KMP算法学习
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"?
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。
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.
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.
因为B与A不匹配,搜索词再往后移。
3.
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.
接着比较字符串和搜索词的下一个字符,还是相同。
5.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
因为空格与A不匹配,继续后移一位。
12.
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.
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.
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.
"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.
"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));
}
}
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