字典树和kmp

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字典树(Trie树)实现与应用

字典树(Trie树)实现与应用

字典树(Trie树)实现与应⽤⼀、概述 1、基本概念 字典树,⼜称为单词查找树,Tire数,是⼀种树形结构,它是⼀种哈希树的变种。

2、基本性质根节点不包含字符,除根节点外的每⼀个⼦节点都包含⼀个字符从根节点到某⼀节点。

路径上经过的字符连接起来,就是该节点对应的字符串每个节点的所有⼦节点包含的字符都不相同 3、应⽤场景 典型应⽤是⽤于统计,排序和保存⼤量的字符串(不仅限于字符串),经常被搜索引擎系统⽤于⽂本词频统计。

4、优点 利⽤字符串的公共前缀来减少查询时间,最⼤限度的减少⽆谓的字符串⽐较,查询效率⽐哈希树⾼。

⼆、构建过程 1、字典树节点定义class TrieNode // 字典树节点{private int num;// 有多少单词通过这个节点,即由根⾄该节点组成的字符串模式出现的次数private TrieNode[] son;// 所有的⼉⼦节点private boolean isEnd;// 是不是最后⼀个节点private char val;// 节点的值TrieNode(){num = 1;son = new TrieNode[SIZE];isEnd = false;}} 2、字典树构造函数Trie() // 初始化字典树{root = new TrieNode();} 3、建⽴字典树// 建⽴字典树public void insert(String str) // 在字典树中插⼊⼀个单词{if (str == null || str.length() == 0){return;}TrieNode node = root;char[] letters = str.toCharArray();//将⽬标单词转换为字符数组for (int i = 0, len = str.length(); i < len; i++){int pos = letters[i] - 'a';if (node.son[pos] == null) //如果当前节点的⼉⼦节点中没有该字符,则构建⼀个TrieNode并复值该字符{node.son[pos] = new TrieNode();node.son[pos].val = letters[i];}else//如果已经存在,则将由根⾄该⼉⼦节点组成的字符串模式出现的次数+1{node.son[pos].num++;}node = node.son[pos];}node.isEnd = true;} 4、在字典树中查找是否完全匹配⼀个指定的字符串// 在字典树中查找⼀个完全匹配的单词.public boolean has(String str){if(str==null||str.length()==0){return false;}TrieNode node=root;char[]letters=str.toCharArray();for(int i=0,len=str.length(); i<len; i++){int pos=letters[i]-'a';if(node.son[pos]!=null){node=node.son[pos];}else{return false;}}//⾛到这⼀步,表明可能完全匹配,也可能部分匹配,如果最后⼀个字符节点为末端节点,则是完全匹配,否则是部分匹配return node.isEnd;} 5、前序遍历字典树 // 前序遍历字典树.public void preTraverse(TrieNode node){if(node!=null){System.out.print(node.val+"-");for(TrieNode child:node.son){preTraverse(child);}}} 6、计算单词前缀的数量 // 计算单词前缀的数量public int countPrefix(String prefix){if(prefix==null||prefix.length()==0){return-1;}TrieNode node=root;char[]letters=prefix.toCharArray();for(int i=0,len=prefix.length(); i<len; i++){int pos=letters[i]-'a';if(node.son[pos]==null){return 0;}elsenode=node.son[pos];}}return node.num;} 完整代码:package com.xj.test;public class Trie{private int SIZE = 26;private TrieNode root;// 字典树的根class TrieNode // 字典树节点{private int num;// 有多少单词通过这个节点,即由根⾄该节点组成的字符串模式出现的次数private TrieNode[] son;// 所有的⼉⼦节点private boolean isEnd;// 是不是最后⼀个节点private char val;// 节点的值TrieNode(){num = 1;son = new TrieNode[SIZE];isEnd = false;}}Trie() // 初始化字典树{root = new TrieNode();}// 建⽴字典树public