kmp算法java代码

import java.util.*;

/**
 * Created by jiangli on 2016/9/1.
 */
public class kmpMatch {
    //预处理:得到模式串p的前缀数组
    public static int[] computePre(char[] p){
        int m = p.length;
        int[] x = new int[m];
        int k=0;
        for(int i = 1;i<m;i++){
            while(k>0 && p[k]!=p[i])
                k = x[k-1];//利用先前的匹配信息不断回溯的过程
            if(p[k]==p[i])
                k=k+1;
            x[i] = k;
        }
        return x;
    }
    //t文本,p模式串,匹配阶段,匹配所有的满足情况
    public static int[] kmpMatch(String t,String p){
        List<Integer> list = new ArrayList<>();
        int n = t.length();
        char[] T = t.toCharArray();
        int m = p.length();
        char[] P = p.toCharArray();
        if(m==0) return new int[]{0};
        if(n<m) return new int[]{-1};
int[] x = computePre(P); int q = 0; for(int i=0;i<n;i++){ while(q>0 && P[q]!=T[i]) q = x[q-1];//利用先前的匹配信息不断回溯的过程(和动态规划的思想相近)
            if(P[q]==T[i])
                q=q+1;
            if(q==m) {
                list.add(i - m + 1);
                q = x[q-1];
            }
        }
        int size = list.size();
        int[] kmp = new int[size];
        for(int i=0;i<size;i++)
            kmp[i] = list.get(i);
        return kmp;
    }

    public static void main(String[] args) {
        String t = "bacbababaabcbab";
        String p = "a";
        int[] kmp = kmpMatch(t,p);
        for(int i=0;i<kmp.length;i++){
            System.out.print(kmp[i]+" ");
        }
    }
}
### KMP算法Java实现代码 KMP算法(Knuth-Morris-Pratt Algorithm)是一种高效的字符串匹配算法,其时间复杂度为O(n)。以下是KMP算法Java中的实现代码: ```java public class KMPAlgorithm { // 计算部分匹配表(Partial Match Table),也称为前缀函数pi public static int[] computeLPSArray(String pattern) { int length = 0; // length of the previous longest prefix suffix int[] lps = new int[pattern.length()]; lps[0] = 0; // lps[0] is always 0 int i = 1; while (i < pattern.length()) { if (pattern.charAt(i) == pattern.charAt(length)) { length++; lps[i] = length; i++; } else { if (length != 0) { length = lps[length - 1]; } else { lps[i] = 0; i++; } } } return lps; } // KMP搜索算法 public static void KMPSearch(String pattern, String text) { int M = pattern.length(); int N = text.length(); int[] lps = computeLPSArray(pattern); int i = 0; // index for text[] int j = 0; // index for pattern[] while (i < N) { if (pattern.charAt(j) == text.charAt(i)) { j++; i++; } if (j == M) { System.out.println("Found pattern at index " + (i - j)); j = lps[j - 1]; } else if (i < N && pattern.charAt(j) != text.charAt(i)) { if (j != 0) { j = lps[j - 1]; } else { i++; } } } } public static void main(String[] args) { String text = "ABABDABACDABABCABAB"; String pattern = "ABABCABAB"; KMPSearch(pattern, text); } } ``` #### 代码解释 1. **部分匹配表(LPS数组)**:`computeLPSArray`方法用于计算模式串的部分匹配表(Longest Prefix Suffix)。这个表记录了模式串中每个位置的最长相同前后缀长度[^2]。 2. **主搜索逻辑**:`KMPSearch`方法实现了KMP算法的核心逻辑。通过使用LPS数组,避免了暴力匹配中不必要的回溯操作[^1]。 #### 时间复杂度 - 构建LPS数组的时间复杂度为O(m),其中m是模式串的长度。 - 主搜索过程的时间复杂度为O(n),其中n是文本串的长度。 - 因此,整个算法的时间复杂度为O(n + m)[^1]。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值