KMP算法

KMP算法

克努斯-莫里斯-普拉特字符串查找算法(英语:Knuth– Morris–Pratt algorithm,简称为KMP算法)

例:
在文本串"ABCDABCEABCEABCFABCF"中查找 子串“ABCEABCF"的下标

文本串TABCDABCEABCEABCFABCF
字串   PABCEABCF

暴力查找:
  1. 先找到P的第一个字符在T中的位置 iPos,
  2. 从iPos开始 依次比较后面的字符
  3. 如果全部匹配就返回iPos,否则 重复第一步。

T的长度是n,P的长度是m,
则时间复杂度为O(m*n)

KMP

第一种情况:
比较前:
文本串T:ABCDABCEABCEABCFABCF
模式串P:ABCEABCF

前3次比较成功,第4次比较D和E不相等。由于BC匹配成功且与A不相等,所以P向后移动3个字符。

比较后
文本串T:ABCDABCEABCEABCFABCF
模式串P:  ABCEABCF

第二种情况:
比较前:
文本串T:ABCDABCEABCEABCFABCF
模式串P:     ABCEABCF

前7次比较成功,第8次比较E和F不等,F前3个字符ABC均与T匹配成功,且与P的前3个字符ABC相同,所以P向右移动4个字符。

比较后:
文本串T:ABCDABCEABCEABCFABCF
模式串P:        ABCEABCF

#pragma once
#include<string>
#include<vector>
using namespace std;

class CKmp
{
public:
	CKmp(string str);
	int match(string szPattern);
private:
	void BuildNext(string szPattern, vector<int> &vecNext);
private:
	string		m_szText;
};
#include "Kmp.h"

CKmp::CKmp(string str):m_szText(str)
{}

int CKmp::match(string szPattern)
{
	if (szPattern.empty())
	{
		return -1;
	}
	vector<int> vecNext;
	BuildNext(szPattern, vecNext);
	
	for (int iText = 0, iPattern = 0; iText < m_szText.size(); )
	{
		if (iPattern >= (int)szPattern.length())
		{
			return iText - (int)szPattern.length();
		}

		if (iPattern < 0 || szPattern[iPattern] == m_szText[iText])
		{
			iPattern++;
			iText++;
		}
		else
		{
			iPattern = vecNext[iPattern];
		}
	}


	return -1;
}

void CKmp::BuildNext(string szPattern, vector<int> &vecNext)
{
	size_t nSize = szPattern.size();
	vecNext.resize(nSize,-1);

	int t = -1;
	for (size_t i = 1; i < nSize; )
	{
		if (t < 0 || szPattern[i - 1] == szPattern[t])
		{
			vecNext[i] = ++t;
			i++;
		}
		else
		{
			t = vecNext[t];
		}
	}
}

KMP算法中,文本串的指针不后退,只后退子串的指针。时间复杂度为O(m + n)

### KMP算法的实现 KMP算法是一种高效的字符串匹配算法,它通过构建部分匹配表(也称为`next`数组)来减少不必要的回溯操作[^2]。以下是基于Python语言的KMP算法实现: ```python def compute_next_array(pattern): next_arr = [-1] * len(pattern) i, j = 0, -1 while i < len(pattern) - 1: if j == -1 or pattern[i] == pattern[j]: i += 1 j += 1 next_arr[i] = j else: j = next_arr[j] return next_arr def kmp_search(text, pattern): m, n = len(text), len(pattern) next_arr = compute_next_array(pattern) i, j = 0, 0 while i < m and j < n: if j == -1 or text[i] == pattern[j]: i += 1 j += 1 else: j = next_arr[j] if j == n: return i - j # 返回匹配起始位置 return -1 # 表示未找到匹配项 ``` 上述代码分为两部分: - `compute_next_array()` 函数用于计算模式串的部分匹配表(即`next`数组)。这部分的核心在于利用已知的最大公共前后缀长度来优化后续匹配过程[^5]。 - `kmp_search()` 函数则负责执行具体的字符串匹配逻辑。 --- ### KMP算法的应用场景 #### 文本编辑器中的查找功能 在文本编辑器中,当用户输入一段文字并希望快速定位某个关键词时,可以采用KMP算法完成这一任务。相比传统的暴力匹配方法,KMP能够在更短的时间内返回结果,尤其适用于大规模文档环境下的搜索需求[^1]。 #### 数据清洗与预处理 在大数据领域,经常需要对海量日志文件或其他形式的数据集进行过滤或提取特定字段的操作。此时如果目标子串固定不变,则可预先生成对应的`next`数组,在多次查询过程中显著提升效率[^3]。 #### 生物信息学研究 DNA序列由四种碱基组成(A,T,C,G),因此对于某些基因片段的研究工作而言,频繁涉及相似结构单元之间的对比分析。借助于KMP技术,研究人员能够更加便捷地识别出感兴趣的区域及其分布规律[^4]。 --- ### 性能优势总结 总体来看,由于引入了额外的信息存储机制——即所谓的“失败指针”,使得整个流程无需反复跳转至初始状态重新尝试;从而大幅降低了最坏情况下的时间开销,并保持相对稳定的内存占用水平[^2]。
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