欢迎您访问程序员文章站本站旨在为大家提供分享程序员计算机编程知识!
您现在的位置是: 首页

KMP算法学习

程序员文章站 2024-03-17 18:07:22
...

1.阮一峰的博客写的很清楚。

而阮一峰参考的文章:

http://jakeboxer.com/blog/2009/12/13/the-knuth-morris-pratt-algorithm-in-my-own-words/

看了这两篇帖子,就基本可以明白这个算法。

以下有黄色的内容摘自阮一峰的博客(为了方便大家能在一篇文章内阅读,摘抄在下面):

字符串匹配是计算机的基本任务之一。

举例来说,有一个字符串"BBC ABCDAB ABCDABCDABDE",我想知道,里面是否包含另一个字符串"ABCDABD"?

KMP算法学习

许多算法可以完成这个任务,Knuth-Morris-Pratt算法(简称KMP)是最常用的之一。它以三个发明者命名,起头的那个K就是著名科学家Donald Knuth。

KMP算法学习

这种算法不太容易理解,网上有很多解释,但读起来都很费劲。直到读到Jake Boxer的文章,我才真正理解这种算法。下面,我用自己的语言,试图写一篇比较好懂的KMP算法解释。

1.

KMP算法学习

首先,字符串"BBC ABCDAB ABCDABCDABDE"的第一个字符与搜索词"ABCDABD"的第一个字符,进行比较。因为B与A不匹配,所以搜索词后移一位。

2.

KMP算法学习

因为B与A不匹配,搜索词再往后移。

3.

KMP算法学习

就这样,直到字符串有一个字符,与搜索词的第一个字符相同为止。

4.

KMP算法学习

接着比较字符串和搜索词的下一个字符,还是相同。

5.

KMP算法学习

直到字符串有一个字符,与搜索词对应的字符不相同为止。

6.

KMP算法学习

这时,最自然的反应是,将搜索词整个后移一位,再从头逐个比较。这样做虽然可行,但是效率很差,因为你要把"搜索位置"移到已经比较过的位置,重比一遍。

7.

KMP算法学习

一个基本事实是,当空格与D不匹配时,你其实知道前面六个字符是"ABCDAB"。KMP算法的想法是,设法利用这个已知信息,不要把"搜索位置"移回已经比较过的位置,继续把它向后移,这样就提高了效率。

8.

KMP算法学习

怎么做到这一点呢?可以针对搜索词,算出一张《部分匹配表》(Partial Match Table)。这张表是如何产生的,后面再介绍,这里只要会用就可以了。

9.

KMP算法学习

已知空格与D不匹配时,前面六个字符"ABCDAB"是匹配的。查表可知,最后一个匹配字符B对应的"部分匹配值"为2,因此按照下面的公式算出向后移动的位数:

  移动位数 = 已匹配的字符数 - 对应的部分匹配值

因为 6 - 2 等于4,所以将搜索词向后移动4位。

10.

KMP算法学习

因为空格与C不匹配,搜索词还要继续往后移。这时,已匹配的字符数为2("AB"),对应的"部分匹配值"为0。所以,移动位数 = 2 - 0,结果为 2,于是将搜索词向后移2位。

11.

KMP算法学习

因为空格与A不匹配,继续后移一位。

12.

KMP算法学习

逐位比较,直到发现C与D不匹配。于是,移动位数 = 6 - 2,继续将搜索词向后移动4位。

13.

KMP算法学习

逐位比较,直到搜索词的最后一位,发现完全匹配,于是搜索完成。如果还要继续搜索(即找出全部匹配),移动位数 = 7 - 0,再将搜索词向后移动7位,这里就不再重复了。

14.

KMP算法学习

下面介绍《部分匹配表》是如何产生的。

首先,要了解两个概念:"前缀"和"后缀"。 "前缀"指除了最后一个字符以外,一个字符串的全部头部组合;"后缀"指除了第一个字符以外,一个字符串的全部尾部组合。

15.

