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KMP算法

给定文本串A、模式串B，求模式串B在文本串A中出现的次数。

设文本串A的长度为n，模式串B的长度为m

暴力：二重循环+回溯 复杂度 O(n*m)

KMP: 将复杂度优化到O(n+m)

本篇文章是我初学KMP算法所写，如果有错误欢迎指出

另外本文的KMP算法的实现方式较常规的实现效率似乎低一些，我在网上看到大多数博客在求prefix数组时似乎没有用到递归。关于KMP算法的不同的实现、KMP算法的扩展算法我会在后期补充进来。

预备知识

前缀与真前缀

许多题目对于前缀与真前缀的区分并不严格。准确来讲，真前缀为前缀的子集。

如字符串ABCD

其前缀有A AB ABC ABCD

真前缀有A AB ABC

最长公共真前后缀

对于字符串AABBAAB

其最长公共真前后缀为AAB (AABBAAB / AABBAAB)

算法思路介绍

暴力求解的时间浪费在匹配失败后回溯头指针的过程中，KMP的本质其实也在头进行指针回溯，但是KMP能够使得头指针尽可能的回溯至少量，从而减少算法时间。

什么是prefix数组

prefix数组，是指由B串的每一种子串的最长公共真前后缀长度所构成的数组。

prefix[i]即：长度为i的模式串的最长公共前后缀

如模式串abbabbaaba

因此有

prefix: -1 0 0 0 1 2 3 4 1 2

注意，定义prefix[0] = -1 （后面解释为什么）

求prefix数组的目的

使得头指针尽可能的回溯至少量，从而减少算法时间。

我们以上图中的匹配为例。假设当前正在将文本串的b与模式串的a进行匹配。发现二者不相同，此时应该将模式串整体向右移动。对于暴力解法，只会向右移动一格，然后从模式串的第一位开始向后一一匹配。在KMP中，由于我们已经求出了prefix数组,prefix[6] = 3,这表明,前面长度为6的子串abbabb的前3位和后3位是相同的。由于abbabb这一段是模式串与文本串匹配成功的，因此可以确定文本串b前的6位也应该是abbabb

对于模式串的真前缀abb,可以将其移动到文本串中原本和模式串的真后缀abb匹配的位置，即：

这个操作的复杂度是O(1)的，原因我们后面会讲到

如何求prefix数组

求prefix数组这件事本身就不是一个容易的过程。如果暴力求解，其复杂度仍然是O(\(m^2\))。一种常见的高效求解prefix数组的方式是DP

如何得到状态转移方程?

• pattern[i-1] == pattern[prefix[i-1]]

对于模式串abbabbaab

假设已经求出prefix[5] = 2，现在要求prefix[6]，只需要检验第3个字母(pattern[2])是否和第6位字母(pattern[5])相同。原因在于，已经知道了prefix[5] = 2，即patter[0~1]的ab已经和pattern[3~4]的ab匹配，只需要再检验pattern[2]的b和pattern[5]的b匹配，就能得到pattern[0~2]的abb和pattern[3~4]的abb匹配。

因此得到状态转移方程之一

if(pattern[i-1] == pattern[prefix[i-1]]){
    prefix[i] = prefix[i-1] + 1;
}

• pattern[i-1] \(\neq\) pattern[prefix[i-1]]

对于模式串abbabbaab

假设已经求出prefix[0~7]

现在要求prefix[8]。因为 pattern[7] = a pattern[prefix[7]] = b，二者不相等。故设置比较指针 ptr = prefix[i-1] 。

while(ptr >= 0 && pattern[i-1] != pattern[ptr]){
		ptr = prefix[ptr];
}

为什么让ptr = prefix[ptr] ？

图中的紫色指针为ptr两次所指向的位置，分别为 pattern[4] 和 pattern[1]

