字符串匹配算法之KMP算法（图例详解）_PHP

字符串匹配算法之KMP算法（图例详解）

1.字符串匹配算法及暴力算法
- 1.1 简介
- 1.2 示例题目
2.KMP算法（Knuth-Morris-Pratt algorith）
- 2.1 朴素算法的缺点
- 2.2 KMP算法
- - 2.2.1 KMP算法中的前缀算法
  - - 2.2.1.1 前缀函数pi的定义
    - 2.2.1.2 前缀函数pi的例子
    - 2.2.1.3 前缀函数的代码
  - 2.2.2 KMP算法
  - - 2.2.2.1 KMP算法实例
    - 2.2.2.2 KMP算法的代码

1.字符串匹配算法及暴力算法

在字符串匹配算法之暴力做法（朴素算法）我这篇文章已经详细介绍了字符串匹配算法以及它的暴力算法。

现在简单复习一下。

1.1 简介

字符串匹配算法又称模式匹配（pattern matching）。

该问题可以概括为「给定字符串S和T，在主串S中寻找子串T」。

字符T称为模式串 (pattern)。

1.2 示例题目

还是使用来自leetcode 28. 实现 strStr()的这道题。

实现 strStr() 函数。

给你两个字符串 haystack 和 needle ，请你在 haystack 字符串中找出 needle 字符串出现的第一个位置（下标从 0 开始）。

如果不存在，则返回 -1 。

示例 1：
输入： haystack = "hello", needle = "ll"
输出： 2

2.KMP算法（Knuth-Morris-Pratt algorith） 2.1 朴素算法的缺点

在介绍KMP算法之前，我们先回顾一下朴素算法的缺点，有助于我们更好地理解KMP算法。

先看一下这个例子：

txt[] = “AAAAAAAAAAAAAAAAAB”
pat[] = “AAAAB”

如果是朴素算法一个一个对比的话，pat[]一个一个地右移。

第一步：

第二步：

第三步：
\

而其实我们在第一步时就已经匹配过中间的3个A了。

这就是朴素算法重复的部分，而KMP算法就将重复的部分跳过了。

2.2 KMP算法

KMP算法是如何跳过这一部分的，我们首先需要了解前缀函数。

2.2.1 KMP算法中的前缀算法 2.2.1.1 前缀函数pi的定义

给定一个长度为n的字符串s，其前缀函数被定义为一个长度为n的数组p[]。

其中p[i] 的定义是：

如果子串s[0...i]有一对相等的真前缀与真后缀：s[0...k-1] 和s[i-(k-1)...i]，那么p[i]就是这个相等的真前缀（或者真后缀，因为它们相等子串的长度，也就是p[i] = k；
如果不止有一对相等的，那么p[i]就是其中最长的那一对的长度；
如果没有相等的，那么s[i]=0。

简单来说p[i]就是子串s[0...i]最长的相等的真前缀与真后缀的长度。

用数学语言描述如下：
p [ i ] = m a x k = 0... i { k : s [ 0... k − 1 ] = s [ i − ( k − 1 ) ] . . . i } p[i] = max_{k=0...i}\{k:s[0...k-1] = s[i-(k-1)]...i\} p[i]=maxk=0...i{k:s[0...k−1]=s[i−(k−1)]...i}
特别地，规定p[0]=0。

2.2.1.2 前缀函数pi的例子

前缀函数求的也就是图中的“部分匹配值”，而"部分匹配值"就是"前缀"和"后缀"的最长的共有元素的长度。

以图中的"ABCDABD"为例，
1.首先需要找出ABCDABD这一串字符串的所有前缀

A
AB
ABC
ABCD
ABCDA
ABCDAB
ABCDABD
2.然后找出每个前缀字符的最长公共前后缀
"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。

3.然后就形成了部分匹配值（prefix table）
每个前缀字符的最长公共前后缀放在一起就形成了部分匹配表，也就是：
0 0 0 0 1 2 0
和图里也是一样的。

2.2.1.3 前缀函数的代码

以下是伪代码：

COMPUTE-PREFIX-FUNCTION(P)
m ← length[P]
π[1] ← 0
k ← 0
for q ← 2 to m
     do while k > 0 and P[k + 1] ≠ P[q]
            do k ← π[k]
        if P[k + 1] = P[q]
           then k ← k + 1
        π[q] ← k
return π

