这几天看了《大话数据结构》第五章-串,重新了解了串这个数据结构,当然其中最重要的模式匹配算法KMP有了新的认识,或者说是终于理解了。
接下来结合我的理解和CSDN中大佬的详解,讲一讲KMP吧!
朴素的模式匹配(BF算法、暴力算法)
简介
这是最早、最简单的模式匹配算法,就是简单的暴力算法,思路:
- 主串S,模式串T
- 从主串S第一位开始和模式串T第一位开始匹配,成功匹配返回匹配成功的第一位,匹配失败,主串S后移一位,模式串重新从头开始匹配
代码
//朴素的匹配,从pos位置开始匹配
int Index(string S, string T, int pos)
{
int i = pos;
int j = 0;
while (i < S.length() && j < T.length())
{
if (S[i] == T[j])
{
//①如果当前字符匹配成功(即S[i] == T[j]),则i++,j++
++i;
++j;
}
else
{
//②如果失配(即S[i]! = T[j]),令i =(i - j) + 1,j = 0
i = i - j + 1;
j = 0;
}
} if (j == T.length())
return i - j;
else
return -1;
}
例
S="goodgoogle",T="google"
goodgoogle
google- goodgoogle
- goodgoogle
- goodgoogle
- good
朴素的模式匹配就是这个过程,可以看出这种算法的时间复杂度很大,为了优化模式匹配就有了KMP算法
KMP算法
简介
KMP是由三位前辈研究出来的避免重复遍历的高效率模式匹配算法,它们分别是D.E.Knuth、J.H.Morris、V.R.Pratt。知道了吧KMP是来自这三位前辈的名字,我们在称之为克努特-莫里斯-普拉特算法。
原理
通俗的讲,KMP算法利用已匹配的现有信息,省去不必要的匹配过程,进而优化算法。
先上一个例子解释一下
S="abcababcax",T="abcabx"
abcababcax
abcabx- abcababcax
abcabx- abcababcax
abcabx- abc
ababcax
abcabx- abc
ababcax
abcabx- abc
ababcax
abcabx
1前5位“abcab”匹配成功,此时S的第i位"a"与T的第j位"x"匹配失败,i=5,j=5,按照朴素的模式匹配算法,接下来要让T串后移一位继续与S匹配,i变为1,j变成0,就是上面的过程,其实从1获取的匹配信息可以知道S的前三位"abc"已与T的相应位匹配成功,且"bc"并不等于"a",所以23步不可能匹配成功,i在第一步时已经等于5了,但经过2345过程5->1->2->3->4->5最后S的第i位"a"与T的第j位"c"匹配失败,i=5,j=2。可以发现之前的2345可以去掉,i在这变化中又回到5,这个过程变化的好像只是j的值,KMP要做的就是省去不必要的匹配过程,直接跳到合适的位置。
代码
//KMP
int KmpSearch(string S, string T, int pos)
{
int i = pos;
int j = 0;
int Sl = S.length();
int Tl = T.length();
while (i < Sl && j < Tl)
{
//①如果j = -1,或者当前字符匹配成功(即S[i] == T[j]),都令i++,j++
if (j == -1 || S[i] == T[j])
{
i++;
j++;
}
else
{
//②如果j != -1,且当前字符匹配失败(即S[i] != T[j]),则令 i 不变,j = next[j]
//next[j]即为j所对应的next值
j = next[j];
}
}
if (j == Tl)
return i - j;
else
return -1;
}
next数组
前面提到合适的位置,什么叫做合适的位置呢,就是主串S与模式串T失配时,i不变,只移动模式串T到合适的位置再与S匹配,这个合适的位置就存在next数组中。
上例中第一次在i=5,j=5失配,省去不必要的过程后i=5,j=2,也就是i不变,j从5变成2,这个过程中省去的是T前两位"ab"与S的45位"ab"匹配的过程,省去的原因是在第一次已经匹配过了,S的"abcab"与T的"abcab"匹配,可以发现,T的前缀和后缀都有"ab",则下次匹配可以从T的第2位"c"开始与S上次失配的第5位开始重新匹配。
最大相同前后缀
要计算next数组一定要知道最大相同前后缀,从上面的解释可以知道,j的变化与模式串T有关,在失配时j=next[j],所以要知道T最大前后缀与next数组的关系。
对于模式串T="abcabx"
模式串 | a | b | c | a | b | x |
---|---|---|---|---|---|---|
最大相同前后缀 | 0 | 0 | 0 | 1 | 2 | 0 |
