KMP 算法图解

当源字符串 src 和 模式串 pat 不匹配的时候, 如下:

Paste_Image.png

此时, 用 src(i) 与 pat 的开头 pat(0) 比较, 这时,模式串前进的步数是最大的.
Paste_Image.png

但是,会漏掉一些可能匹配的串,如下:
Paste_Image.png

显然, 为了不漏掉其中任意可能匹配的case, 最大的 h 决定了模式串可以移动的最大步数.
那么怎么去求这个 h 呢?
Paste_Image.png

根据假设, 在 h 处有可能匹配的串 那么 A = C,
根据上一次的匹配结果, src[: i] = pat[:j], 则 C = D
则 A = D.
据此, h 可以定义为: 在 pat[0: j-1] 中, 分别取两个长度相等的串,一个以 pat[0] 开头, 一个以 pat[j-1] 结尾, 所有的这一对串中, 长度最大的串的长度.
对于模式串中的任意位置 j, 都可以有一个 h, 这些 h 值就构成了 next 数组了.
可以用递归的方式来求 next 数组,过程如下:
next[j] 已知, 求 next[j+1]
Paste_Image.png

比较 pat[j] 和 pat[next[j]], 这里数组序号从 0 开始.
Paste_Image.png

如果 pat[j] == pat[next[j]], 则 next[j+1] = next[j] + 1
Paste_Image.png

否则,
Paste_Image.png

需要在 A 中找 A1, 在 B 中找 B1, 使得 A1 以 pat[0] 开头, B1 以 pat[j-1]结尾, 并且 A1 == B1, 此时再去比较 pat[j] 和 pat[len(A1)], 如果 pat[j] == pat[len(A1)] 那么 next[j+1] = len(A1) + 1 , 否则继续此过程!!
那么 A1 和 B1 怎么找呢?
Paste_Image.png

根据 A = B, 则 B1 = C1, 于是 A1 = C1, 于是 A1 就是 next[ next[j] ] .

下面考虑求 next 数组中的极端情况
j = 0, 此时显然源串 和 模式串都要移动 此时 next[0] = -1, 做一个标记
j = 1, next[1] = 0
j = 2 .... (n-1) 使用上面的算法即可, 终止条件为 next < 0

program:

  public static void GetNext(String  pat,  int[] next) {
    int pat_len = pat.length();
    next[0] = -1;
    if (pat.length() <= 1) {
      return;
    }
    next[1] = 0;
    for (int j = 2; j < pat_len; ++j) {
      next[j] = 0;
      int n = next[j-1];
      while (n >= 0) {
        if (pat.charAt(j - 1) == pat.charAt(n)) {
          next[j] = n + 1;
          break;
        } else {
          n = next[n];
        }
      }
    }
  }

相应的 KMP 写法如下:

  public static void KMP(String src, String pat) {
    if (pat.length() <= 0) {
      return;
    }
    int[] next = new int[pat.length()];
    GetNext(pat, next);
    int i = 0; 
    int j = 0;
    while (i < src.length() && j < pat.length()) {
      if (j < 0 || src.charAt(i) == pat.charAt(j)) {
        i++;
        j++;
      } else {
        j = next[j];
      }
    }
    if (j >= pat.length()) {
      System.out.printf("found substring @ pos: %d \n", (i - pat.length()));
    }
    return;
  }
最后编辑于
©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 204,684评论 6 478
  • 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 87,143评论 2 381
  • 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 151,214评论 0 337
  • 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 54,788评论 1 277
  • 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 63,796评论 5 368
  • 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 48,665评论 1 281
  • 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 38,027评论 3 399
  • 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 36,679评论 0 258
  • 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 41,346评论 1 299
  • 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 35,664评论 2 321
  • 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 37,766评论 1 331
  • 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 33,412评论 4 321
  • 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 39,015评论 3 307
  • 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 29,974评论 0 19
  • 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 31,203评论 1 260
  • 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 45,073评论 2 350
  • 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 42,501评论 2 343

推荐阅读更多精彩内容