KMP算法详解

  在介绍KMP算法之前,首先先描述一下简单的字符串匹配算法BF算法。

1.BF算法

BF算法是普通的模式匹配算法,BF算法的思想就是将目标串M的第一个字符与模式串P的第一个字符进行匹配,若相等,则继续比较S的第二个字符和P的第二个字符;若不相等,则比较S的第二个字符和P的第一个字符,依次比较下去,直到得出最后的匹配结果。


     

C#代码:

 public static int BFStringMatch(string p, string m)
        {
            int i = 0;
            int j = 0;
            int index = 0;
            while (i < p.Length && j < m.Length)
            {
                if (p[i] == m[j])
                {
                    i++;
                    j++;
                }
                else
                {
                    index++;
                    j = index;
                    i = 0;
                }
            }
            return j;
        }

2.KMP算法

kmp算法是一种改进的字符串匹配算法,由D.E.Knuth与V.R.Pratt和J.H.Morris同时发现,因此人们称它为克努特——莫里斯——普拉特操作(简称KMP算法)。KMP算法的关键是根据给定的模式串P定义一个next[]数组。

对于next[]数组的定义如下:
 
1) next[j] = -1  j = 0
 
2) next[j] = max(k): 0<k<j   P[0...k-1]=P[j-k,j-1]
 
3) next[j] = 0  其他

       例子: 

          P:  a   b   a    b    c

           j:   0    1   2    3    4

next[j]: -1 0 0 1 2

C# 代码:

public static int[] GetNext(string p)
        {
            int[] next = new int[p.Length];
            for (int i = 0; i < p.Length; i++)
            {
                if (i == 0)
                {
                    next[i] = -1;
                }
                else if (i == 1)
                {
                    next[i] = 0;
                }
                else
                {
                    int temp = i - 1;
                    for(int j=temp;j>0;j--)
                    {
                        if (IsStringMatch(p, j, i))
                        {
                            next[i] = j;
                            break;
                        }
                        if (j == 0)
                            next[i] = 0;
                    }
                    
                }
            }
            return next;
        }

        public static bool IsStringMatch(string p, int j, int i)
        {
            bool resulte = true;

            for (int n = 0, s = i - j; n < j && s < i; n++, s++)
            {
                if (p[n] != p[s])
                {
                    resulte = false;
                }
            }

                return resulte;
        }


获得next[]之后,KMP算法中最核心的部分就完成。现在进行字符串的匹配。其基本思想是:在匹配过程称,若发生不匹配的情况,如果next[j]>=0,则目标串M的指针i不变,将模式串P的指针j移动到next[j]的位置继续进行匹配;若next[j]=-1,则将i右移1位,并将j置0,继续进行比较。

       C# 代码

        public static int KMPStringMatch(string p,string m)
        {
            int[] next = GetNext(p);
            int i = 0;
            int j = 0;
            while (i < m.Length&&j<p.Length)
            {
                if (m[i] == p[j])
                {
                    i++;
                    j++;
                }
                else if (next[j] == -1)
                {
                    i++;
                    j = 0;
                }
                else
                {
                    j = next[j];
                }

                Console.WriteLine(j);
                
            }
            if (j == p.Length )
            {
                return i - p.Length;
            }
            else
            {
                return -1;
            }
        }


【语音分离】基于平均谐波结构建模的无监督单声道音乐声源分离(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于平均谐波结构建模的无监督单声道音乐声源分离方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法通过对音乐信号中的谐波结构进行建模,利用音源间的频率特征差异,实现对混合音频中不同乐器或人声成分的有效分离。整个过程无需标注数据,属于无监督学习范畴,适用于单通道录音场景下的语音与音乐分离任务。文中强调了算法的可复现性,并附带完整的仿真资源链接,便于读者学习与验证。; 适合人群:具备一定信号处理基础和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及从事音频处理、语音识别等相关领域的工程师;尤其适合希望深入理解声源分离原理并进行算法仿真实践的研究者。; 使用场景及目标:①用于音乐音频中人声与伴奏的分离,或不同乐器之间的分离;②支持无监督条件下的语音处理研究,推动盲源分离技术的发展;③作为学术论文复现、课程项目开发或科研原型验证的技术参考。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码与网盘资料同步运行调试,重点关注谐波建模与频谱分解的实现细节,同时可扩展学习盲源分离中的其他方法如独立成分分析(ICA)或非负矩阵分解(NMF),以加深对音频信号分离机制的理解。
内容概要:本文系统介绍了新能源汽车领域智能底盘技术的发展背景、演进历程、核心技术架构及创新形态。文章指出智能底盘作为智能汽车的核心执行层,通过线控化(X-By-Wire)和域控化实现驱动、制动、转向、悬架的精准主动控制,支撑高阶智能驾驶落地。技术发展历经机械、机电混合到智能三个阶段,当前以线控转向、线控制动、域控制器等为核心,并辅以传感器、车规级芯片、功能安全等配套技术。文中还重点探讨了“智能滑板底盘”这一创新形态,强调其高度集成化、模块化优势及其在成本、灵活性、空间利用等方面的潜力。最后通过“2025智能底盘先锋计划”的实车测试案例,展示了智能底盘在真实场景中的安全与性能表现,推动技术从研发走向市场验证。; 适合人群:汽车电子工程师、智能汽车研发人员、新能源汽车领域技术人员及对智能底盘技术感兴趣的从业者;具备一定汽车工程或控制系统基础知识的专业人士。; 使用场景及目标:①深入了解智能底盘的技术演进路径与系统架构;②掌握线控技术、域控制器、滑板底盘等关键技术原理与应用场景;③为智能汽车底盘研发、系统集成与技术创新提供理论支持与实践参考。; 阅读建议:建议结合实际车型和技术标准进行延伸学习,关注政策导向与行业测试动态,注重理论与实车验证相结合,全面理解智能底盘从技术构想到商业化落地的全过程。
【顶级EI复现】计及连锁故障传播路径的电力系统 N-k 多阶段双层优化及故障场景筛选模型(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了名为《【顶级EI复现】计及连锁故障传播路径的电力系统 N-k 多阶段双层优化及故障场景筛选模型(Matlab代码实现)》的技术资源,重点围绕电力系统中连锁故障的传播路径展开研究,提出了一种N-k多阶段双层优化模型,并结合故障场景筛选方法,用于提升电力系统在复杂故障条件下的安全性与鲁棒性。该模型通过Matlab代码实现,具备较强的工程应用价值和学术参考意义,适用于电力系统风险评估、脆弱性分析及预防控制策略设计等场景。文中还列举了大量相关的科研技术支持方向,涵盖智能优化算法、机器学习、路径规划、信号处理、电力系统管理等多个领域,展示了广泛的仿真与复现能力。; 适合人群:具备电力系统、自动化、电气工程等相关背景,熟悉Matlab编程,有一定科研基础的研究生、高校教师及工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于电力系统连锁故障建模与风险评估研究;②支撑高水平论文(如EI/SCI)的模型复现与算法验证;③为电网安全分析、故障传播防控提供优化决策工具;④结合YALMIP等工具进行数学规划求解,提升科研效率。; 阅读建议:建议读者结合提供的网盘资源,下载完整代码与案例进行实践操作,重点关注双层优化结构与场景筛选逻辑的设计思路,同时可参考文档中提及的其他复现案例拓展研究视野。
<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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