KMP演算法小結

很早以前就了解到有kmp演算法的存在，當時就是知道其可以高效的匹配字串，但是沒敢細看（其實看了一眼，又嚇得趕緊退出來。。），最近突然又看到這個演算法，就想著學習一下，鑑於自己理解力不太夠，花了好久才明白個大概，因此防止過兩天就忘，在這裡做個筆記。

字串字首與字尾

如下圖所示：

kmp演算法思想

在匹配的過程中，如文字串s匹配到i，模式串匹配p到位置j時，兩者不匹配，即s[i]!=p[j]時，保持i不變，j移動到next[j]=k位置處，k等於p[j]之前子串的最大前字尾的長度。相當於將模式串p向後移動j-next[j]個位置。

與暴力破解法相比，其文字串s指標不會回溯。

暴力匹配**（python）：

def
baoli
(s,t):
s_len=len(s)   #目標字串
t_len=len(t)   #匹配字串
i=0j=0
while iand j if s[i]==t[j]:
i+=1
j+=1
else:
j=0i=i-j+1
if j==t_len:
return i-j
else:
return -1
if __name__=='__main__':
s='sdfwowjeofijowejifeowji'
t='feo'
print(baoli(s,t))

kmp演算法複雜度

kmp演算法是指在乙個文字串s內查詢乙個模式串p 的出現位置，假設s的長度為n，p的長度為m，傳統的暴力匹配法時間複雜度為o(m*n)，而kmp演算法由兩個部分構成：

因此，kmp演算法的時間複雜度為o(m+n)

kmp演算法過程

前面提到，kmp演算法由兩個過程組成，首先第二個過程比較好理解。

def
kmp(s,t):
s_len=len(s)   #目標字串
t_len=len(t)   #匹配字串
i=0j=0
next_array=get_nextarray(t)
while iand jif j==-1
or s[i]==t[j]:  #j==-1存在於開頭第乙個字元就沒匹配上，此時next[j]=-1，因此i+=1後目標字串向右移一位等於0，
j+=1
#表示匹配字串繼續從第乙個開始匹配
i+=1
else:
j=next_array[j]
if j==t_len:
return i-j
else:
return -1

kmp演算法核心在於第一部分：求next陣列。它是通過遞推的方式來解決：已知next [0, …, j]，如何求出next [j + 1]？？分為兩種情況：

關鍵：為什麼遞迴k=next[k]，當p[k]=p[j]時就可以得到next[j+1]=k+1

我在這個地方糾結了很久，不知其所以然心裡總是不得勁。。相信很多人跟我一樣，因此就自己舉例子，通過例子來理解會更清楚。其實這就是next陣列的特性，這裡的遞迴：k = next[k]與第一部分kmp演算法匹配中的：j=next_array[j]原理是一樣的，前者是與模式串p的p[j]比較來決定是否遞迴，後者是與文字串s中的s[i]對比

如上圖所示，求取next[j+1]時，已知next[：j]，且next[j]=4=k，此時根據遞推式，因為p[j]=』c』，p[k]=p[4]=』a』，因此令k=next[k]=1，此時p[k]=p[1]=』c』=p[j]，因此next[j+1]=k+1=2。

通過上述例子可以看到，當p[k]=p[1]=』c』與p[j]相等時候，其前面的k個字元必然等於p[4]=』a』前面的k個字元，同樣等於p[j]前面k個字元，因此得到next[j+1]=k+1

第二部分j=next_array[j]原理也是一樣，只是它不是跟p[j]比較，而是與文字串s[i]比較。都是在最長前字尾子串中尋找最長子串，直到匹配為止。

next陣列求取過程（python）:

def
get_nextarray
(t):
next_array=[-1]
t_len=len(t)
k=-1
#因為採用的是從前往後遞推的方法，因此需要知道初始狀態：j=0時，next[0]=k=-1
j=0while j1:   #之所以是len-1：next[0]是固定值為-1
if k==-1
or t[j]==t[k]:
k+=1
j+=1
else:
k=next_array[k]
return next_array

然而上述next陣列存在一定的問題，以下圖為例，若在i=5時匹配失敗，按照3.2的**，此時應該把i=1處的字元拿過來繼續比較，但是這兩個位置的字元是一樣的，都是b，既然一樣，拿過來比較不就是無用功了麼？之所以會這樣是因為kmp不夠完美。因此需要對**進行一定的修改，如下所示：

next陣列（優化後）求取過程（python）:

def
get_nextarray_inp
(t):
#改進的next陣列，當k=next[j],且p[j]=p[k]時,即next[j]=next[next[j]]=next[k]
next_array=[-1]
t_len=len(t)
k=-1
j=0while j1:
if k==-1
or t[j]==t[k]:
k+=1
j+=1
if t[j]==t[k]:
else:
else:
k=next_array[k]
return next_array

kmp演算法優化版與未優化版在某些情況下區別很大，如下所示：

kmp演算法（未優化版）： next陣列表示最長的相同前字尾的長度，我們不僅可以利用next來解決模式串的匹配問題，也可以用來解決類似字串重複問題等等，這類問題大家可以在各大oj找到，這裡不作過多表述。

kmp演算法（優化版）：根據**很容易知道，優化後的next僅僅表示相同前字尾的長度，但不一定是最長（我個人稱之為「最優相同前字尾」）。此時我們利用優化後的next可以在模式串匹配問題中以更快的速度得到我們的答案（相較於未優化版），但是上述所說的字串重複問題，優化版本則束手無策。

所以，該採用哪個版本，取決於你在現實中遇到的實際問題。

KMP演算法小結

KMP演算法小結

KMP演算法小結

KMP演算法小結

相關推薦