KMP算法详解

文章介绍了KMP算法如何解决模式串在文本串中查找的问题,避免了BF算法的回溯,通过部分匹配表在字符不匹配时有效移动模式串,提高效率。KMP算法的时间复杂度为O(n)。代码示例展示了KMP算法的Java实现。

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问题描述

指定文本串:aabaabaaf和模式串:aabaaf

使用KMP算法判断模式串是否在文本串中出现过?

假定模式串的长度小于文本串

思路解析

BF算法的问题是:模式串已经匹配到最后一位了发现不一样,需要将文本串和模式串的指针都往后退,导致有很多的重复匹配,效率很低。

KMP算法的思路是,在发现某个字符不匹配的时候,充分利用前面已经匹配过的结果,不要把“搜索指针”回退到已经比较过的位置,而是把模式串往后移动到合适的位置继续比较。KMP算法只需要对文本串搜索一次,时间复杂度是O(n)。

检索过程图解

如上图所示,在遇到不匹配的时候,依靠“部分匹配表”可知,最后一个匹配字符a对应的部分匹配值是2,可以根据下面的公式计算出模式串的移动位数。

移动位数 = 已经匹配的字符串长度 - 对应的部分匹配值

aabaa是已经匹配的字符串,长度是5;aabaa对应的部分匹配值是2,因此将模式串往右移动3位,就可以继续匹配了,KMP就是通过这个“部分匹配表”避免了搜索指针的回退。

部分匹配表

要理解部分匹配表,需要了解两个概念:前缀子串、后缀子串

  • 前缀子串:包含首字母,不包含尾字母的所有子串
  • 后缀子串:包含尾字母,不包含首字母的所有子串

例如:单词"bread"

  • 前缀子串:"b","br","bre","brea"
  • 后缀子串:"d","ad","ead","read"

部分匹配表中的数值含义是:当前这个字符前面的字符串中,相等的前缀子串和后缀子串的最大的长度。计算下aabaa的部分匹配表:

  • a:前缀子串集合和后缀子串集合都是空集,相等的前后缀子串的最大长度是0
  • aa:前缀子串集合是[a],后缀子串集合是[a],相等的前后缀子串的最大长度是1
  • aab:前缀子串集合是[a,aa],后缀子串集合是[b,ab],相等的前后缀子串的最大长度是0
  • aaba,前缀子串集合是[a,aa,aab],后缀子串集合是[a,ba,aba],相等的前后缀子串的最大长度是1
  • aabaa,前缀子串集合是[a,aa,aab,aaba],后缀子串集合是[a,aa,baa,abaa],相等的前后缀子串的最大长度是2
  • aabaaf,前缀子串集合是[a,aa,aab,aaba,aabaa],后缀子串集合是[f,af,aaf,baaf,abaaf],相等的前后缀子串的最大长度是0

“部分匹配表”的实质是,模式字符串中有时会有重复的子串,例如:aabaa的左右两边都有aa,那么该字符串的部分匹配值就是2,那么在发现aabaaf中的f不匹配的时候,只需要将aabaaf这个模式串往右移动3个位置,就可以让第一个aa来到第二个aa的位置。

代码实现

package org.javaadu.string;

import java.util.List;

public class StringSearchDemo {

    public static void main(String[] args) {
        String text = "aabaabaaf";
        String pattern = "aabaaf";

        boolean kmpRes = kmpSearch(text, pattern);
        System.out.println("kmpRes:" + kmpRes);
    }

    /**
     * 利用KMP算法求解pattern是否在text中出现过
     *
     * @param text    文本串
     * @param pattern 模式串
     * @return pattern在text中出现,则返回true,否则返回false
     */
    public static boolean kmpSearch(String text, String pattern) {
        //部分匹配数组,就是很多算法实现中的next数组
        int[] partMatchTable = buildPartMatchTable(pattern);
        //text中的指针
        int i = 0;
        //pattern中的指针
        int j = 0;

        while (i < text.length()) {
            if (text.charAt(i) == pattern.charAt(j)) {
                //字符匹配,则两个指针同时后移
                i++;
                j++;
            } else if (j > 0) {
                //字符失配,则利用next数组,异动j指针,避免i指针回退
                j = partMatchTable[j - 1];
            } else {
                //pattern中的第一个字符就失配了
                i++;
            }

