前面已經說到了naive的方法來匹配字符串，但是該方法的特點是復雜度高，未能充分利用計算得到的值作為下一步計算的結果，因此，復雜度相當比較高。
Rabin-Karp提出了新的字符串匹配方法：
Rabin-Karp方法主要是分2部分：
(1)預處理(pre-processing)
對pattern字符串的m個進行計算，得到其hash值。 復雜度為O(m)
(2)匹配(matching)
for(int i=0;i<n-m;i++)
{
計算t[i..i+m]的hash值。
再同pattern字符串的hash值進行對比，如果相同，則使用naive辦法，繼續(xù)一個字符一個字符地比較。
使用Horner法則計算下一個m字符的hash值。(即h(s+1)=f(h(s))).
}
整個算法的復雜度：
在最差的情況下，復雜度為O(m)+O(m*(n-m+1))
期望的情況為O(n-m+1+cm)=O(n+m).
實驗代碼如下：（暫時只是考慮支持12345678901234567890 匹配 234等的情況）
1 #include <iostream>
2 #include <string>
3
4 using namespace std;
5
6 #define Q 997 //Should be a prime
7 #define D 10 //|sizeof character set|
8
9 inline int geth(int m)//h=d^(m-1)%q
10 {
11 int len=1;
12 for(int i=0;i<(m-1);i++)
13 {
14 len*=D;
15 }
16 return len%Q;
17 }
18
19 int main(int argc,char* argv[])
20 {
21 char *t=NULL,*p=NULL;
22 string text,pattern;
23 int h,p0=0,t0=0;
24
25 while(1)
26 {
27 int index = 0;
28
29 cin>>text>>pattern;
30 int n = text.length();
31 int m = pattern.length();
32
33 //t= new char[n+1];
34 //p= new char[m+1];
35 t= new char[n];
36 p= new char[m];
37
38 h = geth(m);
39 p0=t0=0;
40
41 //strcpy(t,text.c_str());
42 //strcpy(p,pattern.c_str());
43 memcpy(t,text.data(),n);
44 memcpy(p,pattern.data(),m);
45
46 for(int i=0;i<m;i++)//get the initial value from pattern and text
47 {
48 p0 =(D*p0+(p[i]-'0'))%Q;
49 t0 = (D*t0+(t[i]-'0'))%Q;
50 }
51
52 for(int i=0;i<(n-m);i++)
53 {
54 if(p0==t0)//should call the naive algorithm to check whether the two string is the same
55 {
56 bool match = true;
57 for(int j=0;j<m;j++)
58 {
59 if(p[j]!=t[i+j])
60 match = false;
61 }
62
63 if(match)
64 cout<<i<<endl;
65 }
66
67 t0 = ((D*(t0-(t[i]-'0')*h)+t[i+m])-'0')%Q;
68 }
69
70 delete[] t;
71 delete[] p;
72 }
73
74 system("pause");
75 return 0;
76 }
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