
对于模式串 "aaa...aba"，字符 'a' 最后一次出现的位置是下标 \(m-1\)（即最后一位）。
根据 Sunday 算法的偏移规则：shift['a'] = m - (m - 1) = 1。
窗口匹配与失配：
在任何一个起始位置 \(i\)，由于主串全为 'a'，前 \(m-2\) 次比对（'a' == 'a'）都会成功。
直到比对到模式串的倒数第 2 位（即 \(j = m-2\) 时），主串的 'a' 与模式串的 'b' 才会发生失配。
此时，算法已经执行了 \(m-1\) 次比对（包含了 \(m-2\) 次成功和 \(1\) 次失败）。
计算偏移并滑动：
失配后，算法查看主串该窗口后的下一个字符（即 \(a[i+m]\)）。
因为主串全为 'a'，该字符必然是 'a'。
查表得到 shift['a'] = 1，因此窗口只能向右滑动 1 步，即 \(i \gets i + 1\)。
循环往复：
滑动 1 步后，新的窗口再次重复上述过程：执行 \(m-1\) 次比较后失配，然后再次只能滑动 1 步。

复杂度计算：
由于每次只前进 1 步，外层循环大约会执行 \(n - m\) 次；而内层每次匹配都会进行 \(m-1\) 次字符比较。
总比较次数约为 \((n - m) \times (m - 1)\)。
当 \(n \gg m\) 时，时间复杂度退化为标准的 \(O(n \times m)\)。

A. a.find(b)
f(a, b) 的核心逻辑是寻找字符串 b 在 a 中首次出现的起始下标位置，若未找到则返回 -1。这与 C++ 标准库中 std::string::find 的行为高度一致（找不到时返回 string::npos，强转为 int 时值即为 -1）。

10
输入 a = "baaabaaabaaabaaaa", b = "aaaa"（\(n=17, m=4\)）。shift['a']=1，shift['b']=5。

\(i=0\)：窗口 "baaa"，首字符失配（j++ \(0\) 次）。下个字符为 a[4]='b'，\(i \gets 0+5=5\)。
\(i=5\)：窗口 "aaab"，前 \(3\) 位匹配（j++ \(3\) 次）。下个字符为 a[9]='a'，\(i \gets 5+1=6\)。
\(i=6\)：窗口 "aaba"，前 \(2\) 位匹配（j++ \(2\) 次）。下个字符为 a[10]='a'，\(i \gets 6+1=7\)。
\(i=7\)：窗口 "abaa"，首位匹配（j++ \(1\) 次）。下个字符为 a[11]='a'，\(i \gets 7+1=8\)。
\(i=8\)：窗口 "baaa"，首字符失配（j++ \(0\) 次）。下个字符为 a[12]='b'，\(i \gets 8+5=13\)。
\(i=13\)：窗口 "aaaa"，全部匹配（j++ \(4\) 次）。返回结果。
累计执行次数为：\(0 + 3 + 2 + 1 + 0 + 4 = 10\)。

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