void insert(String str) // 在字典树中插⼊⼀个单词{if (str == null || str.length() == 0){return;}TrieNode node = root;char[] letters = str.toCharArray();//将⽬标单词转换为字符数组for (int i = 0, len = str.length(); i < len; i++){int pos = letters[i] - 'a';if (node.son[pos] == null) //如果当前节点的⼉⼦节点中没有该字符,则构建⼀个TrieNode并复值该字符 {node.son[pos] = new TrieNode();node.son[pos].val = letters[i];}else//如果已经存在,则将由根⾄该⼉⼦节点组成的字符串模式出现的次数+1{node.son[pos].num++;}node = node.son[pos];}node.isEnd = true;}// 计算单词前缀的数量public int countPrefix(String prefix){if(prefix==null||prefix.length()==0){return-1;}TrieNode node=root;char[]letters=prefix.toCharArray();for(int i=0,len=prefix.length(); i<len; i++){int pos=letters[i]-'a';if(node.son[pos]==null){return 0;}else{node=node.son[pos];}return node.num;}// 打印指定前缀的单词public String hasPrefix(String prefix){if (prefix == null || prefix.length() == 0){return null;}TrieNode node = root;char[] letters = prefix.toCharArray();for (int i = 0, len = prefix.length(); i < len; i++){int pos = letters[i] - 'a';if (node.son[pos] == null){return null;}else{node = node.son[pos];}}preTraverse(node, prefix);return null;}// 遍历经过此节点的单词.public void preTraverse(TrieNode node, String prefix){if (!node.isEnd){for (TrieNode child : node.son){if (child != null){preTraverse(child, prefix + child.val);}}return;}System.out.println(prefix);}// 在字典树中查找⼀个完全匹配的单词.public boolean has(String str){if(str==null||str.length()==0){return false;}TrieNode node=root;char[]letters=str.toCharArray();for(int i=0,len=str.length(); i<len; i++){int pos=letters[i]-'a';if(node.son[pos]!=null){node=node.son[pos];}else{return false;}}//⾛到这⼀步,表明可能完全匹配,可能部分匹配,如果最后⼀个字符节点为末端节点,则是完全匹配,否则是部分匹配return node.isEnd;}// 前序遍历字典树.public void preTraverse(TrieNode node){if(node!=null){System.out.print(node.val+"-");for(TrieNode child:node.son){preTraverse(child);}}}public TrieNode getRoot(){return this.root;}public static void main(String[]args){Trie tree=new Trie();String[]strs= {"banana","band","bee","absolute","acm",};String[]prefix= {"ba","b","band","abc",};for(String str:strs){tree.insert(str);}System.out.println(tree.has("abc"));tree.preTraverse(tree.getRoot());System.out.println();//tree.printAllWords();for(String pre:prefix){int num=tree.countPrefix(pre);System.out.println(pre+"数量:"+num);}}}View Code 执⾏结果截图:三、简单应⽤ 下⾯讲⼀个简单的应⽤,问题是这样的: 现在有⼀个英⽂字典(每个单词都是由⼩写的a-z组成),单词量很⼤,⽽且还有很多重复的单词。

