【百度百科】KMP算法是一种改进的字符串匹配算法,由D.E.Knuth,J.H.Morris和V.R.Pratt提出的,因此人们称它为克努特—莫里斯—普拉特操作(简称KMP算法)。KMP算法的核心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。具体实现就是通过一个next()函数实现,函数本身包含了模式串的局部匹配信息。KMP算法的时间复杂度O(m+n)。
字符串的模式匹配是对字符串的基本操作之一,广泛应用于生物信息学、信息检索、拼写检查、语言翻译、数据压缩、网络入侵检测等领域,如何简化其复杂性一直是算法研究中的经典问题。字符串的模式匹配实质上就是寻找模式串P是否在主串T 中,且其出现的位置。我们对字符串匹配的效率的要求越来越高, 应不断地改良模式匹配算法,减少其时间复杂度。
KMP算法是由D.E. Knuth、J.H.Morris和V.R. Pratt提出的,可在一个主文本字符串S内查找一个词W的出现位置。此算法通过运用对这个词在不匹配时本身就包含足够的信息来确定下一个匹配将在哪里开始的发现,从而避免重新检查先前匹配的字符。这个算法是由高德纳和沃恩·普拉特在1974年构思,同年詹姆斯·H·莫里斯也独立地设计出该算法,最终由三人于1977年联合发表。该算法减少了BF算法中i回溯所进行的无谓操作,极大地提高了字符串匹配算法的效率。
设主串(下文中我们称作T)为:a b a c a a b a c a b a c a b a a b b
模式串(下文中我们称作W)为:a b a c a b
用暴力算法匹配字符串过程中,我们会把T[0] 跟 W[0] 匹配,如果相同则匹配下一个字符,直到出现不相同的情况,此时我们会丢弃前面的匹配信息,然后把T[1] 跟 W[0]匹配,循环进行,直到主串结束,或者出现匹配成功的情况。这种丢弃前面的匹配信息的方法,极大地降低了匹配效率。
而在KMP算法中,对于每一个模式串我们会事先计算出模式串的内部匹配信息,在匹配失败时最大的移动模式串,以减少匹配次数。
比如,在简单的一次匹配失败后,我们会想将模式串尽量的右移和主串进行匹配。右移的距离在KMP算法中是如此计算的:在已经匹配的模式串子串中,找出最长的相同的前缀和后缀,然后移动使它们重叠。
在第一次匹配过程中
T: a b a c a a b a c a b a c a b a a b b
W: a b a c a b
在T[5]与W[5]出现了不匹配,而T[0]~T[4]是匹配的,其中T[0]~T[4]就是上文中说的已经匹配的模式串子串,移动找出最长的相同的前缀和后缀并使他们重叠:
T: a b a c aa b a c a b a c a b a a b b
W: a b a c a b
然后在从上次匹配失败的地方进行匹配,这样就减少了匹配次数,增加了效率。
然而,如果每次都要计算最长的相同的前缀反而会浪费时间,所以对于模式串来说,我们会提前计算出每个匹配失败的位置应该移动的距离,花费的时间就成了常数时间。
很快,你也会意识到next 数组各值的含义:代表当前字符之前的字符串中,有多大长度的相同前缀后缀。例如如果next [j] = k,代表j 之前的字符串中有最大长度为k 的相同前缀后缀。
此也意味着在某个字符失配时,该字符对应的next 值会告诉你下一步匹配中,模式串应该跳到哪个位置(跳到next [j] 的位置)。如果next [j] 等于0或-1,则跳到模式串的开头字符,若next [j] = k 且 k > 0,代表下次匹配跳到j 之前的某个字符,而不是跳到开头,且具体跳过了k 个字符。
KMP的匹配是从模式串的开头开始匹配的,而1977年,德克萨斯大学的Robert S. Boyer教授和J Strother Moore教授发明了一种新的字符串匹配算法:Boyer-Moore算法,简称BM算法。该算法从模式串的尾部开始匹配,且拥有在最坏情况下O(N)的时间复杂度。在实践中,比KMP算法的实际效能高。
BM算法定义了两个规则:
上文中,我们已经介绍了KMP算法和BM算法,这两个算法在最坏情况下均具有线性的查找时间。但实际上,KMP算法并不比最简单的c库函数strstr()快多少,而BM算法虽然通常比KMP算法快,但BM算法也还不是现有字符串查找算法中最快的算法,本文最后再介绍一种比BM算法更快的查找算法即Sunday算法。
Sunday算法由Daniel M.Sunday在1990年提出,它的思想跟BM算法很相似:
更详细的介绍请参考很详尽KMP算法(厉害)。
在JDK1.8中我点开了String的indexOf(String str)发现并没有使用KMP算法。那么为什么JDK不使用KMP算法呢?
1)大部分比较是短字符串,普通算法的O(nm)已经够用,而KMP算法在较短字符串里是O(n+m)。KMP算法的常数因子会拖慢算法。
2) 因为是公共库函数,需要考虑各种情况的性能。可能你也不想突然的内存开销。
3)也许未来的JDK版本会像Hashmap里的红黑树一样增加特定情况的算法优化。
private static int[] getNext(String pattern){
int j = 0,k = -1;
int[] next = new int[pattern.length()];
next[0] = -1;
while(j < pattern.length() - 1){
if(k == -1 || pattern.charAt(j) == pattern.charAt(k)){
j++;
k++;
//改进next数组
if(pattern.charAt(j) != pattern.charAt(k)){
next[j] = k;
}else{
next[j] = next[k];
}
}else{
k = next[k];
}
}
return next;
}
public static int indexOf(String target, String pattern){
int i = 0,j = 0;
int[] next = getNext(pattern);
while(i < target.length()){
if(j == -1 || target.charAt(i) == pattern.charAt(j)){
i++;
j++;
}else{
j = next[j];
}
if(j == pattern.length()){
return i - j;
}
}
return -1;
}
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原文:https://www.cnblogs.com/anymk/p/11521493.html