一、定义
KMP(Knuth-Morris-Pratt)算法，其实是对暴力查找算法的优化。
在暴力查找算法中，用于追踪文本的指针i每次都会回退到起始位置+1。事实上，当出现不匹配时，就能知晓一部分文本内容信息（模式字符串中当前匹配失败的字符前的所有字符）。
KMP算法在匹配失败时，总是将模式指针j设置为某个值以使文本指针i不用回退，所以关键是如何重置指针j的值，而这只与模式字符串本身有关，需要对模式字符串进行预处理，计算每个字串的最大公共前后缀长度。
二、基本思想
2.1 KMP匹配示例
以模式字符串“ABCDABD”、文本“BBC ABCDAB ABCDABCDABDE”为例：
- 首先，文本“BBC ABCDAB ABCDABCDABDE”的第一个字符与模式字符串"ABCDABD"的第一个字符，进行比较。
因为B与A不匹配，所以模式字符串后移1位，直到模式字符串有一个字符，与文本的第一个字符相同为止。
- 接着比较模式字符串和文本的下一个字符，还是相同。那么，继续后移，直到模式字符串中有一个字符与文本中对应的字符不相同为止。
- 当空格与D不匹配时，其实已经知道文本的前面6个匹配字符是"ABCDAB"。KMP算法的思想就是，设法利用这个已知信息，不要把"搜索位置i"移回已经比较过的位置，而是继续把它向后移，这样就提高了效率。
那么如何做到这一点呢？可以针对模式字符串，算出一张《部分匹配表》（Partial Match Table），如下图（如何计算后面讲解）：
按照下面的公式算出模式字符串向后移动的位数：
模式字符串的右移位数 = 已匹配的字符数 - 最后匹配字符的部分匹配值
- 上述图中，空格与D不匹配，模式字符串还要继续往后移。这时，“已匹配的字符数”=6（"ABCDAB"），“最后匹配字符的部分匹配值”B=2。所以，移动位数 = 6 - 2 = 4，于是将模式字符串后移4位。
- 此时，空格与Ｃ不匹配，模式字符串还要继续往后移。这时，“已匹配的字符数”=2（"AB"），“最后匹配字符的部分匹配值”B=0。所以，移动位数 = 2 - 0 = 2，于是将模式字符串后移2位。
- 此时，空格与A不匹配，直接后移1位。
- 此时，C与D不匹配，模式字符串还要继续往后移。这时，“已匹配的字符数”=6（"ABCDAB"），“最后匹配字符的部分匹配值”B=2。所以，移动位数 = 6 - 2 = 4，于是将模式字符串后移4位。
- 逐位比较，直到模式字符串的最后一位，发现完全匹配，于是搜索完成。注：如果还要继续搜索（即找出全部匹配），移动位数 = 7 - 0，再将搜索词向后移动7位，重复上述步骤即可。
2.2 构造部分匹配表
上述示例中用到了一张部分匹配表（Partial Match Table）。那么如何构造呢？先来看两个概念：前缀和后缀。
前缀：指除了最后一个字符以外，一个字符串的全部头部组合。
后缀：指除了第一个字符以外，一个字符串的全部尾部组合。
例如，对于字符串“ABCDABD”：
前缀：A、AB、ABC、ABCD、ABCDA、ABCDAB
后缀：BCDABD、CDABD、DABD、ABD、BD、D
2.3 部分匹配表的本质
对于部分匹配表，所谓“部分匹配值”就是“前缀”和“后缀”的最长共有元素的长度。
以“ABCDABD”为例：
| 字符串 | 前缀 | 后缀 | 最长共有元素的长度 |
|---|---|---|---|
| A | 空 | 空 | 0 |
| AB | A | B | 0 |
| ABC | A、AB | C、BC | 0 |
| ABCD | A、AB、ABC | D、CD、BCD | 0 |
| ABCDA | A、AB、ABC、ABCD | ** A**、DA、CDA、BCDA | 1 |
| ABCDAB | A、AB、ABC、ABCD、ABCDA | B、AB、DAB、CDAB、BCDAB | 2 |
| ABCDABD | A、AB、ABC、ABCD、ABCDA、ABCDAB | D、BD、ABD、DABD、CDABD、BCDABD | 0 |
再比如，"ABCDAB"之中有两个"AB"，那么它的“部分匹配值”就是2（"AB"的长度）。
模式字符串移动的时候，第一个"AB"向后移动4位（已匹配字符串长度6-已匹配字符串的最大公共前后缀2），就可以来到第二个"AB"的位置，如下图：
