一文看懂KMP(看毛片)算法
2021/5/11 20:28:58
本文主要是介绍一文看懂KMP(看毛片)算法,对大家解决编程问题具有一定的参考价值,需要的程序猿们随着小编来一起学习吧!
一文看懂KMP算法
KMP是一种模式匹配算法。常用于在一个较长的字符串中查找一个较短的字符串。通常称较长的字符串为主串,较短的待匹配的字符串为模式串。
比如给定一个主串S = ababacd
,一个模式串P = abac
,那么最终能够在主串中成功匹配到模式串
通常,针对某一些算法问题,我们可以首先考虑一个暴力的解法,随后通过寻找规律,来省略掉一些无效的步骤,从而完成优化。
对于字符串匹配,很容易想到的暴力解法就是使用双指针。
如主串S
的长度为n
,模式串P
的长度为m
(n > m
)。定义指针i
和j
,i
初始指向主串的第一个位置,j
初始指向模式串的第一个位置。
我们先假设S
中包含了P
,则在[1, n]
区间内(下标从1开始),一定存在一个位置i
,是S
匹配P
的起始位置。
如S = ababcd
,P = abac
,根据上图,我们一眼就能看出,S
中包含了P
,且起始位置是3。
所以,我们只需要在[1, n]
区间内枚举i
,并与P
比较,若以某一个i
为起点,能够完整匹配P
,则找到答案。
我们比较主串的S[i]
和模式串的P[j]
-
若二者相等,则
i
和j
都往后移动一位,继续比较S[i]
和P[j]
-
若二者不等,则主串中当前位置为起点无法匹配
将起点往后移一位(
i
从2开始),继续比较
最终在i = 3
为起点时,成功匹配
暴力解法写成代码如下
#include<iostream> using namespace std; const int N = 1e6 + 10, M = 1e5 + 10; char s[N], p[M]; int main() { int n, m; // 主串S和模式串P的长度 cin >> n >> m; // 读入主串S和模式串P, 下标都从1开始 cin >> s + 1 >> p + 1; // 枚举 i = [1, n], 尝试匹配 int i, j; for(i = 1; i <= n; i++) { for(j = 1; j <= m; j++) { if(s[i + j - 1] != p[j]) break; } if(j == m + 1) printf("%d ", i); // 匹配成功, 打印起始坐标 } return 0; }
暴力解法i
最多从1移动到n,每次尝试匹配时,j
最多会移动m - 1
次,所以暴力解法的时间复杂度为O(n×m)
那么KMP算法是怎么优化的呢?KMP采用了一种很巧妙的方法,比如上面的S = ababacd
,P = abac
,当我们进行到这一步时
发现S[i] = b
与P[j] = c
不匹配,但我们能不能利用一下前面已经匹配了的aba
呢?答案是可以的,我们观察可以发现,已经匹配的aba
,其前缀a
和后缀a
是相同的,我们可以不用回溯指针i
,而是移动下面的模式串P
上面的操作,取决于已匹配的字符串中,前缀和后缀相等的最大长度。
比如对于字符串aba
,其所有可能的前缀为{a,ab}
(不包含其本身),而其所有可能的后缀为{a,ba}
取前缀集合与后缀集合的交集,结果为{a}
,则对于aba
,前缀和后缀相等的最大长度就是1。
再比如,对于字符串ababa
,其所有可能的前缀为{a, ab, aba, abab}
,其所有可能的后缀为{a, ba, aba, baba}
前缀集合与后缀集合的交集为{a, aba}
,其中长度最大的是aba
,所以对于ababa
,前缀和后缀相等的最大长度就是3。
对于一个长度为n的字符串,存在一个最大的k(k < n),使得该字符串的前缀[1,k]
和后缀[n-k+1, n]
相等。当然,当不存在相等的前缀和后缀时,k为0。
这个相等的前缀与后缀有什么作用呢?
