一个字符串中的另一个字符串的子字符串数

在编程中，我们有时需要统计一个字符串中出现另一个字符串（子串）的次数。本文将介绍几种算法实现方法，并给出示例代码。

方法一：暴力枚举法

暴力枚举法是最朴素的方法。它的思路是依次枚举源字符串中每一个字符，再以该字符为起点，比较源字符串和目标字符串是否匹配。如果匹配成功，则计数器加一。该方法的时间复杂度为O(n*m)，其中n表示源字符串长度，m表示目标字符串长度。

示例代码：

def count_substr(string, target):
    count = 0
    for i in range(len(string)):
        if string[i:i + len(target)] == target:
            count += 1
    return count

方法二：KMP算法

KMP算法是一种高效的字符串匹配算法，它的时间复杂度为O(n+m)，其中n表示源字符串长度，m表示目标字符串长度。它采用了动态规划的思想，在匹配时避免了不必要的重复计算。

示例代码：

def count_substr(string, target):
    def kmp_table(pattern):
        table = [0] * len(pattern)
        k = 0
        for i in range(1, len(pattern)):
            while k > 0 and pattern[k] != pattern[i]:
                k = table[k-1]
            if pattern[k] == pattern[i]:
                k += 1
            table[i] = k
        return table

    count = 0
    table = kmp_table(target)
    i, j = 0, 0
    while i < len(string):
        if string[i] == target[j]:
            i += 1
            j += 1
            if j == len(target):
                count += 1
                j = table[j-1]
        else:
            if j > 0:
                j = table[j-1]
            else:
                i += 1
    return count

方法三：Boyer-Moore算法

Boyer-Moore算法是一种比KMP更加高效的字符串匹配算法，它的时间复杂度为O(n)，其中n表示源字符串长度。它采用了两种启发式策略：坏字符规则和好后缀规则，在匹配时避免了大量的重复比较。

示例代码：

def count_substr(string, target):
    def bm_table(pattern):
        table = [-1] * 256
        for i in range(len(pattern)):
            table[ord(pattern[i])] = i
        return table

    count = 0
    table = bm_table(target)
    n, m = len(string), len(target)
    i = m - 1
    while i < n:
        j = m - 1
        while j >= 0 and string[i] == target[j]:
            i -= 1
            j -= 1
        if j == -1:
            count += 1
            i += m * 2 - 1
        else:
            i += max(m - 1 - j, 1) + m - table[ord(string[i])]
    return count

以上三种方法都可以实现在源字符串中统计目标字符串出现的次数。具体采用哪种方法，应根据实际情况选择。在优化程序性能时，可以考虑选择Boyer-Moore算法。