第一次 ptr = 4 ，将 a 与 pattern[ptr] 比较，其原因是检验长度为4的公共真前后缀能否继续变长

发现二者不同之后，需要找长度较小的公共真前后缀检验能否再次变长

由于ptr = 4,因此可以确定的是真前缀abba与真后缀abba匹配

第一个abba的真前缀a,与第二个abba的真后缀相同

因此只需要比较第一个abba的真前缀a的下一个字母和第二个abba的真后缀a的下一个字母

如果相同，循环结束；否则重复ptr = prefix[ptr]

不知道是否讲清楚了。ptr的变化过程，实际上可以理解为公共真前后缀不断缩短的过程。

最后要么在缩短到1的过程发现匹配成功，要么缩短到0（此时ptr = -1）

下面是求prefix数组的完整代码

#define MaxM 20+5
char pattern[MaxM];
int prefix[MaxM];
void get_prefix(int size){
    prefix[0] = -1;
    prefix[1] = 0;
    for (int i = 2; i <= size; i++) {
        if(pattern[i-1] == pattern[prefix[i-1]]){
            prefix[i] = prefix[i-1] + 1;
        }else{
            int ptr = prefix[i-1];
            while (ptr >= 0 && pattern[i-1] != pattern[ptr]) {
                ptr = prefix[ptr];
            }
            if(ptr == -1){
                prefix[i] = 0;
            }else{
                prefix[i] = ptr + 1;
            }
        }
    }
}

开始匹配

这一段的内容与求prefix数组的目的 其实是一样的。求prefix数组的目的就在于降低后期匹配的复杂度。既然知道了其降低复杂度的方式(如果还不明白，请重新看一遍求prefix数组的目的，本版块不再重复介绍)，写出匹配的代码也就十分容易。

算法的执行过程中，需要时刻维护两个指针，i 和j

i时刻指向文本串的待匹配字符，j时刻指向模式串的待匹配字符

void match(char text[],char pattern[],int text_size,int pattern_size,vector<int>& ans){
    int i = 0,j = 0;
    while (i < text_size && j < pattern_size) {
        
        if(j == -1 || text[i] == pattern[j]){
            i++;
            j++;
        }else{
            j = prefix[j];
        }
        
        if(j == pattern_size){
            ans.push_back(i-j);
            j = prefix[j];
        }
    }
}

完整代码

#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <vector>

#define MaxN 100000+5
#define MaxM 20+5
using namespace std;
char text[MaxN];
char pattern[MaxM];
int prefix[MaxM];

void get_prefix(int size){
    prefix[0] = -1;
    prefix[1] = 0;
    for (int i = 2; i <= size; i++) {
        if(pattern[i-1] == pattern[prefix[i-1]]){
            prefix[i] = prefix[i-1] + 1;
        }else{
            int ptr = prefix[i-1];
            while (ptr >= 0 && pattern[i-1] != pattern[ptr]) {
                ptr = prefix[ptr];
            }
            if(ptr == -1){
                prefix[i] = 0;
            }else{
                prefix[i] = ptr + 1;
            }
        }
    }
}

void match(char text[],char pattern[],int text_size,int pattern_size,vector<int>& ans){
    int i = 0,j = 0;
    while (i < text_size && j < pattern_size) {
        
        if(j == -1 || text[i] == pattern[j]){
            i++;
            j++;
        }else{
            j = prefix[j];
        }
        
        if(j == pattern_size){
            ans.push_back(i-j);
            j = prefix[j];
        }
    }
}

void KMP(vector<int>& ans){
    scanf("%s",text);
    scanf("%s",pattern);
    int text_size = (int)strlen(text);
    int pattern_size = (int)strlen(pattern);
    get_prefix(pattern_size);
    match(text,pattern,text_size,pattern_size,ans);
}
int main(){
    vector<int> ans;
    KMP(ans);
    int s = (int)ans.size();
    printf("共有%d次匹配\n",s);
    for (int i = 0; i < s; i++) {
        printf("%d\n",ans[i]);
    }
}

测试数据

Input

abbaabbcabbacabbaabbabba

abba

Output

共有5次匹配

0

8

13

17

20

参考

https://blog.csdn.net/v_JULY_v/article/details/7041827

KMP算法

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原文地址：https://www.cnblogs.com/popodynasty/p/13343243.html