然后是C++版本的实现：

// C++ Version
vector prefix_function(string s) {
  int n = (int)s.length();
  vector pi(n);
  for (int i = 1; i < n; i++)
    for (int j = i; j >= 0; j--)
      if (s.substr(0, j) == s.substr(i - j + 1, j)) {
        pi[i] = j;
        break;
      }
  return pi;
}

2.2.2 KMP算法

现在终于可以讲KMP算法了，讲完前缀函数，KMP算法其实以及算完成了70%。

2.2.2.1 KMP算法实例

我们用之前用过的这个例子：

txt[] = “BBC ABCDAB ABCDABCDABDE”
pat[] = “ABCDABD”

按照上面的步骤我们已经学会如何写出部分匹配表

然后我们开始匹配，前面先跳过一直到有重复的字符串中：

1.首先开始对比，一直到D:

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。

2.移动后如下，将c和对比：

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。

3.移动后，又将A和对比：

因为空格与A不匹配，继续后移一位。

4.再次移动后，又需要重新对比ABCDABD

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。

5.再次移动后从CDABD开始继续逐位比较，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。

2.2.2.2 KMP算法的代码

理解了实例过后，我们就可以看代码了。

先看伪代码：

KMP-MATCHER(T, P)
n ← length[T]
m ← length[P]
π ← COMPUTE-PREFIX-FUNCTION(P)
q ← 0                          //Number of characters matched.
for i ← 1 to n                 //Scan the text from left to right.
    do while q > 0 and P[q + 1] ≠ T[i]
            do q ← π[q]        //Next character does not match.
        if P[q + 1] = T[i]
            then q ← q + 1     //Next character matches.
        if q = m               //Is all of P matched?
            then print "Pattern occurs with shift" i - m
            q ← π[q]           //Look for the next match.

C++实现：

// C++ program for implementation of KMP pattern searching
// algorithm
#include 

void computeLPSArray(char* pat, int M, int* lps);

// Prints occurrences of txt[] in pat[]
void KMPSearch(char* pat, char* txt)
{
	int M = strlen(pat);
	int N = strlen(txt);

	// create lps[] that will hold the longest prefix suffix
	// values for pattern
	int lps[M];

	// Preprocess the pattern (calculate lps[] array)
	computeLPSArray(pat, M, lps);

	int i = 0; // index for txt[]
	int j = 0; // index for pat[]
	while (i < N) {
		if (pat[j] == txt[i]) {
			j++;
			i++;
		}

		if (j == M) {
			printf("Found pattern at index %d ", i - j);
			j = lps[j - 1];
		}

		// mismatch after j matches
		else if (i < N && pat[j] != txt[i]) {
			// Do not match lps[0..lps[j-1]] characters,
			// they will match anyway
			if (j != 0)
				j = lps[j - 1];
			else
				i = i + 1;
		}
	}
}

// Fills lps[] for given patttern pat[0..M-1]
void computeLPSArray(char* pat, int M, int* lps)
{
	// length of the previous longest prefix suffix
	int len = 0;

	lps[0] = 0; // lps[0] is always 0

	// the loop calculates lps[i] for i = 1 to M-1
	int i = 1;
	while (i < M) {
		if (pat[i] == pat[len]) {
			len++;
			lps[i] = len;
			i++;
		}
		else // (pat[i] != pat[len])
		{
			// This is tricky. Consider the example.
			// AAACAAAA and i = 7. The idea is similar
			// to search step.
			if (len != 0) {
				len = lps[len - 1];

				// Also, note that we do not increment
				// i here
			}
			else // if (len == 0)
			{
				lps[i] = 0;
				i++;
			}
		}
	}
}

// Driver program to test above function
int main()
{
	char txt[] = "ABABDABACDABABCABAB";
	char pat[] = "ABABCABAB";
	KMPSearch(pat, txt);
	return 0;
}

其他的数据结构与算法的相关内容，我会继续更新在这个专栏，欢迎收藏。

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原文地址: http://outofmemory.cn/langs/563584.html