数据结构kmp算法

数据结构kmp算法

数据结构kmp算法
KMP算法是一种字符串匹配算法,它的全称是Knuth-Morris-Pratt算法。

它的作用是在一个主串中查找一个模式串的出现位置。

该算法的时间复杂度为O(n+m),其中n为主串的长度,m为模式串的长度。

KMP算法的核心是利用已匹配的信息来减少比较次数,以达到提高匹配效率的目的。

具体地,KMP算法采用了一种称为“部分匹配表”的数据结构。

该表用于存储模式串中每个前缀子串的最长公共前后缀长度。

KMP算法的实现过程如下:首先,通过预处理生成部分匹配表,然后从主串的第一个字符开始,依次与模式串进行比较。

如果当前字符匹配成功,则继续比较下一个字符;如果匹配失败,则利用部分匹配表中的信息,移动模式串的位置,直到找到一个新的匹配位置或者模式串到达末尾。

最终,如果找到了模式串在主串中的出现位置,则返回该位置,否则返回-1。

需要注意的是,部分匹配表中的每个元素,都是对应模式串的一个前缀子串的最长公共前后缀长度。

因此,当一个字符匹配失败时,我们可以利用部分匹配表中的信息,跳过已经匹配过的前缀,直接从前缀的最长公共前后缀的下一个位置开始比较。

这样就能够减少比较次数,提高匹配效率。

总之,KMP算法是一种高效的字符串匹配算法,它利用部分匹配表来减少比较
次数,提高匹配效率。

该算法的时间复杂度为O(n+m),其中n为主串的长度,m为模式串的长度。

因此,KMP算法被广泛应用于字符串匹配、文本编辑、自然语言处理等领域。

kmp算法原理

kmp算法原理

kmp算法原理KMP算法(Knuth-Morris-Pratt算法)是一种用于快速搜索字符串中某个模式字符串出现位置的算法,由Knuth, Morris 和 Pratt于1977年提出。

KMP算法的工作方式如下:首先,给定一个主串S和一个模式串P,KMP算法的第一步就是先构造一个新的模式串P,其中的每一项存储着P中每一个字符前面由不同字符串组成的最长前缀和最长后缀相同的子串。

接着,在S中寻找P,它会从S的第一个字符开始,如果匹配上,就继续比较下一个字符,如果不匹配上,就根据P中相应位置上保存的信息跳到特定位置,接着再开始比较,如此不断循环下去,直到从S中找到P为止。

KMP算法的思路特别巧妙,比较效率很高,它的复杂度为O(m+n),其中m为主串的长度,n为模式串的长度。

它取代了以前的暴力搜索算法,极大地提高了程序的性能。

KMP算法的实现过程如下:(1)首先确定模式串P的每一个字符,构造模式串P的next数组:next[i]存储P中第i个字符之前最长相同前缀和后缀的长度(P中第i个字符之前最长相同前缀和后缀不包括第i个字符);(2)接着从S中的第一个字符开始比较P中的每一个字符,如果字符不匹配,则采用next数组中保存的信息跳到特定位置,而不是暴力比较,以此不断循环,直到从S中找到P为止。

KMP算法是由Don Knuth, Vaughan Pratt和James Morris在1977年提出的。

它的思想是利用之前遍历过的P的信息,跳过暴力比较,可以把字符串搜索时间从O(m×n)降低到O(m+n)。

KMP算法在很多领域有着重要的应用,如文本编辑,模式匹配,编译器设计与多项式字符串匹配等等,都是不可或缺的。

多模算法简介

多模算法简介

多模算法简介多模式匹配在这里指的是在一个字符串中寻找多个模式字符字串的问题。

一般来说,给出一个长字符串和很多短模式字符串,如何最快最省的求出哪些模式字符串出现在长字符串中是我们所要思考的。

该算法广泛应用于关键字过滤、入侵检测、病毒检测、分词等等问题中。

多模问题一般有Trie树,AC算法,WM算法等等。

我们将首先介绍这些常见算法。

1.hash 可以单字、双字、全字、首尾字hash。

优点:简单、通常有效缺点:受最坏情况制约,空间消耗大,需要回朔。

2.字典树Trie树改进:进行穿线,参考KMP的算法,进行相同前缀匹配,建立跳转路径,避免回朔。

跳转路径建立的算法思想:如果要建立节点A ->A’ 的跳转路径需要满足:1)A = A’ 节点有相同的value值,代表同一个字2)A的深度>A’的深度3)对于A节点的父节点F,和A’节点的父节点(如果有父节点的话),有F->F’优点:无回朔,查询效率一般较高缺点:数据结构复杂难以维护,浪费空间多,建树时间长。

