KMP算法是一种字符串匹配算法,其关键是利用匹配失败后的信息,尽量减少模式串与主串的匹配次数以达到快速匹配的目的。最基础的字符串匹配就是每一次匹配,模式串都重头开始,主串后移一位,这样时间复杂度为O(m×n),而KMP是字符串匹配算法的改进,改进后的时间复杂度可以缩小至O(m+n)。 |
KMP算法基础版
KMP算法的核心就是求模式串的next数组,简单解释一下,next[i]就是模式串除去第i个字符,从头到第(i-1)个字符前缀与后缀最长重复的个数。
这里要理解一下什么是前缀和后缀,这个概念很重要!在“aba”中,前缀就是“ab”,即除去最后一个字符的剩余字符串;后缀就是"ba",即除去第一个字符的后面全部的字符串。"aba"的前缀与后缀最长重复的个数就为1。 特别要注意的是:
前缀必须要从头开始算,后缀要从最后一个字符开始算,中间截一段相同字符串是不行的!!!! |
当字符串匹配时,如下图:
当匹配到C和D时,失配了。这个时候,模式串就应该往后移两位,即下图:
为什么只往后移两位呢,因为第一位的A和第三位的A匹配了,此时就不需要重复匹配了,这就是KMP的精髓。那怎么知道当主串模式串失配时,模式串往后移几位,也就是重新定位到模式串的第几个字符呢? 以上面的图为例,虽然ABAD失配,但是ABA是匹配的,也就是说主串的ABA与模式串的ABA完全匹配,除去当前的完全匹配,把模式串的ABA往后拖,两个ABA的最大重复子字符个数。这就相当于主串是后缀,模式串是前缀,找出前缀与后缀最大的重复字符个数,在上图中,ABA的前缀与后缀最大重复个数为1,即模式串重新定位到1的位置(因为字符串从0开始,所以这里就省去了+1),让B和C开始比较。所以模式串到i位失配时,下一个移动点就是模式串(0…i-1)位的前缀与后缀最大重复字符个数。 |
KMP算法基础版代码
public int[] getNext(String ps) { char[] p = ps.toCharArray(); // 模式串 int[] next = new int[p.length]; next[0] = -1;// 初始化 int j = 0; // 当前位置 int k = -1; // 要返回的位置 while (j < p.length - 1) { if (k == -1 || p[j] == p[k]) { // 当P[k] == P[j]时, 有next[j+1] == next[j] + 1 next[++j] = ++k; } else { k = next[k]; } } return next; } public int KMP(String ts, String ps) { char[] t = ts.toCharArray(); // 主串 char[] p = ps.toCharArray(); // 模式串 int i = 0; // 主串的位置 int j = 0; // 模式串的位置 // next[j]的值表示,当P[j] != T[i]时,j指针的下一步移动位置。 int[] next = getNext(ps); while (i < t.length && j < p.length) { if (j == -1 || t[i] == p[j]) { // 当j为-1时,移动i的同时j也要归0 i++; j++; } else j = next[j]; // j回到指定位置 } // 返回模式串在主串中开始匹配的头位置 if (j == p.length) { return i - j; } else { return -1; } }
如何理解getNext中的k = next[k] ?
函数getNext(ps)就是算出next数组,next[i]就是模式串(0…i-1)位的前缀与后缀最大重复字符个数。这个就相当于模式串自己与自己匹配! 注意要初始化next[0]=-1,也就是将模式串1作为主串,模式串2作为模式串开始匹配。模式串1的后缀与模式串2的前缀的最大重复字符个数,当模式串1遍历到k与模式串2遍历到j不匹配时,模式串2要重新定位,所以开始找模式串2即[0…k-1]中的前缀与后缀最大重复字符个数,此时要知道,下面是重点!! 模式串2的[0…k-1] 不仅与模式串1的[j-k,j-1]是一样的,与模式串1的[0…k-1]也是一样的!!!(有点废话,因为模式串1和2本来就是同一个字符串,只不过错位了。)模式串1的[0…k-1]的前缀与后缀最大重复字符个数为next[k],而模式串2当前要移位,也就是当前的k=模式串2的[0…k-1]的前缀与后缀最大重复字符个数,模式串1=模式串2,所以 k = next[k]! |
KMP算法改进版
下面的图摘自详解KMP算法,这篇博客讲的挺详细,对KMP不了解的可以重头看一遍。
上面的程序是没有问题的,但不够好!
