KMP算法(Knuth-Morris-Pratt )

花了两天研究KMP算法,这里做个简单介绍

时间上由暴力法的O(MN)改良成 O(M+N),所以效率还是可以的;其主要思路分为两步:

1.先处理匹配字符串pattern,生成跳跃数组next

2.根据next数组记录,对待匹配文本进行匹配运算。

假如有待匹配字符串text:ABABABCDABXYBXYABXYXYZHABCDABXYKEISKAIABAB

有匹配字符串pattern:ABCDABXY

a.先生成next数组:

| A | B | C | D | A | B | X | Y |
| -1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 2 | 0 |

解释如下:依次找到pattern字符串中每个字符的前缀 跟 pattern从头开始的字符串中 重复 的最大字符个数(一定要包含头,若头不匹配,就算中间全部匹配也不算)(不包括自身),例如:pattern字符串从左到右遍历,A无前缀,因此为-1;B前缀为A,前面从头开始再无重复(A不跟自己A比较),因此为0;类似C无最大重复前缀,因此为0;依次类推D、A前缀为0;B最大重复前缀为A,因此为1;X最大重复前缀为AB,因此为2;Y无最大重复前缀为,因此为0.

数组代表:假如text匹配在X位置错误,则直接将pattern的X位置换成next[2]对应的C位置,即向前跳跃4个位置,继续一一比较,依次类推,若pattern长度匹配到了结束位置还没有跳,则匹配成功一次。若循环匹配,则成功一次之后还要判断text该跳跃的长度,继续匹配;

代码如下:

    /**
     * 处理pattern,记录跳跃位置数组
     * @param pattern
     * @return
     */
    public int[] buildNext2(char[] pattern) {
        int k = -1, i = 1, nLen = 0;
        if (pattern == null) {
            return null;
        }
        nLen = pattern.length;
        int next[] = new int[nLen+1];
        next[0] = k;
        for (i = 0; i < nLen; i++) {
            next[i + 1] = next[i] + 1;
            while (next[i + 1] > 0 && pattern[next[i + 1] - 1] != pattern[i]){
                next[i + 1] = next[next[i + 1] - 1] + 1;
            }
        }
        int nnext[] = new int[nLen];
        //此处生成的next数组会比原pattern多一位,但不影响比较
//      for(i = 0; i < nLen-1; i++){
//          nnext[i] = next[i];
//      }
//      return nnext;
        return next;

    }
image.gif
<span style="white-space:pre">  </span>/**
     * 匹配算法
     * @param text
     * @param pattern
     * @param next
     */
    public void kmp(char []text, char []pattern, int []next) {
        int i,j,m = 0;
        boolean match = false;

        if (text == null || pattern == null || next == null){
               return;
        }

        //记录匹配后继续匹配文本该跳的位置
        for(i = 0;i<next.length;i++){
            if(next[i]>0){
                m=i-1;
                break;
            }
        }

        for (i=j=0; i != text.length; ) {           //比较结束符
            if (j<0 || text[i] == pattern[j]) {     //一个一个比较
                ++i;
                ++j;
                if (j == pattern.length) {          // 找到了
                    System.out.println("在 "+(i-j)+" 的位置");
                    i=(m==0?i-j+1:i-j+m);           //匹配一次后,文本往后跳一个next数组不为0的位置
                j=0;                                //匹配一次后,pattern回到首位
                    match = true;                   //记录是否有匹配
                }
            }else{
                j = next[j];
            }
        }
        if(!match){
             System.out.println("没有匹配");
        }
    }
image.gif
©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 205,236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 87,867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 151,715评论 0 340
  • 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 54,899评论 1 278
  • 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 63,895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 48,733评论 1 283
  • 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 38,085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 36,722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 43,025评论 1 300
  • 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 35,696评论 2 323
  • 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 37,816评论 1 333
  • 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 33,447评论 4 322
  • 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 39,057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 30,009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 31,254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 45,204评论 2 352
  • 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 42,561评论 2 343

推荐阅读更多精彩内容

  • 字符串匹配KMP算法详解 1. 引言 以前看过很多次KMP算法,一直觉得很有用,但都没有搞明白,一方面是网上很少有...
    张晨辉Allen阅读 2,385评论 0 3
  • 前言 最先接触编程的知识是在大学里面,大学里面学了一些基础的知识,c语言,java语言,单片机的汇编语言等;大学毕...
    oceanfive阅读 3,043评论 0 7
  • 官网 中文版本 好的网站 Content-type: text/htmlBASH Section: User ...
    不排版阅读 4,365评论 0 5
  • 懂得穿衣打扮的人,应该是一个懂得生活,充满情趣的人;出门在外重视自己衣着搭配的人,必然已看重个人的形象气质。一个人...
    旭日而生阅读 2,873评论 2 7
  • 《现在》 结婚讲气派, 豪车非要买。 结婚莫半年, 闹离就分开。 ...
    钝角阅读 565评论 3 35