KMP算法学习

"部分匹配值"就是"前缀"和"后缀"的最长的共有元素的长度。以"ABCDABD"为例,

  - "A"的前缀和后缀都为空集,共有元素的长度为0;

  - "AB"的前缀为[A],后缀为[B],共有元素的长度为0;

  - "ABC"的前缀为[A, AB],后缀为[BC, C],共有元素的长度0;

  - "ABCD"的前缀为[A, AB, ABC],后缀为[BCD, CD, D],共有元素的长度为0;

  - "ABCDA"的前缀为[A, AB, ABC, ABCD],后缀为[BCDA, CDA, DA, A],共有元素为"A",长度为1;

  - "ABCDAB"的前缀为[A, AB, ABC, ABCD, ABCDA],后缀为[BCDAB, CDAB, DAB, AB, B],共有元素为"AB",长度为2;

  - "ABCDABD"的前缀为[A, AB, ABC, ABCD, ABCDA, ABCDAB],后缀为[BCDABD, CDABD, DABD, ABD, BD, D],共有元素的长度为0。

16.

KMP算法学习

"部分匹配"的实质是,有时候,字符串头部和尾部会有重复。比如,"ABCDAB"之中有两个"AB",那么它的"部分匹配值"就是2("AB"的长度)。搜索词移动的时候,第一个"AB"向后移动4位(字符串长度-部分匹配值),就可以来到第二个"AB"的位置。


对于原理的思考:

1>字符串最原始的比较方式是朴素算法,两个字符串,一个字符一个字符老老实实进行比较。

2>在不断使用朴素算法的过程中,人们在寻求一些提高,有没有办法可以节省一些效率呢,在字符串比较的这个过程中存不存在一些更好的处理方式呢?人们逐渐发现了一些新的比较方法,而KMP这里则是发现了部分匹配值数组的价值,数学有的时候会有一些很奇怪的东西,有些东西一时说不出原理来,但是却能给你很大的帮助。

3>原理:"部分匹配"的实质是,有时候,字符串头部和尾部会有重复。比如,"ABCDAB"之中有两个"AB",那么它的"部分匹配值"就是2("AB"的长度)。搜索词移动的时候,第一个"AB"向后移动4位(字符串长度-部分匹配值),就可以来到第二个"AB"的位置。

2.自己用java实现了一遍,花费了将近两个小时,使用substring来实现,但是这个函数的参数是从0开始,很容易给我带来混淆:

public class TestKmp {

    //根据字符串,得到next数组

    public static String[] getNextArray(Stringstr) {

        String[] next = new String[str.length()];

        //从头截取子串,每次长度加一

        for (inti = 1; i <= str.length();i++) {

            String subStr = str.substring(0, i);

            String matchStr = "";

            //前缀定义,不包含最后一个,后缀同理

            for (intj = 1; j <= subStr.length();j++) {

                String prefix =subStr.substring(0, j);

                String suffix =subStr.substring(subStr.length() -prefix.length());

//                System.out.println("str:" +str);

//                System.out.println("subStr:" + subStr);

//                System.out.println("prefix:" + prefix);

//                System.out.println("suffix:" + suffix);

                if (suffix.equals(prefix)) {

                    matchStr =prefix;

                    break;
                }
            }
            next[i - 1] =matchStr;

            System.out.println("next[" +i + "]: " + next[i - 1]);

        }

        return next;

    }

    public staticboolean kmpCompare(String sourceStr, StringpatternStr) {

        String[] next = getNextArray(patternStr);

        boolean result = false;

        for (inti = 0; i < sourceStr.length();) {

            //j为比较长度

            for (intj = 1; j <= patternStr.length();j++) {

                int offset = 0;

                String s1 = sourceStr.substring(i, i +j);

                String s2 = patternStr.substring(0, j);

                System.out.println("source str: " +s1);

                System.out.println("pattern str: " +s2);

                if (!s1.equals(s2)) {

                    if (j > 1) {

                        offset =j - 1 - next[j - 1 - 1].length();

                        i = i + offset;

                        System.out.println("i: " +i);

                        System.out.println("j: " +j);

                        System.out.println("next[" +j + " - 1]: " + next[j - 1 - 1]);

                    } else {

                        i++;

                    }

                    System.out.println("not match");

                    break;

                } else {

                    if (j ==patternStr.length()) {

                        result =true;

                        System.out.println("match");

                        break;
                    }
                }
            }

            if (result ==true) {
                break;
            }
        }

        return result;

    }

    public staticvoid main(String[] args) {

        String sourceStr ="BBC ABCDAB ABCDABCDABDE";
        String patternStr = "ABCDABD";
        boolean ret = kmpCompare(sourceStr, patternStr);
        System.out.println("ret: " +ret);
//        System.out.println("AB".substring(1));
    }
}







相关标签: 算法 KMP