理解KMP算法

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问题背景

在我们平时使用计算机的过程中，有一项使用非常频繁的功能就是字符串查找。这个问题可以描述成：给定一个字符串文本T，要从中找出是否含有某个子串P。我们把P叫做模式字符串。这个问题最直接的解法就是逐个匹配：先将T和P左对齐，从头开始依次比较P中的每个字符是否和T中对应的字符相同。例如，T为“a a b a c a b a b c a b a c a b”，P为“a b a b c a b”，一开始将T和P左对齐并依次比较各个字符是否相同，

(1) T: a a b a c a b a b c a b a c a b
    P: a b a b c a b

当我们比较到第二个字符的时候，发现不一样，于是将P右移一位，再从头开始匹配：

(2) T: a a b a c a b a b c a b a c a b
    P:   a b a b c a b

这时候我们发现前三个字符是相同的，匹配到第四个字符的时候不同，匹配失败。于是继续将P右移一位，再次进行以上的匹配过程，直至P的所有字符和T中的某个子串匹配。对于上面这个例子，当我们进行到如下所示的比较时，即匹配成功：

(3) T: a a b a c a b a b c a b a c a b
    P:           a b a b c a b

如果我们不是这么走运，当比较到T的最后一个字符时，仍然没有完全匹配，则匹配失败。

我们看到，这种方法虽然可以解决字符串匹配问题，但是效率很低下。

如何更快地匹配

在上述的匹配过程中，我们每次只将P右移一位，因此匹配过程很缓慢。通过观察我们发现，有时候仅仅将P右移一位的匹配是明显无效的，从而可以一次右移多位，提高匹配效率。具体来说，我们看上面的第二次匹配，如果仅仅将P右移一位，因为P的第一个字符a和T中已匹配子串（a b a）的第二个字符，也就是P的第二个字符b不同，所以右移一位是明显无效的。我们可以直接将P右移两位进行匹配，这样提高了效率。为什么只右移两位、而不多移几位呢？因为当右移两位的时候，P的第一个字符和T中已匹配子串的最后一个字符相同，这时候我们需要继续比较后面的字符才能确定是否匹配成功。

更一般化的描述是，假设当前P的前q个字符已经匹配，而第q + 1个字符不匹配，这时候我们的目标是确定最多能将P右移多少位、从而跳过那些明显无效的匹配。从上面的例子可以发现，要完成这个目标，我们只需要知道P的前q个字符的信息即可。这种利用模式字符串本身的局部特征提高匹配效率的方法，就是KMP算法的精髓所在。KMP算法的命名来自它的三个发现者D.E.Knuth，J.H.Morris和V.R.Pratt的名字的首字母，这种方法可以大大提高字符串匹配的效率，从而将求解这一问题降至线性复杂度。

回到前面的问题，如何利用模式字符串本身的局部特征呢？回顾前面的过程，当我们每次决定能右移多少位的时候，实际是在拿已匹配部分的前缀和它本身的后缀相比，我们最多只能右移到已匹配子串的前缀和后缀刚好匹配的位置。前缀和后缀相匹配的部分越长，我们能右移的步数就越少；前缀和后缀相匹配的部分越短，我们能右移的步数就越多。例如，假设当前已匹配部分是a b c a b，它的前缀有四个a、a b、a b c、a b c a，对应的后缀有四个b、a b、c a b、b c a b。我们依次比较每一对前缀后缀，可能有多个相匹配的前缀后缀，我们只需要找到最长的那个就OK啦，如下：

a b c a b     | a b c a b        | a b c a b
  a b c a b   |     a b c a b    |       a b c a b

当执行第三次比较时，前缀后缀匹配（都是a b），最大匹配长度是2。已匹配子串总长度是5，所以这时可以直接将P右移5 - 2 = 3位（因为前两次右移已经明显无效啦）。

可以设想，对于q = 1， 2， ... , m，其中m为模式字符串P的长度，如果我们已经找到P的每个子串P[1...q]的最大前缀后缀匹配长度，记为π[q]，那么当P的第q+1个字符和T中对应字符不匹配时（意味着前q个字符已匹配），我们可以直接将P右移q-π[q]位、从而跳过那些明显无效的匹配。这里的π[q]称为前缀函数，他的元素定义为：

有了π[q]，我们就可以执行KMP快速匹配了。

如何计算前缀函数

在实际操作中，给定模式字符串P，我们先要求出它的前缀函数π[q]，然后执行快速匹配操作。本文到此为止，都很好理解。而如何计算前缀函数，才是比较难理解的部分，《算法导论》上关于这一部分，又是符号又是公式，又是定理又是引理的，看的让人云里雾里（可能是为了完整的描述和证明这个问题）。当然，你依然可以用蛮力的方法计算前缀函数，这里介绍一种更高效的方法。

因为显然π[1] = 0，所以考虑用递归方法。假设我们已经知道k = π[q]（设k > 0（条件1））的值，要求π[q+1]，即子串P[1...(q+1)]的最大前缀后缀匹配长度。根据定义，P[1...q]的最大前缀后缀匹配长度为π[q]，如下图，用红色x表示，这时再增加一个字符P[q+1]时，前缀后缀是否依然匹配呢？我们先比较P[q+1]与P的第π[q] + 1 = k + 1个字符，即两个*表示的字符：

Index : 1 2 ... π[q] π[q]+1 ... @ @ ... q q+1
  P   : x x ...  x      *   ... x x ... x  *    

