【算法篇】KMP算法,一种高效的字符串匹配算法

我们今天了解一个字符串匹配算法-KMP算法,内容难度相对来说较高,建议先收藏再细品!!!

KMP算法的基本概念

KMP算法是一种高效的字符串匹配算法,由D.E.Knuth,J.H.Morris和V.R.Pratt提出的,因此人们称它为克努特—莫里斯—普拉特操作(简称KMP算法)。

该算法的主要使用场景就是在字符串(也叫主串)中的模式串(也叫字串)定位问题,常见的有“求子串出现的起始位置”、“求子串的出现次数”等。

解决什么问题

假设有两个字符串,分别为文本串和模式串,如下:


求在文本串中是否出现过上面的模式串。

暴力解法

当出现不匹配的字符时,暴力算法会进行如下两个操作:

  • 向后移动模式串
  • 目标串和模式串的指针都回溯

KMP优化解法

使用暴力算法的时间复杂度较高,如何去优化呢?

优化方向:防止或减少主串指针回溯

当出现不匹配的字符时,目标串指针不动,只移动模式串。

移动前,指针左边的字符已经匹配了,所以要让移动后的目标串的指针不会苏,需要保证:模式串移动之后,在指针左边的字符也是匹配的。

  • 找相同字符必须是从模式串第一个位置开始
  • 模式串移动方式由能找到的最长的相同字符决定,如果不是最长的,可能会漏掉能匹配的内容。
  • 找到的最长的相同字符串长度必须小于已经匹配的内容长度,前后部分可以有交叉内容

KMP算法小结

  • 发生不匹配时,指针所指的下标等于已经匹配的长度
  • 发生不匹配时,需要移动的长度 = 已经匹配的长度 - 前后相同的最大长度
  • 前后相同的最大长度为空的地方用-1补齐

KMP算法中的next数组

当目前的C和A不匹配时,由于A的前面也全都是A,所以前面也一定不匹配,对于这个模式串,可以直接将指针移动到-1的位置。

所以需要再对next数组进行改进,改进后的数组我们命名为nextval。

优化next数组

总结:若str[j] == str[next[j]],那么nextval[j] = nextval[next],否则nextval[j] = next[j]

判断是否匹配

先给定两个字符串,分别表示文本串和模式串,通过kmp(稍后写这个函数)进行比较,找到第一次出现模式串的位置,如果没有匹配上则给出提示。

char *text = "aaaaaabaaa",*pattern = "aaaab";
int index = kmp(text,pattern);
if(index == -1)
{
    cout << "没有匹配上内容";
} 
else{
    cout << "匹配上了,起始位置为:" << index;
}

输出next数组

next指针用来动态获取模式串的长度

int kmp(char *text,char *pattern){
    int index = -1;
    int txt_len = strlen(text),ptn_len = strlen(pattern);
    int *next = (int *)malloc(sizeof(int) * ptn_len);
    get_next(pattern,next,ptn_len);

    free(next);
    return index;
}

计算next数组

若str[j] == str[k]时,next[j+1] = k+1
若str[j] != str[k]时,k = next[k]

void get_next(char *str,int *next,int len){
    int j = 0,k = -1;
    next[0] = -1;
    while(j < len-1){
        if(k == -1 || str[j] == str[k]){
            k++;
            j++;
            next[j] = k;
        }
        else k = next[k];
    } 
}

遍历输出next数组

从下标为0的位置到ptn_len依次输出next数组内的元素

int kmp(char *text,char *pattern)
{
    int index = -1;
    int txt_len = strlen(text),ptn_len = strlen(pattern);
    int *next = (int *)malloc(sizeof(int) * ptn_len);
    get_next(pattern,next,ptn_len);
    
    for(int i=0;i<ptn_len;i++){
        printf("%d ",next[i]);
    }
    
    free(next);
    return index;
}

输出nextval数组

将next数组变为nextval数组(此处的next数组实际上是nextval数组)

if(k == -1 || str[j] == str[k]){
    k++;
    j++;
    if(str[j] == str[k]){
        next[j] = next[k];
    }
    else{
        next[j] = k;
    }
}
else{
    k = next[k];
} 

输出匹配位置

int index = -1,txt_idx = 0,ptn_idx = 0;
... ...
get_next(pattern,next,ptn_len);

while((txt_idx < txt_len) && (ptn_idx < ptn_len))
{
    if(text[txt_idx] == pattern[ptn_idx] || ptn_idx == -1){
        txt_idx++;
        ptn_idx++;
    }
    else{
        ptn_idx = next[ptn_idx];
    }
}

if(ptn_idx >= ptn_len){
    index = txt_idx - ptn_len;
}

利用KMP算法解决字符串匹配问题,能极大节约时间复杂度。关于KMP算法还有什么问题的话,欢迎各位留言交流~

本文由mdnice多平台发布

©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 218,036评论 6 506
  • 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 93,046评论 3 395
  • 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 164,411评论 0 354
  • 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 58,622评论 1 293
  • 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 67,661评论 6 392
  • 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 51,521评论 1 304
  • 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 40,288评论 3 418
  • 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 39,200评论 0 276
  • 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 45,644评论 1 314
  • 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 37,837评论 3 336
  • 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 39,953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 35,673评论 5 346
  • 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 41,281评论 3 329
  • 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 31,889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 33,011评论 1 269
  • 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 48,119评论 3 370
  • 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 44,901评论 2 355

推荐阅读更多精彩内容