考虑如下情况,当我们匹配了一定的长度时,然后发现S[i]
和P[j]
不相等,此时我们可以利用前面已经匹配的部分,将模式串P
一次性往右移动多个位置,而不移动指针i
,那么P
需要一次性移动多少呢?这就需要用到上面提到的前缀后缀相等的最大长度这个概念了
假设上图中已经匹配的绿色的部分,其前缀后缀相等的最大长度为k,如下图标为粉色的部分
很明显,我们可以将P
串直接往右挪动(实际是回溯指针j
,将j
往左移动,移动到P
串中粉色部分的最右端),使得上下的粉色部分进行对齐,然后接着继续比较S[i]
和P[j]
即可
由于,S
和P
可能在任何一个位置出现不匹配,那么我们对P
的每个位置,都需要求解以该位置为终点的前缀后缀相等的最大长度,这也是求解KMP算法中最核心的next
数组。
比如对于P = ababac
,其next
数组求解出来结果如下
下标 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 |
---|---|---|---|---|---|---|
值 | 0 | 0 | 1 | 2 | 3 | 0 |
解释:
next[1] = 0
,因为前缀后缀的长度必须要小于字符串本身,所以next[i]
一定是小于i
的,而next[1] = 0
也就表示了:a
这个字符串,由于不存在前缀与后缀,其前缀与后缀相等的最大长度为0next[2] = 0
,观察ab
这个字符串,其可能的前缀只有一个a
,可能的后缀也只有一个b
,前缀集合与后缀集合的交集为空集。即,不存在相等的前缀和后缀,所以next[2]
也为0next[3] = 1
,观察aba
这个字符串,其前缀集合为{a, ab}
,后缀集合为{a, ba}
,二者的交集为{a}
,所以相等的前缀后缀的长度就是1next[4] = 2
,观察abab
,前缀集合为{a, ab, aba}
,后缀集合为{b, ab, bab}
,二者的交集为{ab}
,这个相等的前缀和后缀的长度就是2next[5] = 3
,观察ababa
,前缀集合为{a, ab, aba, abab}
,后缀集合为{a, ba, aba, baba}
,二者的交集为{a, aba}
,其中最大的长度就是3next[6] = 0
,观察ababac
,前缀集合为{a, ab, aba, abab, ababa}
,后缀集合为{c, ac, bac, abac, babac}
,二者的交集为空集,不存在相等的前缀和后缀,所以next[6]
为0
为什么我们的数组下标从1开始,这是为了更方便地处理边界问题,稍后展示代码时就能明白了。
接下来,有了next
数组,KMP算法就变得非常简单了,下面进行代码展示,以s
表示主串,p
表示模式串,s
的长度为n
,p
的长度为m
,且n > m
/*1*/ for(int i = 1, j = 0; i <= n; i++) { /*2*/ while(j > 0 && s[i] != p[j + 1]) j = next[j]; /*3*/ if(s[i] == p[j + 1]) j++; /*4*/ if(j == m) { /*5*/ // 匹配成功, 返回主串的起始坐标i, 下标从1开始 /*6*/ printf("%d ", i - m + 1); /*7*/ j = next[j]; // 继续后续可能的匹配 /*8*/ } /*9*/ }
我们的下标i
从1开始,j
从0
开始,每次比较s[i]
和p[j + 1]
第2行的含义是,当j > 0
,即先前已经有部分字符串匹配上,且这次没有匹配上时,回溯j
,将j
置为next[j]
。由于此时j
指向的是p
串中已匹配部分的最后一个位置,next[j]
则表示以当前j
为终点的字符串,其相等的前缀和后缀的最大长度,这恰好能和上面我们讲解的next
数组的定义对上。然后将j
置为next[j]
,结合上面的图来看,就是将j
放到了p
串中粉色部分的最后一个位置,则下次比较时,应当比较s[i]
和p[j + 1]
。
这就是我们代码为什么要将j
从0开始枚举,而i
从1开始,保持i
和j
错开一位,而每次比较s[i]
和p[j + 1]
。
当第2行的while循环结束时,
- 要么是
j
被置为0了:这种情况就是p
串需要从第一位和s
串进行比较(从头开始) - 要么是
s[i] == p[j + 1]
:这种情况就是当前位置匹配上了
第3行,若当前位置能够匹配上,则将j
后移一位
第4行,若j == m
,则说明p
串已经匹配到最后一位了(如果当前成功匹配了s[i]
和p[m]
,则完成匹配,此时j + 1 = m
,j = m - 1
,由于进入了第3行的if
块,进行了j++
,所以最后j
变为了m
),匹配完成,打印出此时s
串中匹配的起点,表示找到了一个符合条件的匹配。并将j
置为next[j]
(往右挪动p
串),继续进行后续可能的匹配。
对于KMP的核心流程,上面的解释已经十分清楚了,然而上面的求解过程需要基于next
数组,所以我们仍然需要对p
串进行预处理,求出其next
数组。好消息是,求解p
串的next
数组的过程,和上面的算法流程十分相近!