（注：上图中两个@符号表示的下标分别为q - π[q] + 1和q - π[q] + 2。）

如果P[q+1] == P[k+1]（条件2），那么可以直接增加第q+1个字符、且此时前缀后缀刚好匹配，所以π[q+1] = π[q] + 1 = k + 1。然而，大多数时候我们没有这么“走运”，即P[q+1] != P[k+1]（条件3），然而这时我们不能直接得到π[q+1] = 0。因为虽然P[q+1] != P[k+1]，但是如果前缀子串P[1...π[q]]（也是子串P[1...q]的后缀，上图中的红色部分）本身又有相匹配的前缀后缀，假设长度为l，0 < l < π[q]，也即P[1...q]的前l个字符和它的后l个字符匹配（令k = l，这时又回到了条件1），那么我们还要将字符P[q+1]和P[l+1]比较，如果P[q+1] == P[l+1]（回到条件2），那么π[q+1] = l + 1；否则（回到条件3）我们要继续查看子串P[1...k]中是否有相匹配的前缀后缀……如此往复，直至匹配子串中找不到相匹配的前缀后缀（条件4）--就拿上图来说，假设子串P[1...π[q]]没有相匹配的前缀后缀，此时，我们直接比较P[q+1]和P[1]，如果P[q+1] == P[1]，则π[q+1] = 1；否则π[q+1] = 0。这样，就可以求出π[q+1]的值；利用递归就可以求出π的所有元素。

那么问题来了，子串P[1...π[q]]本身的最大前缀后缀匹配长度是多少？咦？这句话是不是很熟悉？没错，这就是我们前面给出的定义一，答案是π[π[q]]。这里递归地利用了前面的求解结果，这也是整个问题最难理解的部分。如果这里理解了，剩下的问题就简单了。

理解上述过程的核心点是：当比较到第q+1个字符不匹配时，我们无论将P右移多少位进行后续比较，必然要先比较不匹配位置之前的子串是否匹配。只有 那些右移后子串仍然匹配的移动才可能是有效的。如下图，假设一开始已匹配子串为P的前5个字符，而第6个字符不匹配（一个是$，一个是#）。这时，无论我们将P右移多少位，假设右移3位，必然要先比较$前面的两个字符（即已匹配子串的最后两个字符）和P的前两个字符（也是已匹配子串的前两个字符）（图中红色标出的x）是否匹配，只有这两个字符先匹配了，我们才需要再比较$和P的第三个字符是否相同。

T:        ................x x x x x $ .......................
P:                        x x x x x # ...
P右移3位：                       x x x x x # ..

这里我们给个例子说明以上求解过程。假设 P = “a b a b a a c”，要求π[q]。显然π[1] = 0。

求π[2]，q = 1，因为π[1] = 0，满足（条件4），所以比较P[2]和P[1]，不相等，所以π[2] = 0。

求π[3]，q = 2，满足（条件4），所以比较P[3]和P[1]，相等，所以π[3] = 1。

求π[4]，q = 3，满足（条件1），所以比较P[4]和P[π[3]+1] = P[2]，相等，满足（条件2），所以π[4] = π[3] + 1 = 2。

求π[5]，q = 4，满足（条件1），所以比较P[5]和P[π[4]+1] = P[3]，相等，满足（条件2），所以π[5] = π[4] + 1 = 3。

求π[6]，q = 5，满足（条件1），所以比较P[6]和P[π[5]+1] = P[4]，如下图

Index: 1 2 3 4 5 | 6 7
  P  : a b a b a | a c
  P  : a b a b a | a c

图中红色部分是子串P[1...5]相匹配的最大前缀后缀。虽然P[6] != P[4]满足（条件3），但是我们不能直接得到π[6] = 0；这时还要看P[1...π[5]]是否有相匹配的前缀后缀及其最大长度是多少，答案是l = π[π[5]] = π[3] = 1 > 0，回到（条件1），所以继续比较P[6] 和 P[l + 1] = P[2]，不相等，满足（条件3），因此我们继续查看P[1...l] = P[1...1]是否有相匹配的前缀后缀及其最大长度是多少，答案是l = π[1] = 0，满足（条件4），因此比较P[6]和P[1]，相等，所以 π[6] = 1。

求π[7]，q = 6，满足（条件1），所以比较P[7]和P[π[6]+1] = P[2]，不相等，满足（条件3），因为l = π[π[6]] = π[1] = 0，满足（条件4），因此比较P[7]和P[1]，不相等，所以 π[7] = 0。

例子完。

计算前缀函数的伪代码

 最后给出计算前缀函数的伪代码，转自《算法导论》：

COMPUTE-PREFIX-FUNCTION(P)
1　　m = length(P)
2　　π[1] = 0
3　　k = 0
4　　for q = 2 to m
5　　　　while k > 0 and P[k + 1] != P[q]
6　　　　　　k = π[k]
7　　　　if  P[k + 1] == P[q]
8　　　　　　k = k + 1
9　　　　π[q] = k
10　　return π

首先可以保证第5行的k一定等于π[q - 1]：当q = 2时，第一次进入第5行，第2行和第3行初始化保证了k = π[2 - 1] = π[1] = 0；其它情况下代码第9行对此做了保证。所以在计算π[q]时，我们首先判断是否满足条件1（第5行：k > 0），同时判断是否满足条件3（第5行：P[k + 1] != P[q]），如果都满足，则更新k的值（第6行）并继续判断；否则，如果满足条件2（第7行：P[k + 1] == P[q]），则将k值加1（第8行）；如果不满足条件2，即满足条件4，此时k = 0，所以直接将新的k值赋给π[q]（第9行）。最后，对所有的q都计算完成后，返回前缀函数（第10行）。

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原文地址：http://www.cnblogs.com/kane1990/p/4805744.html