如果是人为来寻找的话,肯定不会再把i移动回第1位,因为主串匹配失败的位置前面除了第一个A之外再也没有A了,我们为什么能知道主串前面只有一个A?因为我们已经知道前面三个字符都是匹配的!(这很重要)。移动过去肯定也是不匹配的!有一个想法,i可以不动,我们只需要移动j即可,如下图:
上面的这种情况还是比较理想的情况,我们最多也就多比较了再次。但假如是在主串“SSSSSSSSSSSSSA”中查找“SSSSB”,比较到最后一个才知道不匹配,然后i回溯,这个的效率是显然是最低的。
大牛们是无法忍受“暴力破解”这种低效的手段的,于是他们三个研究出了KMP算法。其思想就如同我们上边所看到的一样:“利用已经部分匹配这个有效信息,保持i指针不回溯,通过修改j指针,让模式串尽量地移动到有效的位置。”
所以,整个KMP的重点就在于当某一个字符与主串不匹配时,我们应该知道j指针要移动到哪?
接下来我们自己来发现j的移动规律:
如图:C和D不匹配了,我们要把j移动到哪?显然是第1位。为什么?因为前面有一个A相同啊:
如下图也是一样的情况:
可以把j指针移动到第2位,因为前面有两个字母是一样的:
至此我们可以大概看出一点端倪,当匹配失败时,j要移动的下一个位置k。存在着这样的性质:最前面的k个字符和j之前的最后k个字符是一样的。
如果用数学公式来表示是这样的
这个相当重要,如果觉得不好记的话,可以通过下图来理解:
弄明白了这个就应该可能明白为什么可以直接将j移动到k位置了。
因为:
当T[i] != P[j]时
有T[i-j ~ i-1] == P[0 ~ j-1]*
由P[0 ~ k-1] == P[j-k ~ j-1]
必然:T[i-k ~ i-1] == P[0 ~ k-1]
公式很无聊,能看明白就行了,不需要记住。
这一段只是为了证明我们为什么可以直接将j移动到k而无须再比较前面的k个字符。
好,接下来就是重点了,怎么求这个(这些)k呢?因为在P的每一个位置都可能发生不匹配,也就是说我们要计算每一个位置j对应的k,所以用一个数组next来保存,next[j] = k,表示当T[i] != P[j]时,j指针的下一个位置。
public static int[] getNext(String ps) { char[] p = ps.toCharArray(); int[] next = new int[p.length]; next[0] = -1; int j = 0; int k = -1; while (j < p.length - 1) { if (k == -1 || p[j] == p[k]) { next[++j] = ++k; } else { k = next[k]; } } return next; }
这个版本的求next数组的算法应该是流传最广泛的,代码是很简洁。可是真的很让人摸不到头脑,它这样计算的依据到底是什么?
好,先把这个放一边,我们自己来推导思路,现在要始终记住一点,next[j]的值(也就是k)表示,当P[j] != T[i]时,j指针的下一步移动位置。
先来看第一个:当j为0时,如果这时候不匹配,怎么办?
像上图这种情况,j已经在最左边了,不可能再移动了,这时候要应该是i指针后移。所以在代码中才会有next[0] = -1;这个初始化。
如果是当j为1的时候呢?
