kmp例题

本文介绍了一个特定问题:给定两个序列A和B,寻找A中与B差值相等的子序列数量。通过构建差值数组并使用KMP算法解决该问题,提供了完整的C++实现代码。

题目描述

给定一个含n个数的序列A和一个含m (m<=n) 个数的序列B。

询问在A中有多少段连续的长为m的子序列Ak,Ak+1,…,Ak+m-1使得对于任意1<=i, j<=m满足Ak+i-1-Bi=Ak+j-1-Bj
输入

第一行两个整数n,m (1 <= m <= n <= 106)

接下来一行n个整数,描述序列A (Ai <= 109)

接下来一行m个整数,描述序列B (Bi <= 109)
输出

输出一个数表示答案
样例输入

7 4
6 6 8 5 5 7 4
7 7 9 6

样例输出

2

kmp算法详解
解析:直接新造两个差值数组,将两个新数组按常规kmp算即可

#include<bits/stdc++.h>
#define ll long long
#define inf 0x3f3f3f3f
#define pb push_back
#define rep(i,a,b) for(int i=a;i<b;i++)
#define rep1(i,b,a) for(int i=b;i>=a;i--)
using namespace std;
const int N=1e6+100;
int arr1[N],app1[N];
int arr[N];
int app[N];
int nex[N];
int n,m,cnt=0;
void kmpnext()
{
    nex[0]=-1;
    int k=-1;
    for(int i=1;i<m-1;i++)
    {
        while(k>-1&&app[k+1]!=app[i])
        {
            k=nex[k];
        }
        if(app[k+1]==app[i])
        {
            k++;
        }
        nex[i]=k;
    }
}
void  kmp()
{
    kmpnext();
    int k=-1;
    for(int i=0;i<n-1;i++)
    {
        while(k>-1&&app[k+1]!=arr[i])
            k=nex[k];
        if(app[k+1]==arr[i])
            k++;
        if(k==m-2)
        {
            cnt++;
            k=nex[k];
        }
    }
}
int main()
{
    cnt=0;
    cin>>n>>m;
    rep(i,0,n)
    cin>>arr1[i];
    rep(i,0,n-1)
    arr[i]=arr1[i+1]-arr1[i];
    rep(i,0,m)
    cin>>app1[i];
    rep(i,0,m-1)
    app[i]=app1[i+1]-app1[i];
    if(m==1)
    {
        cout<<n<<endl;
        return 0;
    }
    kmp();
    cout<<cnt<<endl;
    return 0;
}
### KMP算法详解 KMP(Knuth-Morris-Pratt)算法是一种高效的字符串匹配算法,其核心思想是通过构建“部分匹配表”(也称为前缀表),避免不必要的回溯,从而提高匹配效率。以下是关于KMP算法的详细介绍,包括步骤、示例代码例题推荐。 #### 核心思想 KMP算法的核心在于利用模式串的部分匹配信息,减少不必要的比较。具体来说,当匹配失败时,算法不会简单地将主串指针回退到匹配开始位置的下一个字符,而是根据模式串的部分匹配表决定移动步数[^1]。 #### 前缀函数与部分匹配表 前缀函数pi定义为:对于模式串P的每个前缀P[0..i],到最的既是前缀又是后缀的子串度。这部分匹配表用于指导匹配失败时的跳转。例如,对于模式串`"ABCDABD"`,其部分匹配表为`[0, 0, 0, 0, 1, 2, 0]`[^3]。 #### 匹配过程 KMP算法的匹配过程分为两部分: 1. **生成部分匹配表**:通过遍历模式串计算每个位置的最相等前后缀度。 2. **进行匹配**:利用部分匹配表指导主串模式串的匹配过程,避免重复比较。 #### 示例代码 以下是一个完整的KMP算法实现: ```python def compute_next(pattern): n = len(pattern) next_array = [0] * n j = 0 for i in range(1, n): while j > 0 and pattern[i] != pattern[j]: j = next_array[j - 1] if pattern[i] == pattern[j]: j += 1 next_array[i] = j return next_array def kmp_search(text, pattern): next_array = compute_next(pattern) m, n = len(text), len(pattern) j = 0 for i in range(m): while j > 0 and text[i] != pattern[j]: j = next_array[j - 1] if text[i] == pattern[j]: j += 1 if j == n: return i - n + 1 return -1 ``` #### 例题推荐 1. **LeetCode 28. 实现 strStr()** 给定两个字符串 `haystack` `needle`,请你在 `haystack` 字符串中出 `needle` 字符串出现的第一个位置 (从0开始)。如果不存在,则返回 -1[^4]。 2. **力扣(LeetCode)面试题 01.08. 零矩阵** 编写一种算法,若MxN矩阵中某个元素为0,则将其所在的行与列清零。虽然这不是直接的字符串匹配问题,但可以通过类似的思想优化时间复杂度[^5]。 3. **UVA 10298 - Power Strings** 给定一个字符串S,求出最大的整数k,使得S可以表示为某个字符串T重复k次的形式。此问题需要结合字符串匹配与周期性分析。 #### 注意事项 在实际应用中,KMP算法适用于单模式匹配场景。对于多模式匹配问题,可以考虑使用Aho-Corasick算法或其他更高级的方法[^6]。
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