【数据结构】KMP算法(详解)

图解KMP算法,带你彻底吃透KMP KMP算法一直是一个比较难以理解的算法,本篇文章主要根据《大话数据结构》中关于KMP算法的讲解,结合自己的思考,对于KMP算法进行一个比较详细的解释。 阅读详情
AI摘要

文章介绍了KMP算法如何改进朴素的模式匹配方法,通过使用公共前后缀的next数组避免主串指针回溯,提高匹配效率,时间复杂度优化到O(m+n)。文章详细阐述了next数组的计算和KMP算法的实现过程。

1. 朴素的模式匹配

  • 朴素算法中,当匹配到不同位时,主串指针i会退回到该次匹配起点处的下一位置,以其为下一次匹配的主串起点

  • 同时字串的j指针退回其起始位置

  • 如此一来每次匹配主串指针后移一位,字串指针始终在其起始位置

  • 时间复杂度为O(m*n)

在这里插入图片描述

2. KMP算法解决的问题

  • 可以发现下图中,在第二次匹配时,第一个元素就已经不一样了

  • 朴素算法的缺点就在于其会傻傻的执行许多次这样不必要的判断

  • 这就是KMP算法所解决的问题

在这里插入图片描述

3. KMP算法

  • 主串指针不会进行回溯,不会回到朴素匹配中的下一匹配点
  • 利用已匹配部分中的公共前后缀来调整字串指针位置,以此加速下一次匹配

根据下面的动画感受感受
在这里插入图片描述

  • 可以看到,主串指针( i )在整个查找过程中都没有前移,每次查找的起点均为上次查找的结束点,即 i 永远不递减,这也使KMP的精髓
  • 同时,当不匹配位置前一位对应的next数组中元素不为0时,字串指针( j )会向后偏移相应个数的字符
  • 这样一来,无论是主串还是字串的判断次数都得到了优化,时间复杂度优化至O(m+n)

公共前后缀(重点)

公共前后缀的计算:
这里用公式理解,计算下标为a处的公共前后缀个数,如果[a-x,a]范围的每一个元素与[0,x]范围的每一个元素相等,则a处的公共前后缀个数为x+1

在这里插入图片描述
 

这里注意找某一位置的公共前后缀时,要将起始位置的字符同该位置字符比较,而不是只要在该位置之前出现了相同元素就判断存在公共前后缀
如下图中的红色位置B,虽然在其之前存在一个字符B,但是该位置的公共前后缀为0

在这里插入图片描述

 
 
 

next 数组

理解了什么是公共前后缀,其实next数组就是存储该数组每个对应位置公共前后缀数量的数组
 

(这里的next数组实际上为PM表,PM表右移一位 (空缺的用-1填充,最后一个元素的部分匹配值用于下一个元素,但没有下一个元素故可以舍弃) 并加一得到next数组。)
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
next表的含义是子串的第j个字符发生失配时跳到子串的next[j]位置重新与主串当前位置进行比较。

 

代码实现next数组(PM表)

void get_next()
{
    // next数组中的元素为最长比配前缀的下标
    // 这里下标从一开始,无匹配前缀的元素为0
    // 这里的前缀匹配字符为 j 的下一个字符,j从0开始,方便填值
    // 后缀匹配字符从i=2开始,第一个字符的next值默认为0
    for(int i = 2, j = 0; i <= n1; ++i)
    {
        // 前后匹配到不同字符时,j依次向前查找,而不是直接退回起点
        // 因为j前面的next已经明确了,可以对自身进行一次next查询
        // :j>0保证j位置next为有效下标
        while(j > 0 && s1[j + 1] != s1[i])
            j = next_val[j];
        
        if(s1[j + 1] == s1[i])
            j++; // 匹配一个字符,j 后移
        
        // 每个检测next值的i位置都要填值
        next_val[i] = j; 
    }
    // for(int i = 1; i <= n1; i++)
    //     cout << next_val[i] << " ";
}

 
 

