KMP算法

def KMP(s, p):
    nex = getNext(p)
    i, j = 0, 0  # 分别是s和p的指针
    while i < len(s) and j < len(p):
        if j == -1 or s[i] == p[j]:  # j==-1是由于j=next[j]产生
            i += 1
            j += 1
        else:
            j = nex[j]

    if j == len(p):  # 匹配到了
        return i - j
    else:
        return -1

def getNext(p):
    nex = [0] * len(p)
    nex[0] = -1
    i = 0
    j = -1
    while i < len(p) - 1:  # len(p)-1防止越界,因为nex前面插入了-1
        if j == -1 or p[i] == p[j]:
            i += 1
            j += 1
            nex[i] = j  # 这是最大的不同:记录next[i]
        else:
            j = nex[j]

    return nex
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 216,324评论 6 498
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 92,356评论 3 392
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 162,328评论 0 353
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 58,147评论 1 292
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 67,160评论 6 388
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 51,115评论 1 296
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 40,025评论 3 417
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 38,867评论 0 274
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 45,307评论 1 310
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 37,528评论 2 332
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 39,688评论 1 348
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 35,409评论 5 343
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 41,001评论 3 325
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 31,657评论 0 22
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 32,811评论 1 268
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 47,685评论 2 368
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 44,573评论 2 353

推荐阅读更多精彩内容

  • 转载请注明出处: KMP算法及优化 今天看到同学在复习数据结构书上的KMP算法,忽然发觉自己又把KMP算法忘掉了,...
    疯狂的爱因斯坦阅读 1,826评论 1 7
  • 参考文章 知乎:如何更好的理解和掌握 KMP 算法?从头到尾彻底理解KMPKMP 算法(1):如何理解 KMP(原...
    Mjolnir1107阅读 985评论 0 0
  • KMP的由来 在KMP算法之前,对文本进行匹配时使用的是朴素模式匹配算法,也就是最简单匹配算法.当然运行效率也是让...
    圣光忏悔阅读 1,752评论 2 13
  • 原链接:KMP算法详解|CloudWong 传统的字符串匹配模式(暴力循环) 子串的定位操作通常称作串的串的匹配模...
    简Cloud阅读 3,907评论 1 22
  • 《开放夫妻》@中间剧场 当一对夫妻决定打开卧室的大门,就已经失控了。 花心的丈夫提出了“开放夫妻”的概念,自己在外...
    崔子橙阅读 1,000评论 0 0