kmp算法详解
KMP模式匹配算法
KMP算法是一种改进的字符串匹配算法,其关键是利用匹配失败后的信息,尽量减少模式串与主串的匹配次数以达到快速匹配的目的明[4]。
求得模式的特征向量之后,基于特征分析的快速模式匹配算法(KMP模式匹配算法)与朴素匹配算法类似,只是在每次匹配过程中发生某次失配时,不再单纯地把模式后移一位,而是根据当前字符的特征数来决定模式右移的位数[3]。
include "string. h"
#include
int KMPStrMatching(String T, String P, int. N, int startIndex)
{int lastIndex=T.strlen() -P.strlen();
if((1 astIndex- startIndex)<0)//若 startIndex过大,则无法匹配成功
return (-1);//指向P内部字符的游标
int i;//指向T内部字符的游标
int j=0;//指向P内部字符的游标
for(i= startIndex; i <T.strlen(); i++)
{while(P[j]!=T[i]&& j>0)
j=N[j-1];
if(P[j]==T[i])
j++;
if(j ==P.strlen())
return(1-j+1);//匹配成功,返回该T子串的开始位置
}
return (-1);
}
算法-KMP
大一下参加学校ACM预备队集训的时候首次接触KMP算法,当时看了很多介绍文章,仍然不是很理解其实质,只是简单地套模板AC题目,待大二数据结构与算法课堂上再听老师介绍一次,才恍然大悟其实KMP也就是那么回事嘛。但当初为啥看那么多文章都没弄明白呢?正巧最近和朋友聊天时他告诉我他对KMP不是很理解,于是打算自己写一篇文章,巩固自己对KMP的认识,也希望能够帮助更多朋友理解KMP。 在开始之前,需要知晓的概念: 前缀:以原串串头为自身串头的子串,如 的前缀有: 后缀:以原串串尾为自身串尾的子串,如 的后缀有: 注意:字符串前后缀都不包括该串本身 给你一个文本串T(Text String) 再给你一个模式串P(Pattern String) 问该模式串是否在文本串中,怎么找? 一开始只好分别从文本串与模式串的串头开始逐字母比较 二者相同,再比较T串与P串的下一位 如此反复 如果一直这么顺利,两串对应位置的字符总相同,待P串中最后一个字符也匹配完毕,说明该模式串在文本串中存在,耶( •̀ ω •́ )y超开心,查找结束。但,大多数匹配过程不会如此顺利,在该例中,当匹配进行至 很明显,失配了。现在怎么办?按朴素思想,将P串相对T串整体右移一位,重新开始匹配,即 但这种算法效率无疑是十分低下的。设T串长度N,P串长度M,则朴素算法时间复杂度为O(MN) 已知的重要信息并没有被使用——已匹配的字符串前缀 在上例中,当P串最后一个字符匹配失败时,其已有包含七个字符的 前缀子串S 匹配成功 完全可以利用前缀子串S做点什么。观察到在S串 中,有相同前后缀,即下图蓝色部分 而S串各字符又与T串中对应字符相同,即有 当失配发生后,直接将P串右移四位使S串蓝色后缀部分对齐T串中蓝色前缀部分 从图中红框部分继续尝试匹配,发现再次失配。这次,已匹配成功的前缀串S为 而在该串中没有相同的前后缀,只能将P串串头移至失配处进行比较 再次失配。此时前缀串S为空串,只好如朴素算法般将P串整体右移一位,重新开始比较 匹配成功。于是又按照之前的步骤往下匹配,直至再次失配或匹配成功 后续步骤同上,不再赘述 上述示例已展现,KMP算法的精髓在于对已匹配成功的前缀串S的利用 在朴素算法中,匹配失败了,T串待匹配字符会回溯 T串原本已匹配至T[7] = 'X',但是因为失配,需回溯到T[1] = 'b'重新开始匹配 而在KMP算法中,若P[M]与T[K]匹配失败,K不会回溯。既然匹配过程是从T[0]开始逐渐向右进行的,至T[K]失配发生时,T[0]至T[K-1]早已匹配过,何必再回溯过去重复匹配呢?于是乎,就如问题引入部分展示般 每当失配发生,我们总是去关注P串中已匹配成功的前缀串S 因为该前缀串是匹配成功的,说明在T串中必定存在与该前缀串相同的子串,记为S' 若S串中存在相同前后缀 则S'串必然也存在此相同前后缀 所以只需将P串右移四位,使得S串的该相同前缀对齐S'串的该相同后缀 再尝试比较T[7]与P[3] 至于T[7]与P[3]是否能够匹配另说(当然,本例中一看就知道没匹配上),但通过对前缀串S的利用,成功省去了P串右移一位、两位和三位后的无效匹配 继续深入思考,给定一个具体的P串,其第N位的前缀串S内容是固定的,则S是否存在相同前后缀、相同前后缀的长度与内容也是确定的。换言之,对于一个具体的P串,当其与给定T串匹配至P[N]失配,P串应右移几位再次与T串进行匹配也是确定的。我们完全可以使用一个数组记录当P[N]失配后,应当使用N之前的哪一位再来与T串进行匹配,以此提高匹配效率,记该数组为Next数组 定义Next[i] = j表示当P串中第i位失配后,跳转至P串第j位再次尝试匹配 还是以之前的P串为例,它的Next数组求出来应为 取下标5为例,其前缀串为 最长相同前后缀为 若P[5]失配,应跳转至P[1]再次尝试匹配(最长相同前缀对应P[0],则取其后一位P[1],若存在多位,则取最后一位的下一位),P[5]的前一个字符P[4]对应字符'a',而P[1]前一个字符P[0]同对应字符'a',保证了P[1]之前字符与T串中对应字符保持匹配。所以Next[5] = 1,其余下标对应Next数组值同如此求。 特别地,规定Next[0] = -1。而对于除下标0外的任意下标N,Next[N]的含义是 前N-1个已匹配成功的字符构成的前缀串S中,最长相同前后缀长度。 所以若在下标为N处匹配失败了,则应前往Next[N]所对应的下标处匹配。 具体地,以下图所示为例,P[6]与T[6]失配 而Next[6] = 2,所以使用P[2]再次尝试与T[6]进行匹配 当求出P串Next数组后,便可快速进行与T串的匹配 现在问题只剩下如何求Next数组,注意到Next数组既然只与P串本身相关,与文本串T无关,故令P串与自身匹配即可求得 考虑字符串 其Next数组应为 令其与给定文本串相匹配 当匹配进行至 失配,于是跳转至P[Next[3]] = P[1]处再次尝试匹配 再度失配,也必然失配 问题在于不该出现P[N] =P[Next[N]] 若P[N] =P[Next[N]],则P[N]失配后使用P[Next[N]]再次尝试匹配,由于P[N] =P[Next[N]],P[N]匹配失败,P[Next[N]]必然也失败 因此,若出现P[N] =P[Next[N]]情况,则令Next[N]=Next[Next[N]] 本例中该字符串新Next数组为 当匹配进行至 失配,于是跳转至P[Next[3]] = P[0]处再次尝试匹配 省去了之前跳转至P[1]处的无效匹配 设T串长度M,P串长度N,由于KMP算法不会回溯,分析易知时间复杂度为O(m+n) 对于P[N],若其前缀串S含相同前后缀F,且F长度为n(n>1),Next[N]可以取1至n中任意值,为最大化匹配效率考虑,总是取最大相同前后缀以提高效率,节省时间