3.AC算法本质上来说和Trie树一样。

转向函数:建立一个根据输入字符转变状态的有限自动机失效函数:当出现状态无法根据输入字符继续走时,需要根据失效函数转化当前状态。

失效函数的建立需要满足:节点r深度之前都已建立失效函数f。

则若有g(r, a) = s,回朔r’=f( r )直至找到g(r’, a) 存在,则将f(s)=g(r’, a)。

和Trie树是一致的。

实际上,如果某状态节点r对输入字符a无路径,则可以将该节点的失效函数f( r )指向的状态节点r’的g(r’, a)作为g(r, a)。

这样在搜索中就不需要专门考虑失效节点的问题了,只需要沿着转向函数一直走。

输出函数:某状态代表着匹配某模式的结束,因此输出函数的值就是匹配成功模式的集合。

因为模式之间可能会有互包含,因此可能有多个成功匹配的模式。

AC算法比Trie树数据结构简单,因此运用广泛。

字典树等等

字典树等等

字典樹的性質
從根節點往下走訪到的每個節點都可能代 表一個字串(字串長度為節點深度-1),不 一定僅限於葉子(為什麼?)。 而每個字串的共同前綴 都只會儲存一次,有著 共同前綴的字串們會被 擺在一起,並從代表從 最長共同前綴以下才開 始分歧。

字典樹的資料結構實作

因為不知道之後字串的數量與長度,所以 通常用指標實現,在節點中加入指向子節 點的指標(亦代表子節點的字元)*Next, 同時,為了判斷字串是存在,在節點中記 錄字串出現次數的count。
1
a b c d e …
查詢字串“ace”
0 a b c d e …
指標尚未建立 查尋失敗
0 a b c d e …
0
a b c d e …
1 a b c d e …
1
a b c d e …
釋放記憶體
當字典樹用完之後,記得要將記憶體釋放, 否則再開一個字典樹的時候空間會不夠用。 釋放的方式可以用遞迴輕鬆實現,釋放記 憶體的複雜度是O(節點個數)。
圖示
0 a b c d e …
虛擬碼
STRUCT TRIE{ 1. INT count ; 2. STRUCT TRIE *Next [|Σ|] ; };
建立一棵字典樹

雖然是以指標建立的,但是還必須要有根 節點才有辦法進行接下來的一連串動作, 需要注意的是,當新增一個節點時(包括 現在的根結點以及之後的子孫),記得要 把裡面的東西歸零。
I’m ROOT!!
CREATE-A-TRIE() 1. root ← new TRIE*
0
a b c d e …
將字串插入/刪除
每個字串都一定會有一個獨一無二的節點 (包含空字串)。 當我們需要加入字串或從字典樹中刪除字 串的時候,就只需要更動該節點的count 值即可。這個節點會在一個深度為長度 +1的節點,可以用O(length)的時間找到 這個節點!

18个查找函数

18个查找函数

18个查找函数查找函数是计算机编程中常用的工具之一,用于在给定数据集中快速找到目标元素。

这些函数广泛应用于各种编程语言和领域,包括数据处理、数据库查询、图形算法等。

本文将介绍18个常见的查找函数,并逐步回答与之相关的问题。

1. 线性查找(Linear Search)线性查找是最简单的一种查找方法,它逐个地比较目标元素与数据集中的每个元素,直到找到目标或遍历完整个数据集。

但是,线性查找的时间复杂度较高,适用于小规模数据集或未排序的数据。

问题1:线性查找的时间复杂度是多少?答:线性查找的时间复杂度为O(n),其中n是数据集的大小。

2. 二分查找(Binary Search)二分查找是一种高效的查找算法,要求数据集必须是有序的。

它通过将数据集分成两半,并与目标元素进行比较,从而逐步缩小查找范围。

每次比较都可以将查找范围缩小一半,因此该算法的时间复杂度较低。

问题2:二分查找要求数据集必须是有序的吗?答:是的,二分查找要求数据集必须是有序的,这是保证算法正确性的前提。

3. 插值查找(Interpolation Search)插值查找是对二分查找的改进,它根据目标元素与数据集中最大和最小元素的关系,估算目标所在位置,并逐步逼近目标。

