KMP算法详解

KMP简介

KMP算法是通过处理模式串,来记录每次匹配失败后可以回退的位置,从而不必每次从头开始匹配。

next数组

next[i]表示模式串中[0,i]的最长相同前后缀的长度,也是匹配失败可以回退的位置。比如说字符串’aca’相同的前缀是’a’,后缀是’a’,对于字符串“aaa”来说有相同的最长前后缀“aa”,前后缀不会包含自身。下面以模式串“aabaac”为例来详细说下next数组构造过程:
1.初始化的时候left指向0,right指向1。next数组初始化为0。
在这里插入图片描述
2.发现上一步初始化后arr[left]==arr[right],left可以后移一位,表示有相同的前后缀。不难看出left的下标就表示了最长相同前后缀的长度。可以更新next[right]为1,之后把right后移一位。
在这里插入图片描述
3.发现上一步后arr[left]!=arr[right],那么需要把left置为0重新计算最长前后缀吗,并不需要。我们需要不断把left往回探,这个也是它的妙处所在。假如说我们在[0,left+1]和[right-left+1,right+1]的时候匹配失效,那么已经可以知道字符串arr[0,left]==arr[right-left,right]我们可以找[0,left]的最长前后缀,期望能够和right+1匹配上,比如说在“aba”+“d"和"aba”+"b"不匹配了就去找“aba”的相同前后缀“a”(如果不为0的话)发现“ab”能和right+1(也就是“b”)组成相同前后缀。其实利用的是[0,left]中的相同前后缀相等,使得[0,left]的前缀[0,x+1]和[right-x+1,right+1]相同从而组成新的相同前后缀。这步最后回探到0,可以更新next[right]为0,之后把right后移一位。
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4.我们发现上一步arr[left]==arr[right],那么left就可以往后走。再次强调left的下标就表示当前[0,right]的最长相同前后缀,可以更新next[right]为1,之后把right后移一位。
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5.我们发现上一步操作后仍然arr[left]==arr[right],那么left就可以继续往后走。可以更新next[right]为2,之后把right后移一位。
在这里插入图片描述
6.我们发现上一步操作后arr[left]!=arr[right],按照步骤3中的方法,回探到0没有发现可以重新组成相同前后缀的子串,更新next[right]为0,完成next数组的计算。

javascript代码
let needle = "aabaac",m=needle.length;
const next = new Array(m).fill(0);
for (let i = 1, j = 0; i < m; i++) {//j可以看做left,i看做right
     while (j > 0 && needle[i] !== needle[j]) {
         j = next [j - 1];
     }
     if (needle[i] == needle[j]) {
         j++;
     }
     next[i] = j;
 }

匹配的过程

匹配的过程和计算next的过程一模一样:

for (let i = 0, j = 0; i < n; i++) {
    while (j > 0 && haystack[i] != needle[j]) {
         j = next[j - 1];//匹配失败要回退的位置
     }
     if (haystack[i] == needle[j]) {
         j++;
     }
     if (j === m) {//已经可以匹配到模式串的末尾,说明可以找到模式串
         return i - m + 1;
     }
 }

kmp可以减少很多计算,举个例子在“aabaabn”中查找“aabaac”,我们在第二个字母b处不匹配,要是暴力的话还得回到原字符串第二个a继续匹配,但是现在我们可以通过通过next数组找模式串中可以把模式串的匹配进度定位到aab上,也就是j=2后继续匹配。

<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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