            if (j == pattern.length()) {
                //搜索成功
                return true;
            }
        }
        return false;
    }

    private static int[] buildPartMatchTable(String pattern) {
        //初始化
        int[] partMatchTable = new int[pattern.length()];
        int prefixLen = 0;
        next[0] = 0;
        int i = 1;

        while (i < pattern.length()) {
            //pattern[prefixLen],表示目前最长相等子串的最后一位
            //pattern[i],表示目前正在处理的子串的最后一位的字符
            if (pattern.charAt(prefixLen) == pattern.charAt(i)) {
                //如果它俩相等,说明找到了更长的相等子串
                prefixLen++;

                partMatchTable[i] = prefixLen;
                i++;//处理下一个i的字符
            } else {
                //如果不相等,则需要尝试下更短1位的子串是否满足要求,因此这里要把再次循环尝试下:仅仅改变prefixLen的值,不改变i的值
                prefixLen = next[prefixLen - 1];
                if (prefixLen == 0) {
                    //如果实在没有合适的,则说明当前正在处理的子串的最长相等前后缀的长度是0
                    partMatchTable[i] = 0;
                    i++;//处理下一个i的字符
                }
            }
        }
        return partMatchTable;
    }
}
<think>好的,用户想要了解KMP算法的详细解释和使用方法,包括实现步骤和示例代码。我需要根据提供的引用资料来整理回答。首先,KMP算法的核心思想是通过预处理模式串生成next数组,避免回溯主串指针,提高匹配效率。接下来,我需要分步骤解释算法流程,比如如何构建next数组,如何进行匹配过程。然后,给出一个具体的示例代码,可能用Python来实现,因为用户之前的示例也是Python。还要注意用户提到的系统级指令,比如数学公式的格式,独立公式用$$...$$,行内用$...$。同时,回答中需要自然地添加引用标识,比如在提到优化效率时引用[^2]。最后,生成相关问题,比如next数组的构建方法、时间复杂度分析等。需要确保LaTeX语法正确,比如模式串的前缀函数可能用数学表达式表示。检查是否有遗漏的步骤,比如部分匹配表的生成过程,确保逻辑清晰,结构合理。</think>### KMP算法详解及实现 #### 一、核心思想 KMP算法通过**前缀函数**预处理模式串生成$next$数组,使得匹配失败时能跳过无效比较。其核心是保持主串指针$i$不回溯,仅调整模式串指针$j$,将时间复杂度从暴力算法的$O(n \times m)$优化到$O(n + m)$[^3]。 #### 二、实现步骤 1. **构建next数组** - 定义:$next[j]$表示模式串$P[0..j]$中最长相等前后缀长度 - 递推公式: $$ next[j] = \begin{cases} -1 & j=0 \\ max\{k \mid 0 \leq k<j \text{ 且 } P[0..k] = P[j-k..j]\} & \text{其他情况} \end{cases} $$ - 示例:模式串"ABABC"的$next$数组为$[-1,0,0,1,2]$ 2. **匹配过程** - 初始化$i=0$, $j=0$ - 当$i < \text{主串长度}$且$j < \text{模式串长度}$: - 若$j=-1$或主串$T[i] = P[j]$,则$i++, j++$ - 否则$j = next[j]$ - 当$j \geq \text{模式串长度}$时匹配成功 #### 三、Python实现示例 ```python def kmp(text, pattern): n, m = len(text), len(pattern) next_arr = get_next(pattern) i = j = 0 while i < n and j < m: if j == -1 or text[i] == pattern[j]: i += 1 j += 1 else: j = next_arr[j] return i - j if j == m else -1 def get_next(pattern): m = len(pattern) next_arr = [-1] * m k = -1 for j in range(1, m): while k >= 0 and pattern[j] != pattern[k+1]: k = next_arr[k] if pattern[j] == pattern[k+1]: k += 1 next_arr[j] = k return next_arr ``` #### 四、示例说明 主串$T= "ABABABABC"$,模式串$P= "ABABC"$时: 1. 生成$next=[-1,0,0,1,2]$ 2. 匹配失败时通过$next$数组跳过冗余比较 3. 最终在第4次调整后匹配成功[^1]
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