标签：交集 table 自己的 kmp 根据 定义 turn class amp
KMP 算法（Knuth-Morris-Pratt 算法）是一个著名的字符串匹配算法。
对于字符串匹配，最简单的做法是暴力法双层循环依次对比。
int search(String pat, String txt) { int M = pat.length; int N = txt.length; for (int i = 0; i <= N - M; i++) { int j; for (j = 0; j < M; j++) { //i开始的任意字符和pat不匹配，跳出内循环；下一步比较i+1和 j=0 if (pat[j] != txt[i+j]) break; } // pat 完全匹配 if (j == M) return i; }
// txt 中不存在 pat 子串 return -1; }
KMP算法，是认为我们下次比较，可以利用pat自身的一些规律，降低比较次数。
KMP算法的核心，是一个被称为部分匹配表(Partial Match Table)的数组。这个数组，只和匹配子串pattern有关，和长串txt无关。
对于字符串“abababca”，它的PMT如下表所示：
如果待匹配的模式字符串有8个字符，那么PMT就会有8个值。PMT的计算方式我们后面
我们先定义字符串的前缀和后缀。
解释清楚这个表是什么之后，我们再来看如何使用这个表来加速字符串的查找，以及这样用的道理是什么。
如图 1.12 所示，要在主字符串"ababababca"中查找模式字符串"abababca"。如果在 j 处字符不匹配，那么由于前边所说的模式字符串 PMT 的性质，主字符串中 i 指针之前的 PMT[j ?1] 位就一定与模式字符串的第 0 位至第 PMT[j?1] 位是相同的。这是因为主字符串在 i 位失配，也就意味着主字符串从 i?j 到 i 这一段是与模式字符串的 0 到 j 这一段是完全相同的。而我们上面也解释了，模式字符串从 0 到 j?1 ，在这个例子中就是”ababab”，其前缀集合与后缀集合的交集的最长元素为”abab”， 长度为4。所以就可以断言，主字符串中i指针之前的 4 位一定与模式字符串的第0位至第 4 位是相同的，即长度为 4 的后缀与前缀相同。这样一来，我们就可以将这些字符段的比较省略掉。具体的做法是，保持i指针不动，然后将j指针指向模式字符串的PMT[j ?1]位即可。
简言之，以图中的例子来说，在 i 处失配，那么主字符串和模式字符串的前边6位就是相同的。又因为模式字符串的前6位，它的前4位前缀和后4位后缀是相同的，所以我们推知主字符串i之前的4位和模式字符串开头的4位是相同的。就是图中的灰色部分。那这部分就不用再比较了。
有了上面的思路，我们就可以使用PMT加速字符串的查找了。我们看到如果是在 j 位 失配，那么影响 j 指针回溯的位置的其实是第 j ?1 位的 PMT 值，所以为了编程的方便， 我们不直接使用PMT数组，而是将PMT数组向后偏移一位。我们把新得到的这个数组称为next数组。下面给出根据next数组进行字符串匹配加速的字符串匹配程序。其中要注意的一个技巧是，在把PMT进行向右偏移时，第0位的值，我们将其设成了-1，这只是为了编程的方便，并没有其他的意义。在本节的例子中，next数组如下表所示。
int KMP(char * t, char * p) { int i = 0; int j = 0; while (i < strlen(t) && j < strlen(p)) { if (j == -1 || t[i] == p[j]) { i++; j++; } else j = next[j]; } if (j == strlen(p)) return i - j; else return -1; }
现在，我们再看一下如何编程快速求得next数组。其实，求next数组的过程完全可以看成字符串匹配的过程，即以模式字符串为主字符串，以模式字符串的前缀为目标字符串，一旦字符串匹配成功，那么当前的next值就是匹配成功的字符串的长度。
具体来说，就是从模式字符串的第一位(注意，不包括第0位)开始对自身进行匹配运算。 在任一位置，能匹配的最长长度就是当前位置的next值。如下图所示。
求next数组值的程序如下所示：
void getNext(char * p, int * next) { next[0] = -1; int i = 0, j = -1; while (i < strlen(p)) { if (j == -1 || p[i] == p[j]) { ++i; ++j; next[i] = j; } else j = next[j]; } }
参考链接：
https://www.zhihu.com/question/21923021
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原文地址：https://www.cnblogs.com/diameter/p/14398005.html