next数组 | -1 | 0 | 0 | 0 | 1 | 2 |
串为"a","ab","abc",时最大相同前后缀为0,"abca"为1及前后的"a","abcab"为2及前后的"ab"。把next 数组跟求得的最大相同前后缀对比后,不难发现,next 数组相当于“最大相同前后缀” 整体向右移动一位,然后初始值赋为-1。
代码
//next数组
void GetNext(string T, int next[])
{
next[0] = -1;
int k = -1;
int j = 0;
while (j <T.length() - 1)
{
//T[k]表示前缀,T[j]表示后缀
if (k == -1 || T[j] == T[k])
{
++k;
++j;
next[j] = k;
}
else
{
k = next[k];
}
}
}
代码有点难理解,我简单解释一下,这里涉及了已知next[0,...,j],求next[j+1]的问题。
对于T的前j+1个序列字符:
- 若T[k] == T[j],则next[j + 1 ] = next [j] + 1 = k + 1;
- 若T[k ] ≠ T[j],如果此时T[ next[k] ] == T[j ],则next[ j + 1 ] = next[k] + 1,否则继续递归前缀索引k = next[k],而后重复此过程。 相当于在字符T[j+1]之前不存在长度为k+1的前缀"T0 T1, …, Tk-1 Tk"跟后缀“Tj-k Tj-k+1, …, Tj-1 Tj"相等,那么是否可能存在另一个值t+1 < k+1,使得长度更小的前缀 “T0 T1, …, Tt-1 Tt” 等于长度更小的后缀 “Tj-t Tj-t+1, …, Tj-1 Tj” 呢?如果存在,那么这个t+1 便是next[ j+1]的值,此相当于利用已经求得的next 数组(next [0, ..., k, ..., j])进行T串前缀跟T串后缀的匹配。
- 原文链接:https://blog.csdn.net/v_JULY_v/article/details/7041827
next数组的优化
问题的出现
后来有人发现,KMP算法还是有缺陷的。
如果用之前的next 数组方法求模式串“abab”的next 数组,可得其next 数组为-1 0 0 1(0 0 1 2整体右移一位,初值赋为-1),当它跟下图中的文本串去匹配的时候,发现b跟c失配,于是模式串j = next[j] =1。
abacabababc
abab
右移2位后,b又跟c失配。事实上,因为在上一步的匹配中,已经得知p[3] = b,与s[3] = c失配,而右移两位之后,让p[ next[3] ] = p[1] = b 再跟s[3]匹配时,必然失配。
ab
acabababc
abab
问题出在不该出现T[j] = T[ next[j] ]。为什么呢?理由是:当T[j] != S[i] 时,下次匹配必然是T[ next [j]] 跟S[i]匹配,如果T[j] = T[ next[j] ],必然导致后一步匹配失败(因为T[j]已经跟S[i]失配,然后你还用跟T[j]等同的值T[next[j]]去跟S[i]匹配,很显然,必然失配),所以不能允许T[j] = T[ next[j ]]。如果出现了T[j] = T[ next[j] ]咋办呢?如果出现了,则需要再次递归,即令next[j] = next[ next[j] ]。
原文链接:https://blog.csdn.net/v_JULY_v/article/details/7041827
代码
//优化过后的next 数组求法
void GetNextval(string T, int next[])
{
next[0] = -1;
int k = -1;
int j = 0;
while (j < T.length()- 1)
{
//T[k]表示前缀,T[j]表示后缀
if (k == -1 || T[j] == T[k])
{
++j;
++k;
//较之前next数组求法,改动在下面4行
if (T[j] != T[k])
next[j] = k; //之前只有这一行
else
//因为不能出现T[j] = T[ next[j ]],所以当出现时需要继续递归,k = next[k] = next[next[k]]
next[j] = next[k];
}
else
{
k = next[k];
}
}
}
KMP算法时间复杂度分析
朴素的模式匹配算法时间复杂度分析如下:(n为主串长度 ,m为模式串长度)
情况 | 时间复杂度 | 备注 |
---|---|---|
最好情况 | O(1) | 一开始就匹配成功 |
最坏情况 | O((n-m+1)*m) | 每次不成功的匹配都发生在模式串的最后一个字符 |
平均情况 | O(n+m) | 根据等概率原则,平均是(n+m)/2次查找 |
总结
数据结构是非常重要的,这次的KMP算法也是花了好久才理解的。
欢迎批评指正。