跪求大神写一段代码，采用KMP算法，在主串中求模式串的next函数值！主串：abcabcd 模式串bcd！跪求.....

求next程序代码：

void  getNext(charp,intnext)

{   

  int   j,k;   

  next[0]=-1; j=0;k=-1;   

  while(j<strlen(p)-1)

  {       

      if(k==-1||p[j]==p[k])    //匹配的情况下,p[j]==p[k]       

      {           

           j++;           

           k++;           

           next[j]=k;       

      }       

      else          //p[j]!=p[k]           

          k=next[k];   

  }

} 

KMP算法主程序：

int   KMPMatch(chars, charp)

{   

  int    next[100];   

  int    i,j;  i=0;  j=0;   

  getNext( p, next );   

  while( i < strlen(s) ){       

      if(j==-1||s[i]==p[j])       

      {           

          i++;           

          j++;       

      }

      else

      {           

          j=next[j];       //消除了指针i的回溯       

      }       

      if(j==strlen(p))           

          return    i-strlen(p);   

  }   

  return-1;

} 

void get_nextval(char T[] int next[]){　//求模式串T的next函数值并存入数组next　j = ; next[ ] = ; k = ;　while ( T[j+ ] != \ ) {　 if (k = = || T[j] = = T[k]) {　  ++j; ++k;　  if (T[j]!=T[k]) next[j] = k;　  else next[j] = next[k];　 }//if　 else k = next[k];　}// while}//get_nextval

KMP算法匹配的过程动画演示

lishixinzhi/Article/program/sjjg/201311/23526

不要用while(i<strlen(p))与while(I<strlen(s))，这样每进行一次循环就要重新计算串的长度，会把本身是O(n)的算法变O(n^2)的。t=strlen(s);while(i<t) { } 这样子就行了

KMP模式匹配算法是一种改进算法，是由DEKnuth、JHMorris和vRPratt提出来的，因此人们称它为“克努特－莫里斯－普拉特 *** 作”，简称KMP算法。此算法可以在O（n＋m）的时间数量级上完成串的模式匹配 *** 作。其改进在于：每当一趟匹配过程出现字符不相等时，主串指针i不用回溯，而是利用已经得到的“部分匹配”结果，将模式串的指针j向右“滑动”尽可能远的一段距离后，继续进行比较。

1KMP模式匹配算法分析回顾图4－5所示的匹配过程示例，在第三趟匹配中，当i＝7、j＝5字符比较不等时，又从i＝4、j＝1重新开始比较。然而，经仔细观察发现，i＝4和j＝1、i＝5和j＝1以及i＝6和j＝1这三次比较都是不必进行的。因为从第三趟部分匹配的结果就可得出，主串中的第4、5和6个字符必然是b、c和a（即模式串第2、第2和第4个字符）。因为模式中的第一个字符是a，因此它无须再和这三个字符进行比较，而仅需将模式向右滑动2个字符的位置进行i＝7、j＝2时的字符比较即可。同理，在第一趟匹配中出现字符不等时，仅需将模式串向右移动两个字符的位置继续进行i＝2、j＝1时的字符比较。由此，在整个匹配过程中，i指针没有回溯，如图1所示。

图1改进算法的模式匹配过程示意

一种改进的字符串匹配算法，由DEKnuth与VRPratt和JHMorris同时发现，因此人们称它为克努特——莫里斯——普拉特 *** 作（简称KMP算法）。

完全掌握KMP算法思想

学过数据结构的人，都对KMP算法印象颇深。尤其是新手，更是难以理解其涵义，搞得一头雾水。今天我们就来面对它，不将它彻底搞懂，誓不罢休。

如今，大伙基本上都用严蔚敏老师的书，那我就以此来讲解KMP算法。(小弟正在备战考研，为了节省时间，很多课本上的话我都在此省略了，以后一定补上。)

严老的《数据结构》79页讲了基本的匹配方法，这是基础。

const vector<int> kmp_next(string &m) // count the longest prefex string ;

{

static vector<int> next(msize());

next[0]=0; // the initialization of the next[0];

int temp; // the key iterator

for(int i=1;i<nextsize();i++)

{

temp=next[i-1];

while(m[i]!=m[temp]&&temp>0)

{ temp=next[temp-1];

}

if(m[i]==m[temp])

next[i]=temp+1;

else next[i]=0;

}

return &next;

}

bool kmp_search(string text,string m,int &pos)

{

const vector<int> next=kmp_next(m);

int tp=0;

int mp=0; // text pointer and match string pointer;

for(tp=0;tp<textsize();tp++)

{

while(text[tp]!=m[mp]&&mp)

mp=(next)[mp-1];

if(text[tp]==m[mp])

mp++;

if(mp==msize())

{ pos=tp-mp+1;

return true;

}

}

if(tp==textsize())

return false;

}

大一下参加学校ACM预备队集训的时候首次接触KMP算法，当时看了很多介绍文章，仍然不是很理解其实质，只是简单地套模板AC题目，待大二数据结构与算法课堂上再听老师介绍一次，才恍然大悟其实KMP也就是那么回事嘛。但当初为啥看那么多文章都没弄明白呢？正巧最近和朋友聊天时他告诉我他对KMP不是很理解，于是打算自己写一篇文章，巩固自己对KMP的认识，也希望能够帮助更多朋友理解KMP。

在开始之前，需要知晓的概念：

前缀：以原串串头为自身串头的子串，如 的前缀有：

后缀：以原串串尾为自身串尾的子串，如 的后缀有：

注意：字符串前后缀都不包括该串本身

给你一个文本串T(Text String)