这种方法在被查找的数据集分布较为均匀时能够显著提高查找效率。

问题3:何时应该使用插值查找而不是二分查找?答:当被查找的数据集分布较为均匀时,插值查找能够提供更好的性能。

而对于分布不均匀的数据集,二分查找可能更适用。

4. 斐波那契查找(Fibonacci Search)斐波那契查找是一种利用斐波那契数列的性质进行查找的算法。

它类似于二分查找,但将查找范围按照斐波那契数列进行划分。

这种方法在数据集较大时能够降低比较次数,提高查找效率。

问题4:为什么使用斐波那契数列进行划分?答:斐波那契数列具有递增的性质,能够将查找范围按照黄金分割比例进行划分,使得划分后的两部分大小接近,提高了查找的效率。

AC自动机基础入门

AC自动机基础入门

在树中插入单词
在这里的操作对于不同的题目 一般有3种不同的操作。 1:s[ind].count++; 这个是在解决出现总次数的时 候是这样处理的。 2:s[ind],count=1; 这个是在ac自动机上进行dp的 时候经常用的。 3.新加一个标记id。 这个是在处理有哪些单词出现 过。
void make_fail() { qin = qout = 0; int i, ind, ind_f; for(i = 0; i < 26; i++) { if(s[0].next[i] != -1) { q[qin++] = s[0].next[i]; } } while(qin != qout) { ind = q[qout++]; for(i = 0; i < 26; i++) { //找之后的子节点 if(s[ind].next[i] != -1) { q[qin++] = s[ind].next[i]; ind_f = s[ind].fail; while(ind_f > 0 && s[ind_f].next[i] == -1) ind_f = s[ind_f].fail; if(s[ind_f].next[i] != -1) ind_f = s[ind_f].next[i]; s[s[ind].next[i]].fail = ind_f;//子节点的fail根据父节点fail指针的搞定 } } }
AC自动机
by 李翔
AC自动机
• 不是accept自动机。
• 是Aho-Corasick 造出来的。所以你懂的
用途
• 字符串的匹配问题 • 多串的匹配问题 • 例如给几个单词 acbs,asf,dsef, • 再给出一个 很长的文章,acbsdfgeasf • 问在这个文章中,总共出现了多少个单词, 或者是单词出现的总次数。

kmp字典树

kmp字典树

KMP自匹过程void getnext(){int i=0,j=-1;next[0]=-1;while(i<m){if(j==-1||b[i]==b[j]){i++;j++;next[i]=j;}else j=next[j];}}1.循环节 if (l%(l-next[l])==0) 循环节最大个数为l/(l-next[l])2.A和B匹配j=-1;for(i=0;i<n;i++){while(j>-1&&b[j+1]!=a[i]) j=next[j];if(b[j+1]==a[i]) j++;if(j==m-1)break;}字典树主程序中需要加root=(Trie *) malloc (sizeof (Trie)); for (int i=0;i<MAX;i++)root->next[i]=NULL;Trie的数据结构定义:1 2 3 4 5 6 7 8 #define MAX 26typedef struct Trie {Trie *next[MAX];int v;//根据需要变化};Trie *root;next是表示每层有多少种类的数,如果只是小写字母,则26即可,若改为大小写字母,则是52,若再加上数字,则是62了,这里根据题意来确定。

v可以表示一个字典树到此有多少相同前缀的数目,这里根据需要应当学会自由变化。

Trie的查找(最主要的操作):(1) 每次从根结点开始一次搜索;(2) 取得要查找关键词的第一个字母,并根据该字母选择对应的子树并转到该子树继续进行检索;(3) 在相应的子树上,取得要查找关键词的第二个字母,并进一步选择对应的子树进行检索。