请仔细对比这两个图。
我们发现一个规律:
当P[k] == P[j]时,
有next[j+1] == next[j] + 1
其实这个是可以证明的:
因为在P[j]之前已经有P[0 ~ k-1] == p[j-k ~ j-1]。(next[j] == k)
这时候现有P[k] == P[j],我们是不是可以得到P[0 ~ k-1] + P[k] == p[j-k ~ j-1] + P[j]。
即:P[0 ~ k] == P[j-k ~ j],即next[j+1] == k + 1 == next[j] + 1。
这里的公式不是很好懂,还是看图会容易理解些。
那如果P[k] != P[j]呢?比如下图所示:
像这种情况,如果你从代码上看应该是这一句:k = next[k];为什么是这样子?你看下面应该就明白了。
现在你应该知道为什么要k = next[k]了吧!像上边的例子,我们已经不可能找到[ A,B,A,B ]这个最长的后缀串了,但我们还是可能找到[ A,B ]、[ B ]这样的前缀串的。所以这个过程像不像在定位[ A,B,A,C ]这个串,当C和主串不一样了(也就是k位置不一样了),那当然是把指针移动到next[k]啦。
有了next数组之后就一切好办了,我们可以动手写KMP算法了:
public static int KMP(String ts, String ps) { char[] t = ts.toCharArray(); char[] p = ps.toCharArray(); int i = 0; // 主串的位置 int j = 0; // 模式串的位置 int[] next = getNext(ps); while (i < t.length && j < p.length) { if (j == -1 || t[i] == p[j]) { // 当j为-1时,要移动的是i,当然j也要归0 i++; j++; } else { // i不需要回溯了 // i = i - j + 1; j = next[j]; // j回到指定位置 } } if (j == p.length) { return i - j; } else { return -1; } }
和暴力破解相比,就改动了4个地方。其中最主要的一点就是,i不需要回溯了。
最后,来看一下上边的算法存在的缺陷。来看第一个例子:
显然,当我们上边的算法得到的next数组应该是[ -1,0,0,1 ]
所以下一步我们应该是把j移动到第1个元素咯:
不难发现,这一步是完全没有意义的。因为后面的B已经不匹配了,那前面的B也一定是不匹配的,同样的情况其实还发生在第2个元素A上。
显然,发生问题的原因在于P[j] == P[next[j]]。
上面这个现象最主要的原因就是 P[j] == P[next[j]]。也就是p[j]失配时,下一步会跳到j = next[j],而p[next[j]]的值与p[j]的值一模一样,就像上图中B跳到了B。如何避免这个问题呢,需要将getNext中的核心代码给改一下,如下图:
一开始看这个代码比较难理解,可以分解下来看。最核心的更改就是,左边的next[++j] = ++k 变成了一个if…else…判断。而右图中的else其实算法内容和next[++j] = ++k是一样的,也就是,右边多了一个 if (p[++j] == p[++k]) {next[j] = next[k]; }。最主要的是理解这句代码,结合下图更易理解。
当连续两个(便于理解,假设为两个,实际上两个及两个以上)p[k]与p[j]匹配时,会形成上图所画的样子,如果模式串1作为模式串与主串匹配,若匹配到位置3的时候失配了,它下一步会跳到位置1继续比较开始匹配(怎么跳的看上面基础版的)。但现在我们是要他跳到位置0,重头开始匹配(跳到位置1没意义)。 接下来,用代码中的k和j重新叙述一遍上面的话!!!!!!!!!! 下面一段话是理解的精髓!!!!!!!!! j+1 —> k+1 —> next[k+1] 所以next[j+1]保存的值为next[k+1],在代码中为next[j] = next[k],因为上面一行的判断中++了。 |
public int[] getNext(String ps) { char[] p = ps.toCharArray(); // 模式串 int[] next = new int[p.length]; next[0] = -1;// 初始化 int j = 0; // 当前位置 int k = -1; // 要返回的位置 while (j < p.length - 1) { if (k == -1 || p[j] == p[k]) { if (p[++j] == p[++k]) { // 当两个字符相等时要跳过 next[j] = next[k]; } else { next[j] = k; } } else { k = next[k]; } } return next; }