我们可以对p
串自身进行上面的匹配过程!
由于next[1] = 0
,所以我们从第二位开始对p
串进行匹配,代码如下
for(int i = 2, j = 0; i <= n; i++) { // 错开一位进行匹配, 每次匹配 i 和 j + 1 位, 第一次则匹配 2 和 1 // 当前面有匹配上的部分时, 看看当前位是否匹配, 若不匹配, 则回溯 j while(j > 0 && p[i] != p[j + 1]) j = next[j]; if(p[i] == p[j + 1]) j++; // 该位匹配上了, 则 j 往后移动一位 next[i] = j; // 当前位置的 next[i] = j }
开始时,i = 2, j = 0
,我们仍然比较p[i]
和p[j + 1]
,此时若p[2] = p[1]
,则j++
,随后next[i] = j
,
则此时next[2] = 1
更通常的,对于next[i]
,如果在当前位置能够匹配上,即p[i] = p[j + 1]
,则next[i] = next[i - 1] + 1
如果当前位置无法匹配上,即p[i] != p[j + 1]
,则需要将j
置为next[j]
(由于i
总是大于j
的,而每次得到next
数组的值时,都是通过对next[i]
进行赋值完成的。所以此时next[j]
一定在先前就被求解出来了),即回溯j
,即右移下面的p
串,随后继续比较p[i]
和p[j + 1]
,直到
-
满足
p[i] = p[j + 1]
,则当前next[i] = j + 1
-
或
j
回溯为0,仍然p[i] != p[j + 1]
,即p[i] != p[1]
,则next[i] = 0
由上面的分析可见,求解next
数组,与KMP的核心算法流程是一致的。我们通过让模式串p
和它自身做模式匹配,求解出其next
数组,随后使用p
的next
数组,完成主串s
和模式串p
的匹配。
至此,相信你已经领略到KMP算法的设计之精巧了。下面就尝试一道算法题来结束KMP的学习吧!
Acwing - 831: KMP字符串
或者
Leetcode - 28: 实现strStr()
其中Acwing - 831
这道题目的题解如下
#include<iostream> using namespace std; const int N = 1e5 + 10, M = 1e6 + 10; char p[N], s[M]; int n, m; int ne[N]; // 由于 C++ 中 next 变量已经在其他的头文件定义了, 所以这里将 next 数组命名为 ne int main() { cin >> n >> p + 1 >> m >> s + 1; // 读入p和s时, 从下标为1的位置开始读入 // 先求解p串的next数组 for(int i = 2, j = 0; i <= n; i++) { while(j > 0 && p[i] != p[j + 1]) j = ne[j]; // 回溯j if(p[i] == p[j + 1]) j++; ne[i] = j; } // 进行s串和p串的匹配 for(int i = 1, j = 0; i <= m; i++) { while(j > 0 && s[i] != p[j + 1]) j = ne[j]; // 回溯j if(s[i] == p[j + 1]) j++; if(j == n) { // 匹配完成 printf("%d ", i - n); j = ne[j]; } } return 0; }
参考链接:https://www.zhihu.com/question/21923021
这篇关于一文看懂KMP(看毛片)算法的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对大家有所帮助,也希望大家多多支持为之网!
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