KMP算法详解

本文深入解析KMP算法的思路与代码实现,重点介绍了nxt数组的预处理过程,以及如何通过优化字符串匹配避免回溯,实现O(n+m)的时间复杂度。通过实例代码,详细解读了KMP算法在模式串搜索中的应用。

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前言

KMP具体的算法思路在这篇博客中已经提及。

这么多天没看,手打KMP都有点费劲,不过在回想算法思路的过程中,感觉对代码的理解提升了一个层次。下面就按照KMP模板,对代码进行讲解。

代码详解

注释1: nxt数组,nxt[i]表示字符串str前i个字符前缀的最大前缀后缀公共长度。

注释2: 预处理nxt数组是KMP算法的前提。

注释3: k表示j-1的最大前后缀公共长度,也即nxt[j-1]。但是如果j-1的下一次不能成功匹配,也就是str[j]和str[k]不一样,那么k就回溯,这时候的k不再表示nxt[j-1]。这个回溯也是KMP算法的精髓所在,他最大程度上减少字符串回移,保证了KMP的O(n+m)时间复杂度。 j 指向nxt所要处理的模式串。

注释4: 初始化nxt[0]=-1,目的是当k回溯匹配完还找不到最优匹配串时,能够使得k=nxt[0]=-1,这样满足上面的if条件,nxt[j]=0。

注释5: while(j < len)保证处理完整个模式串。

注释6: 包含了两个条件,第一个条件结合注释4理解,当回溯完了还找不到最优匹配时,nxt[j]=0。第二个条件就是字符相同,nxt[j]=nxt[j-1]+1。

注释7: 回溯找最优串,也就是最大的前缀后缀公共长度,结合注释3理解。

注释8: i指向文本串,j指向模式串,res表示文本串中模式串的总数量(不可重叠)。

注释9: 保证处理完整个文本串。

注释10: 同样包含两个条件,条件1表示模式串回溯完了还没找到和文本串匹配的前缀串,那么j++(=0),j指向模式串头部,i向后移动一位。条件2表示a[i]=b[j],当然继续寻找。

注释11: 回溯,相似于预处理nxt数组时k的回溯,同样是寻找最优的匹配串,也就是最大的前缀后缀公共长度。

注释12: j指针指向了模式串末尾,当然找到了一个和模式串匹配的文本串子串。

代码
int nxt[100010]; //1

int get_nxt(string a)
{
    int len = a.size();
    int k = -1, j = 0; //3
    nxt[0] = -1;       //4
    while (j < len)    //5
    {
        if (k == -1 || a[j] == a[k])
            nxt[++j] = ++k; //6
        else
            k = nxt[k]; //7
    }
}

int KMP(string a, string b)
{
    get_nxt(b); //2
    int lena = a.size(), lenb = b.size();
    int i = 0, j = 0, res = 0; //8
    while (i < lena)           //9
    {
        if (j == -1 || a[i] == b[j])
            ++i, ++j; //10
        else
            j = nxt[j]; //11
        if (j == lenb)  //12
        {
            res++;
            j = 0;
        }
    }
    return res;
}

int main()
{
    string a, b;
    cin >> a >> b;
    cout << KMP(a, b) << endl;
    return 0;
}

写完之后发现一些东西还是没表达清楚,就当自己的学习总结了。

之前学习的时候看到一句话,KMP算法学会了不难,但是很少有人能表达解释清楚,果然有道理。

<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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