KMP算法 python

本文介绍了KMP算法的基本思想,重点在于前缀表(next数组)的构造。KMP算法通过记录已匹配文本避免从头匹配,提高字符串搜索效率。在Python中,通过构建next数组并利用其进行字符串匹配,实现strStr()函数查找目标字符串在haystack中的位置。

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KMP算法

KMP的经典思想就是:当出现字符串不匹配时,可以记录一部分之前已经匹配的文本内容,利用这些信息避免从头再去做匹配。
算法重点:前缀表(prefix table)——>next数组
前后缀的概念:文章中字符串的前缀是指不包含最后一个字符的所有以第一个字符开头的连续子串。

后缀是指不包含第一个字符的所有以最后一个字符结尾的连续子串。

前缀表中的元素:就是最长相同前后缀的长度(最长相同前后缀可以简单理解为对称的最大值)如下图:
在这里插入图片描述
如a,因为前后缀是不包括第一个/最后一个,所有最长相同前后缀是0
aa 最长相同前后缀都是a 所以是1
同理aabaa 是2
KMP算法基本思路
遍历两个字符串,一一比较,
当找到的不匹配的位置, 那么此时要看待查找到的字符串的前一个字符的前缀表的数值是多少,然后回退前缀表数值个位数,继续向下比较。不用再比较前面已经匹配过的字符。

pyhton实现

如例题,链接
实现 strStr() 函数。

给你两个字符串 haystack 和 needle ,请你在 haystack 字符串中找出 needle 字符串出现的第一个位置(下标从 0 开始)。如果不存在,则返回 -1 。

构建next数组(前缀表)
前缀表是对要查找的字符串构建的

a=len(needle)
b=len(haystack)
def getnext
KMP算法全称Knuth-Morris-Pratt算法,是一种用于字符串匹配的高效算法。它通过构建部分匹配表(也称为失配函数或最长公共前后缀长度),避免了传统暴力匹配中的回溯操作,提高了搜索效率。在Python中,我们可以按照以下步骤实现KMP算法: 1. 定义部分匹配表(P):计算每个模式字符前缀和后缀的最长公共前后缀长度,用于指导搜索过程。 2. 创建模式字符串S,并初始化匹配指针i和模式指针j。 3. 当j小于模式长度时,比较S[i]和S[j]: - 如果它们相等,i 和 j 都加一; - 如果它们不相等: - 如果j>0,从P[j]开始检查是否能跳过当前不匹配的位置,找到合适的偏移量; - 如果存在,将j设置为对应的偏移量; - 否则,i增加1。 4. 搜索结束后,如果i等于原始字符串S的长度,说明找到了一个匹配;否则,没有找到匹配。 下面是简单的Python代码示例: ```python def get_next(pattern): next_table = [0] * len(pattern) j = 0 for i in range(1, len(pattern)): while j > 0 and pattern[i] != pattern[j]: j = next_table[j - 1] if pattern[i] == pattern[j]: j += 1 next_table[i] = j return next_table def kmp_search(text, pattern): text_len = len(text) pattern_len = len(pattern) next_table = get_next(pattern) i, j = 0, 0 while i < text_len: if text[i] == pattern[j]: i += 1 j += 1 elif j > 0: j = next_table[j - 1] else: i += 1 return j == pattern_len # 使用示例 text = "ABABDABACDABABC" pattern = "ABACD" if kmp_search(text, pattern): print(f"Pattern '{pattern}' found in text.") else: print(f"Pattern '{pattern}' not found in text.")
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