KMP算法
KMP 匹配算法是由 "Knuth Morris Pratt" 提出的一種快速的模式匹配算法。
hint:不為自身的最大首尾重復(fù)子串長度
1.待解決的問題:假設(shè)P為給定的子串,T是待查找的字符串,要求從T中找出與P相同的所有子串,這稱為模式匹配問題。 (可以給出子串在T中的位置) (下文中提到的P和T分別為子串和目標(biāo)串)
讓我們先來看個(gè)例題:
T: t0 t1 t2 t3 .... tm-1 ... tn-1
P: p0 p1 p2 p3 .....pm-1
從T的最左邊開始比較,使得 TK = PK,則匹配成功。
2.解決模式匹配問題的方案:
A:樸素的模式匹配算法(思路簡單,但不夠簡便,時(shí)間長,有回溯):最簡單和最直接的做法,用P中的字符依次與T中的字符進(jìn)行比較,遇到不相等的字符,則可將P右移一個(gè)字符,重新進(jìn)行比較,直到某次匹配成功或者到達(dá)P的最右字符移出T為止。
如:若P="aaaba", T="aaabbaaaba", 則匹配過程如下圖
T: a a a b b a a a b a
P: a a a b a
a a a b a
.....
a a a b a
從上不難分析,最壞的情況是“每次比較都在最后一個(gè)字符出現(xiàn)不等,每趟最多比較M次,最多比較N-M+1趟,總的比較次數(shù)最多為M*(N-M+1)” ,時(shí)間復(fù)雜性為0(M*N)。 在P右移一位時(shí),不管上一趟比較的中間結(jié)果是什么,因此回溯是不可避免的(如:前3個(gè)aaa 不需要一位一位的移 ) 。下面我來介紹無回溯的KMP算法。
3.KMP算法解決匹配中哪些主要問題:
A.當(dāng)字符串比較出現(xiàn)不等時(shí),確定下一趟比較前,應(yīng)該將P右移多少個(gè)字符;
B. P右移后,應(yīng)該從哪個(gè)字符開始和T中剛才比較時(shí)不等的那個(gè)字符繼續(xù)開始比較。
我們通過樸素模式匹配的例子來引出問題。在第一次比較過程中失敗的是P的第4個(gè)字符b,這表明P的前4個(gè)字符是成功的。模式P的第3個(gè)字符b在它的前3個(gè)字符(aaa)中并未出現(xiàn)。因此,在下一次比較時(shí)候,至少要將P向后移4個(gè)字符;再看P的第一個(gè)字符與最后一個(gè)字符是相同的,因此將P右移4個(gè)字符后,再從第一個(gè)字符比較,肯定也是不等的。綜上所訴:應(yīng)該將P右移5個(gè)字符,再從P的第0個(gè)字符和T的第5個(gè)字符開始比較!
KMP算法核心:KMP算法借助于一個(gè)輔助數(shù)組next來確定當(dāng)匹配過程中出現(xiàn)不等時(shí),模式P右移的位置和開始比較的位置。next[i]的取值只與模式P本身的前i+1項(xiàng)有關(guān),而與目標(biāo)T無關(guān)。匹配過程中遇到Pi不等于Tj時(shí),若next[i]>=0,則應(yīng)將P右移i-next[i]位個(gè)字符,用P中的第next[i]個(gè)字符與Tj 進(jìn)行比較;若:next[i]= -1,P中的任何字符都不必再與Tj比較,而應(yīng)將P右移i+1個(gè)字符,從P0和Tj+1從新開始下一輪比較(可能不太好理解,自己找個(gè)例子,對(duì)著話一句一句試試看)
因此只要計(jì)算出與模式P相關(guān)的next數(shù)組,按上面的含義,就可以很容易地給出串的匹配算法。(問題就這樣轉(zhuǎn)化了)
C.next的計(jì)算:以P = " 01001010100001"為例。
i : 0 1 2 3 4 5 6 .....
P : 0 1 0 0 1 0 1 .....
j(next[i]) : -1 0 0 1 1 2 3 .....
如1:我們要算next[2]的值,有關(guān)的為P本身的前2個(gè)字符0,1。在字符串01中,尋找出“左右相同的最大字符串,此字符串所含字符的個(gè)數(shù)就為next[i]的值”而0不等于1,相同字符串不存在,所以next[i] = 0;
如2:我們要算next[6]的值,有關(guān)的為P本身前6個(gè)字符010010 。此字符串中010 = 010左右相同的最大字符串為010,個(gè)數(shù)為3。所以next[i]=3;
如3:我們要算next[5]的值,有關(guān)的為P本身前5個(gè)字符01001。此字符串中 01=01 左右相同的最大字符串為01,個(gè)數(shù)為2。所以next[i]=2;

























































































posted on 2009-07-16 15:47 Saga 閱讀(27747) 評(píng)論(18) 編輯 收藏 引用 所屬分類: Algorithm