KMP

本文详细介绍了KMP算法的基本原理及其在字符串匹配中的应用。通过两个博客的结合讲解,帮助读者理解KMP算法中next数组的作用及计算方法,并提供了一个完整的C语言实现示例。适合初学者学习和理解KMP算法。

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两篇讲的比较好的博客,结合起来看

http://www.cnblogs.com/tangzhengyue/p/4315393.html

http://www.cnblogs.com/yjiyjige/p/3263858.html

#include<stdio.h>
#include<string.h>
int next[20];
char textstr[20],keystr[20];
void getnext()
{
	int key_len=strlen(keystr);
	next[0]=-1;
	int k=-1;
	for(int j=0;j<key_len-1;j++)
	{
		if(keystr[k]==keystr[j]||k==-1) 
		next[j+1]=++k;
		else
		k=next[k];
	}
}
int KMP()
{
	int text_len=strlen(textstr);
	int key_len=strlen(keystr);
	int i=0,j=0;
	while(i<text_len&&j<key_len)
	{
		if(textstr[i]==keystr[j]||j==-1)  //当j为-1时,要移动的是i,当然j也要归0
		{
			i++;
			j++;
		}
		else
		j=next[j];
	}
	if(j==key_len)
	return i-j;
	else
	return -1;
}
int main()
{
	strcpy(textstr,"baacaab");
	strcpy(keystr,"ca");
	getnext();
	printf("%d",KMP());
	return 0;
}



04-27
### KMP算法的实现 KMP算法的核心在于通过构建前缀表来减少不必要的字符比较,从而提高字符串匹配的效率。以下是其实现细节: #### 构建前缀表 前缀表记录了模式串中每个位置对应的最长相等前后缀长度。对于给定的模式串`pattern`,可以通过以下方式计算其前缀表。 ```python def compute_prefix_table(pattern): n = len(pattern) prefix_table = [0] * n # 初始化前缀表 j = 0 # 表示当前匹配到的位置 for i in range(1, n): # 遍历模式串 while j > 0 and pattern[i] != pattern[j]: j = prefix_table[j - 1] if pattern[i] == pattern[j]: j += 1 prefix_table[i] = j # 记录当前位置的最大公共前后缀长度 return prefix_table ``` 此部分实现了如何利用模式串自身的特性跳过不必要匹配的过程[^2]。 #### 字符串匹配过程 基于已构建好的前缀表,可以快速完成目标字符串与模式串之间的匹配操作。 ```python def kmp_search(text, pattern): m = len(pattern) n = len(text) prefix_table = compute_prefix_table(pattern) # 获取前缀表 matches = [] # 存储匹配起始索引的结果列表 j = 0 # 当前匹配到的模式串位置 for i in range(n): # 遍历文本串 while j > 0 and text[i] != pattern[j]: j = prefix_table[j - 1] if text[i] == pattern[j]: j += 1 if j == m: # 如果完全匹配,则记录结果 matches.append(i - m + 1) j = prefix_table[j - 1] # 继续寻找下一个可能的匹配点 return matches ``` 以上代码展示了完整的KMP算法逻辑及其执行流程[^3]。 --- ### KMP算法的应用 #### 文本编辑器中的查找功能 在现代文本编辑器中,当用户输入一段文字并希望查询某个子串是否存在时,通常会调用高效的字符串匹配算法。由于KMP算法的时间复杂度为O(m+n),其中m为目标文本长度,n为模式串长度,在处理大规模数据集时表现尤为突出[^1]。 例如,假设有一个大型文档文件需要频繁检索某些关键词,采用KMP算法能够显著提升性能。 #### 生物信息学领域 DNA序列分析是一个典型的例子,科学家们经常面对海量基因组数据,而这些数据本质上就是由字母A、C、G、T组成的超长字符串。因此,使用像KMP这样的高级字符串匹配技术可以帮助研究人员更加快捷地定位感兴趣的片段。 此外,在网络入侵检测系统(IDS)、反病毒软件等领域也广泛运用到了类似的原理来进行恶意代码签名扫描等工作。 ---
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