KMP

KMP算法是通过分析模式字符串,预先计算每个位置发生不匹配的时候,所需GOTO的下一个比较位置,整理出来一个next数组,然后在上面的算法中使用。

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <string.h>
int next[255] = {0};
void getnext(char* s, int n)
{
    int j = -1;
    int i = 0;
    /*赋初值*/
    next[0] = -1;
    
    while (i<n)
    {
        if (j==-1 || s[i]==s[j])
        {
            i++;
            j++;
            next[i] = j;
        }
        else
        {
            /*回溯*/
            j = next[j];
        }
    }
}
 
/*KMP算法*/
bool strCmp(char *s, char *t)
{
    int l = strlen(s);
    int n = strlen(t);
    int i = 0;
    int j = -1;
    getnext(t, n);
     
     while (i<l && j<n)
     {
        if (j==-1 || s[i]==t[j])
        {
            i++;
            j++;
            
        }
        else
        {
            j = next[j];
        }
     }
     
     if (i == l)
     {
        return false;
     }
     else
     {
        return true;
     }
}
int main()
{
    char s[] = "aaacdege";
    char t[] = "acee";
    
    if (strCmp(s, t))
    {
        printf("TRUE\n");
    }
    else
    {
        printf("FALSE\n");
    }
    
    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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