再给你一个模式串P(Pattern String)

问该模式串是否在文本串中，怎么找？

一开始只好分别从文本串与模式串的串头开始逐字母比较

二者相同，再比较T串与P串的下一位

如此反复

如果一直这么顺利，两串对应位置的字符总相同，待P串中最后一个字符也匹配完毕，说明该模式串在文本串中存在，耶( •̀ ω •́ )y超开心，查找结束。但，大多数匹配过程不会如此顺利，在该例中，当匹配进行至

很明显，失配了。现在怎么办？按朴素思想，将P串相对T串整体右移一位，重新开始匹配，即

但这种算法效率无疑是十分低下的。设T串长度N，P串长度M，则朴素算法时间复杂度为O(MN)

已知的重要信息并没有被使用——已匹配的字符串前缀

在上例中，当P串最后一个字符匹配失败时，其已有包含七个字符的 前缀子串S 匹配成功

完全可以利用前缀子串S做点什么。观察到在S串

中，有相同前后缀，即下图蓝色部分

而S串各字符又与T串中对应字符相同，即有

当失配发生后，直接将P串右移四位使S串蓝色后缀部分对齐T串中蓝色前缀部分

从图中红框部分继续尝试匹配，发现再次失配。这次，已匹配成功的前缀串S为

而在该串中没有相同的前后缀，只能将P串串头移至失配处进行比较

再次失配。此时前缀串S为空串，只好如朴素算法般将P串整体右移一位，重新开始比较

匹配成功。于是又按照之前的步骤往下匹配，直至再次失配或匹配成功

后续步骤同上，不再赘述

上述示例已展现，KMP算法的精髓在于对已匹配成功的前缀串S的利用

在朴素算法中，匹配失败了，T串待匹配字符会回溯

T串原本已匹配至T[7] = 'X'，但是因为失配，需回溯到T[1] = 'b'重新开始匹配

而在KMP算法中，若P[M]与T[K]匹配失败，K不会回溯。既然匹配过程是从T[0]开始逐渐向右进行的，至T[K]失配发生时，T[0]至T[K-1]早已匹配过，何必再回溯过去重复匹配呢？于是乎，就如问题引入部分展示般

每当失配发生，我们总是去关注P串中已匹配成功的前缀串S

因为该前缀串是匹配成功的，说明在T串中必定存在与该前缀串相同的子串，记为S'

若S串中存在相同前后缀

则S'串必然也存在此相同前后缀

所以只需将P串右移四位，使得S串的该相同前缀对齐S'串的该相同后缀

再尝试比较T[7]与P[3]

至于T[7]与P[3]是否能够匹配另说（当然，本例中一看就知道没匹配上），但通过对前缀串S的利用，成功省去了P串右移一位、两位和三位后的无效匹配

继续深入思考，给定一个具体的P串，其第N位的前缀串S内容是固定的，则S是否存在相同前后缀、相同前后缀的长度与内容也是确定的。换言之，对于一个具体的P串，当其与给定T串匹配至P[N]失配，P串应右移几位再次与T串进行匹配也是确定的。我们完全可以使用一个数组记录当P[N]失配后，应当使用N之前的哪一位再来与T串进行匹配，以此提高匹配效率，记该数组为Next数组

定义Next[i] = j表示当P串中第i位失配后，跳转至P串第j位再次尝试匹配

还是以之前的P串为例，它的Next数组求出来应为

取下标5为例，其前缀串为

最长相同前后缀为

若P[5]失配，应跳转至P[1]再次尝试匹配（最长相同前缀对应P[0]，则取其后一位P[1]，若存在多位，则取最后一位的下一位），P[5]的前一个字符P[4]对应字符'a'，而P[1]前一个字符P[0]同对应字符'a'，保证了P[1]之前字符与T串中对应字符保持匹配。所以Next[5] = 1，其余下标对应Next数组值同如此求。

特别地，规定Next[0] = -1。而对于除下标0外的任意下标N，Next[N]的含义是 前N-1个已匹配成功的字符构成的前缀串S中，最长相同前后缀长度。 所以若在下标为N处匹配失败了，则应前往Next[N]所对应的下标处匹配。

具体地，以下图所示为例，P[6]与T[6]失配

而Next[6] = 2，所以使用P[2]再次尝试与T[6]进行匹配

当求出P串Next数组后，便可快速进行与T串的匹配

现在问题只剩下如何求Next数组，注意到Next数组既然只与P串本身相关，与文本串T无关，故令P串与自身匹配即可求得

考虑字符串

其Next数组应为

令其与给定文本串相匹配

当匹配进行至

失配，于是跳转至P[Next[3]] = P[1]处再次尝试匹配

再度失配，也必然失配

问题在于不该出现P[N] =P[Next[N]]

若P[N] =P[Next[N]]，则P[N]失配后使用P[Next[N]]再次尝试匹配，由于P[N] =P[Next[N]]，P[N]匹配失败，P[Next[N]]必然也失败

因此，若出现P[N] =P[Next[N]]情况，则令Next[N]=Next[Next[N]]

本例中该字符串新Next数组为

当匹配进行至

失配，于是跳转至P[Next[3]] = P[0]处再次尝试匹配

省去了之前跳转至P[1]处的无效匹配

设T串长度M，P串长度N，由于KMP算法不会回溯，分析易知时间复杂度为O(m+n)

对于P[N]，若其前缀串S含相同前后缀F，且F长度为n（n>1），Next[N]可以取1至n中任意值，为最大化匹配效率考虑，总是取最大相同前后缀以提高效率，节省时间

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