实际上，当出现失配时，并不需要真的去移动模式字符串。
上图中，失配位置j=6，移动后重新比较的位置j=2，我们可以发现j=2就是已匹配字符串“ABCDAB”的最大公共前后缀长度。
所以，可以专门用一个next[j]数组保存每个字符的回溯位置，有如下映射关系：
| 索引j | 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 搜索词 | A | B | C | D | A | B | D |
| 部分匹配值 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 2 | 0 |
next[j] |
-1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 2 |
注：可以观察到 next 序列其实就是部分匹配值整体右移1位，next[0]记 -1，next[1]记 0
其本质就是一个确定有限状态机（DFA）：
2.4 构造next[]数组
假设模式字符串为P0P1P2…Pn ，用一个next[]数组记录模式字符串的部分匹配映射值。
next[j]=k表示：子串P[0~j-1]的最大公共前后缀长度为k。
初始时，记next[0]=-1，next[1]=0，且假设已知next[j]=k。则转化为一个数学归纳问题：
①初始：next[0]=-1，next[1]=0
②已知：next[j]=k
③求解next[j+1]
求解过程：
next[j]=k说明P[0]～P[k-1]与 P[j-k]~P[j-1]依次相同。
- 如果P[k] = P[j]，那么
next[j+1] = k+1，即子串P[0]～P[j]的最大公共前后缀长度为k+1。 - 如果P[k] ≠ P[j]，那么需要将P[0]~P[k]右移（参见2.3 部分匹配表的本质），右移多少位呢？
令j'=next[k]（next[k]表示子串P[0]～P[k-1]的最大公共前后缀长度），j'即右移位数。然后重复上述步骤，继续比较`P[j']=P[j]。
2.5 构造next[]数组的实现源码
构造 next[]数组：
/**
* 根据模式字符串，生成next数组
*/
public int[] makeNext(String ptn) {
if (ptn == null)
throw new IllegalArgumentException("ptn");
int n = ptn.length();
int[] next = new int[n];
next[0] = -1;
int j = 0; // 指针j跟踪当前待求解的模式字符
int k = next[j]; // 假设已知next[j]==k
while (j < n - 1)// 模式字符串的next[0]已知，故剩余n-1个待求解字符
{
if (k == -1 || ptn.charAt(j) == ptn.charAt(k)) {
next[j + 1] = k + 1;
k++;
j++;
} else {
k = next[k];
}
}
return next;
}
三、KMP算法实现
public int KMP(String ptn, String txt) {
int[] next = makeNext(ptn);
int i = 0, j = 0; // i指示文本，j指示模式字符串
while (i < txt.length() && j < ptn.length()) {
if (next[j] == -1 || ptn.charAt(j) == txt.charAt(i)) {
i++;
j++;
} else {
j = next[j]; // 模式字符串右移
}
}
if (j == ptn.length()) // 匹配成功
return i - j;
else // 匹配失败
return -1;
}
四、性能分析
实际应用中，KMP算法比暴力算法的优势并不十分明显，因为极少有应用程序需要在重复性很高的文本中查找重复性很高的模式。
但是，KMP算法的优势在于文本指针不必回退，这使得它可以很方便得处理长度不确定的输入流（如标准输入流）。
- 时间复杂度
O(M+N)
其中M为模式串长度，N为文本长度
