KMP演算法，字串 序列匹配位置的查詢

kmp演算法是乙個設計精巧的匹配查詢演算法，用於查詢2個字串或者序列，乙個（小的）在另乙個（大的）中最佳匹配位置。演算法的核心思想是跳過一些已經確定不會匹配的部分。

python實現如下：

#：kmp字串匹配演算法

defkmp
(bigstr:str, smallstr:str, all = false)->(list,bool, int):
'''    kmp演算法，用於查詢後字串在前面字串的匹配位置。
:param bigstr: 包含的字串
:param smallstr: 要檢測是否含有的字串
:param all: 是否要找到所有的位置。預設為false
:return: 匹配（或最佳匹配）的位置的列表，從0開始,-1為完全沒有找到。
bool變數是否是精確匹配。最後第三個返回值是匹配的長度。
'''defcal_next
(string:str)->np.ndarray:
'''        kmp演算法所需要的子函式
:param string:
:return:
'''k = -1
length = len(string)
nextarr = -np.ones(length,dtype=int) #全賦值為-1，不過演算法裡只要賦值為-1即可
for qq in range(1,length):
while string[k + 1] != string[qq] and k>-1: # 第乙個放過
k = nextarr[k]      # 向前回溯。qq一定大於k，故安全
if string[k+1] == string[qq]:
k += 1
nextarr[qq] = k
return nextarr
nexta = cal_next(smallstr)
kk = -1
exact = false
bestpos = list()
bestk = -1
# store the answer
biglen = len(bigstr)
smalen = len(smallstr)
for ii in range(0,biglen):
while bigstr[ii] != smallstr[kk+1] and kk>-1:
kk = nexta[kk]
if bigstr[ii] == smallstr[kk+1]:
kk += 1
if kk > bestk:
bestk = kk
bestpos = [ii-kk,]
elif kk == bestk:
else:
pass
if kk == smalen - 1:
exact = true
ifnot all:     #只要乙個就好的話
# return ii - kk, exact
return bestpos, exact, bestk+1
else:
kk = -1
# 找到了乙個完全匹配，繼續開始
return bestpos, exact, bestk+1
defkmp_int_near
(bigstr: str, smallstr: str, all=false, near=0) -> (list, bool, int):
'''    kmp演算法另一修改版，用於查詢後字串在前面字串的匹配位置。
這裡計算的可以不是字串，只要是可迭代序列即可（支援操作）。但要求是數值變數（支援+->=《操作）。
判定某兩個字元/元素相等的比較是近似比較，相互差值在near範圍內即認為是相等。near預設值是0。
:param bigstr: 包含的字串
:param smallstr: 要檢測是否含有的字串
:param all: 是否要找到所有的位置。預設為false
:param near: 認為相等的範圍域，預設是0。
:return: 匹配（或最佳匹配）的位置的列表，從0開始,-1為完全沒有找到。
bool變數是否是精確匹配。最後第三個返回值是匹配長度。
'''nearequa = lambda a, b: a < b + near and a > b - near
#~ 相等比較函式
defcal_next
(string: str) -> np.ndarray:
k = -1
length = len(string)
nextarr = -np.ones(length, dtype=int)  # 全賦值為-1，不過演算法裡只要賦值為-1即可
for qq in range(1, length):
while
not nearequa(string[k + 1], string[qq]) and k > -1:  # 第乙個放過
k = nextarr[k]  # 向前回溯。qq一定大於k，故安全
if nearequa(string[k + 1], string[qq]):
k += 1
nextarr[qq] = k
return nextarr
nexta = cal_next(smallstr)
kk = -1
exact = false
bestpos = list()
bestk = -1
# store the answer
biglen = len(bigstr)
smalen = len(smallstr)
for ii in range(0, biglen):
while
not nearequa(bigstr[ii], smallstr[kk + 1]) and kk > -1:
kk = nexta[kk]
if nearequa(bigstr[ii], smallstr[kk + 1]):
kk += 1
if kk > bestk:
bestk = kk
bestpos = [ii - kk, ]
elif kk == bestk:
else:
pass
if kk == smalen - 1:
exact = true
ifnot all:  # 只要乙個就好的話
# return ii - kk, exact
return bestpos, exact, bestk + 1
else:
kk = -1
# 找到了乙個完全匹配，繼續開始
return bestpos, exact, bestk + 1

KMP演算法 字串匹配

kmp演算法基本思想 我們在用常規的思想做 字串匹配時候是 如 對如 字元如果 t abab 用p ba 去匹配，常規思路是 看 t 第乙個元素 a 是否 和p 的乙個 b 匹配 匹配的話 檢視各自的第二個元素，不匹配 則將 t 串的 第二個元素開始 和 p 的第乙個匹配，如此 一步一步 的後移 來...

KMP字串匹配演算法

kmp核心思想 計算模式串的next陣列，主串的索引在比較的過程中不回朔 ifndef kmp h define kmp h class kmp endif include kmp.h include include include using namespace std int kmp calcu...

KMP字串匹配演算法

在介紹kmp演算法之前，先介紹一下bf演算法。一.bf演算法 bf演算法是普通的模式匹配演算法，bf演算法的思想就是將目標串s的第乙個字元與模式串p的第乙個字元進行匹配，若相等，則繼續比較s的第二個字元和p的第二個字元 若不相等，則比較s的第二個字元和p的第乙個字元，依次比較下去，直到得出最後的匹配...