KMP算法实现

注意代码注释

#include <iostream>
#include <string>
#include <vector>

using namespace std;
const int N = 1e6 + 10; 

int n1, n2;
char s1[N], s2[N];
vector<int> next_val(N);

void get_next()
{
    // next数组中的元素为最长比配前缀的下标
    // 这里下标从一开始,无匹配前缀的元素为0
    // 这里的前缀匹配字符为 j 的下一个字符,j从0开始,方便填值
    // 后缀匹配字符从i=2开始,第一个字符的next值默认为0
    for(int i = 2, j = 0; i <= n1; ++i)
    {
        // 前后匹配到不同字符时,j依次向前查找,而不是直接退回起点
        // 因为j前面的next已经明确了,可以对自身进行一次next查询
        // :j>0保证j位置next为有效下标
        while(j > 0 && s1[j + 1] != s1[i])
            j = next_val[j];
        
        if(s1[j + 1] == s1[i])
            j++; // 匹配一个字符,j 后移
        
        // 每个检测next值的i位置都要填值
        next_val[i] = j; 
    }
    
    // for(int i = 1; i <= n1; i++)
    //     cout << next_val[i] << " ";
}

void match_trig()
{
    // i是S的下标,从1开始,j是P的下标,从0开始,j+1位进行比对
    for(int j = 0, i = 1; i <= n2; ++i)
    {
        // 同上
        while(j > 0 && s1[j + 1] != s2[i])
            j = next_val[j];
        if(s1[j + 1] == s2[i])
            j++;
        
        // j到s1尾部,输出i匹配的起始位置
        if(j == n1)
        {
            cout << i - n1 << " ";
            // j跳到next指向的元素位置
            j = next_val[j];        
        }
    }
}

int main()
{
    
    cin >> n1 >> s1 + 1 >> n2 >> s2 + 1;
    get_next();
    match_trig();
    return 0;
}
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plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; 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本文主要对KMP算法进行介绍 KMP算法是一个序列匹配的算法,比如有两个序列s1和s2,想知道s1中是不是有一个和s2相同的子串,如果有,返回匹配的起始位置。 最直觉最暴力的方法就是依次从s1的任何一个位置去匹配s2,假设s1的长度是m,s2的长度是n,这种做法的时间复杂度为O(m*n)。 而这种做法我们没有在下一次匹配利用上一次匹配带来的信息,在KMP算法中,我们首先求s2序列中每一个字符的前面的字符串序列的最长前缀( 不包含最后一个字符 )和最长后缀( 不包含第一个字符 )的匹配长度,所有这些匹配长.

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【数据结构】串模式匹配及KMP算法详解——看不懂来砍我

本篇博客参考了以下几篇文章和视频: 参考1 参考2 武大MOOC 初学数据结构,第一次遇到了一根难啃的骨头——串的模式匹配算法(KMP),虽然网上关于KMP算法的介绍很多,但多半叙述不全面,推导不流畅。因此自己写了这篇博客,尽可能以因果关系呈现KMP算法。 本篇博客尽量以最通俗,详尽的语言解释KMP算法,全文干货,无废话。 KMP是用来干嘛的? 简而言之,KMP算法较好的解决了串的模式匹配问题,即判断模式串(t)是否是目标串(s)的子串,注意子串包含目标串本身,也包含空串。例如aaab是aaabaab

qq_45888298的博客 6712

数据结构5:KMP算法详解

KMP算法优于BF算法的地方是指针不回溯,利用已经比较过的部分,将模式串向右移动尽可能远的距离,在继续比较。 KMP算法的核心就是构建一个next[]数组,以这个数组来决定移动的距离。 在此之前先引入 公共前缀后缀这个定义: 以”ABCDABD”为例,进行介绍: - ”A”的前缀和后缀都为空集,共有元素的长度为0; - ”AB”的前缀为[A],后缀为[B],共有元素的长度为0; - ”ABC...

GD_ONE的博客 612
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honortech
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