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;
            }
        }


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【硕士论文复现】可再生能源发电与电动汽车的协同调度策略研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕“可再生能源发电与电动汽车的协同调度策略研究”展开,旨在通过Matlab代码复现硕士论文中的核心模型与算法,探讨可再生能源(如风电、光伏)与大规模电动汽车接入电网后的协同优化调度方法。研究重点包括考虑需求侧响应的多时间尺度调度、电动汽车集群有序充电优化、源荷不确定性建模及鲁棒优化方法的应用。文中提供了完整的Matlab实现代码与仿真模型,涵盖从场景生成、数学建模到求解算法(如NSGA-III、粒子群优化、ADMM等)的全过程,帮助读者深入理解微电网与智能电网中的能量管理机制。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事新能源、智能电网、电动汽车等领域技术研发的工程人员。; 使用场景及目标:①用于复现和验证硕士论文中的协同调度模型;②支撑科研工作中关于可再生能源消纳、电动汽车V2G调度、需求响应机制等课题的算法开发与仿真验证;③作为教学案例辅助讲授能源互联网中的优化调度理论与实践。; 阅读建议:建议结合文档提供的网盘资源下载完整代码,按照目录顺序逐步学习各模块实现,重点关注模型构建逻辑与优化算法的Matlab实现细节,并通过修改参数进行仿真实验以加深理解。
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<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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