KMP 自动状态机

该博客详细介绍了如何在Java中使用KMP算法进行字符串匹配。首先定义了一个Solution类,其中包含d数组用于存储模式串的状态机。kmp()方法用于构建模式串的状态机,而search()方法则在目标字符串中进行搜索。博客通过状态机的概念,有效地提高了字符串搜索的效率,避免了不必要的回溯。
class Solution {
    int[][] d;
    public int strStr(String haystack, String needle) {
        if(needle.equals("")){
            return 0;
        }
        int n=needle.length();
        d=new int[n][256];
        kmp(needle);
        return search(haystack, needle);
    }
    //构造pattern的状态机
    void kmp(String p){
        //匹配就转移到下一个状态
        d[0][p.charAt(0)]=1;
        //上个状态
        int x=0;
        for(int i=1;i<p.length();++i){
            for(int j=0;j<256;++j){
                if(j==p.charAt(i)){
                    //匹配就转移到下个状态
                    d[i][j]=j+1;
                }else{
                    //不匹配就回退到上个有公共前缀的状态
                    d[i][j]=d[x][j];
                }
            }
            //更新上一个状态
            x=d[x][p.charAt(i)];
        }
    }
    int search(String txt,String p){
        int n=txt.length();
        int m=p.length();
        int j=0;
        for(int i=0;i<n;++i){
            //根据状态机转移状态
            j=d[j][txt.charAt(i)];
            if(j==m){
                return i-m+1;
            }
        }
        return -1;
    }

}

 

<think>嗯,用户想了解有限状态机在计算机科学中的应用,特别是在软件开发和算法设计中的场景。首先,我需要回忆有限状态机的基本概念,然后找出它在不同领域的具体应用例子。记得有限状态机(FSM)是由状态、事件和转换组成的模型,用来描述系统在不同状态间的转换。用户提到的应用场景可能包括软件设计中的状态管理,比如用户界面或者游戏AI的状态切换。比如,引用[2]提到嵌入式C编程中的状态机模式,可能和硬件控制或协议处理有关。另外,引用[3]中的状态模式用于对象行为随状态改变的情况,比如订单状态的变化。算法设计方面,FSM可以用于字符串匹配,比如正则表达式的实现,或者词法分析中的token识别。例如,KMP算法中的状态转移可能和FSM有关。另外,网络协议中的状态管理,如TCP连接的状态转换,也是FSM的应用。还需要考虑用户可能的背景,可能是开发者或学生,想了解如何实际应用FSM。可能需要给出具体的例子,比如自动售货机、电梯控制,或者解析器中的使用。同时,结合引用中的内容,如引用[1]提到状态机的学习和实践,可以建议用户通过项目来加深理解。 要注意用户可能分不清状态机和其他设计模式的区别,比如策略模式,引用[2]提到策略和状态机在简单应用中可能相似,但实际应用场景不同。所以需要明确FSM的特点,比如状态转换的明确性和事件驱动。 总结回答结构:先定义FSM,然后分软件开发和算法设计两部分,列举具体场景,每个场景举例说明,并引用相关文献。最后生成相关问题,帮助用户深入探索。</think>### 有限状态机(FSM)在计算机科学中的应用 有限状态机(Finite State Machine, FSM)是一种描述系统行为的形式化模型,通过**有限状态**、**事件触发**和**状态转移规则**实现逻辑控制。以下是其在软件开发和算法设计中的典型应用场景: --- #### 一、软件开发中的应用 1. **用户界面交互** - 例如,登录流程的状态转换:初始态 → 输入用户名 → 输入密码 → 验证 → 成功/失败[^3]。 - 使用状态机可避免代码冗余,例如通过`switch-case`或状态模式(State Pattern)实现[^3]。 2. **协议解析** - 网络通信协议(如TCP)的状态管理:连接建立(SYN)、数据传输(ESTABLISHED)、断开连接(FIN)[^2]。 - 嵌入式系统中串口通信的帧解析(起始位、数据位、校验位)[^2]。 3. **游戏开发** - NPC行为逻辑:巡逻 → 追击 → 攻击 → 返回初始位置,每个状态对应不同的行为函数[^1]。 4. **工作流引擎** - 订单处理系统:待支付 → 已支付 → 发货中 → 已完成/取消,状态转移由外部事件(支付、超时)触发[^3]。 --- #### 二、算法设计中的应用 1. **字符串匹配与正则表达式** - 正则表达式引擎的核心是状态机,例如匹配`a*b`时,状态从“初始”转移到“匹配a”再到“匹配b”[^1]。 - KMP算法中的部分匹配表(Partial Match Table)本质上是预生成的状态转移表。 2. **词法分析(Lexical Analysis)** - 编译器将源代码拆分为token(标识符、运算符等),例如通过状态机识别`if`、`while`等关键字[^2]。 3. **控制流验证** - 检测代码中的非法跳转(如未初始化的变量使用),通过状态机跟踪变量生命周期[^1]。 --- #### 三、与其他设计模式的对比 - **策略模式**:关注**同一问题不同解法**的动态切换,例如排序算法的运行时选择[^3]。 - **状态模式**:强调**对象内部状态变化导致行为改变**,例如电梯门的开启/关闭状态[^3]。 ---
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