(4) 迭代过程……(5) 在某个结点处,关键词的所有字母已被取出,则读取附在该结点上的信息,即完成查找。

这里给出生成字典树和查找的模版:生成字典树:1 2 3 4 5 6 7 8 910111213 void createTrie(char*str){int len =strlen(str);Trie *p = root, *q;for(int i=0; i<len;++i){int id = str[i]-'0';if(p->next[id]==NULL){q =(Trie *)malloc(sizeof(Trie)); q->v =1;//初始v==1for(int j=0; j<MAX;++j)q->next[j]=NULL;1415161718192021222324 p->next[id]= q;p = p->next[id];}else{p->next[id]->v++;p = p->next[id];}}// p->v = -1; //若为结尾,则将v改成-1表示(视情况而定) }接下来是查找的过程了:1 2 3 4 5 6 7 8 9101112131415 int findTrie(char*str){int len =strlen(str);Trie *p = root;for(int i=0; i<len;++i){int id = str[i]-'0';//根据需要选择是减去'0'还是'a',或者是'A'p = p->next[id];if(p ==NULL)//若为空集,表示不存以此为前缀的串return0;if(p->v ==-1)//字符集中已有串是此串的前缀return-1;}return-1;//此串是字符集中某串的前缀}释放空间1 2 3 4 5 6 7 8 910111213 int dealTrie(Trie* T){int i;if(T==NULL)return0;for(i=0;i<MAX;i++){if(T->next[i]!=NULL)dealTrie(T->next[i]);}free(T);return0;}。

KMP算法

KMP算法

KMP算法KMP算法是一种用于字符串匹配的快速算法,全称为Knuth-Morris-Pratt算法,是由Donald Knuth、Vaughan Pratt和James Morris在1977年共同提出的。

该算法的核心思想是通过利用已经匹配过的部分来避免不必要的字符比较,从而提高匹配效率。

1.暴力匹配算法在介绍KMP算法之前,我们先来了解一下暴力匹配算法。

暴力匹配算法,又称为朴素匹配算法,是最基本的匹配方法,它的思想就是从主串的第一个字符开始,逐个比较主串和模式串的字符,直到匹配成功或者主串和模式串的所有字符都比较完毕。

具体算法如下:```暴力匹配(主串S,模式串P):i=0j=0n = length(S)m = length(P)while i < n and j < m:if S[i] == P[j]: // 匹配成功,继续比较下一个字符i++else: // 匹配失败,模式串向后移动一位i=i-j+1j=0if j == m: // 匹配成功return i - jelse: // 匹配失败return -1```暴力匹配算法的时间复杂度为O(n*m),其中n和m分别为主串和模式串的长度。

2.KMP算法的思想KMP算法的关键在于构建一个部分匹配表,通过这个表来确定模式串在匹配失败时应该移动的位置。

部分匹配表的定义如下:对于模式串P的前缀子串P[0:i],如果存在一个真前缀等于真后缀,则称其长度为i的真前缀的真后缀长度为部分匹配值。

假设有一个模式串P,我们定义一个部分匹配表next,其中next[i]表示在P[i]之前的子串(不包括P[i])中,有多大长度的相同前缀后缀。

例如,P="ABCDABD",则next[7]=2,因为在P[7]之前的子串中,"ABD"是长度为3的前缀,也是长度为3的后缀。

构建部分匹配表的算法如下:构建部分匹配表(P):m = length(P)next = [0] * m // 初始化部分匹配表j=0k=-1next[0] = -1while j < m - 1:if k == -1 or P[j] == P[k]: // P[j]表示后缀的单个字符,P[k]表示前缀的单个字符j++k++next[j] = kelse:k = next[k]```构建部分匹配表的时间复杂度为O(m),其中m为模式串的长度。

kmp百度百科

kmp百度百科

kmp算法[编辑本段]kmp算法-概述一种改进的字符串匹配算法,由 D.E.Knuth与V.R.Pratt和J.H.Morris同时发现,因此人们称它为克努特——莫里斯——普拉特操作(简称KMP算法)。

[编辑本段]kmp算法-学习介绍完全掌握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。

先把这个搞懂了。

80页在讲KMP算法的开始先举了个例子,让我们对KMP的基本思想有了最初的认识。

目的在于指出“由此,在整个匹配的过程中,i指针没有回溯,”。

我们继续往下看:现在讨论一般情况。

假设主串:s: ‘s(1) s(2) s(3) ……s(n)’; 模式串:p: ‘p(1) p(2) p(3)…..p(m)’把课本上的这一段看完后,继续现在我们假设主串第i个字符与模式串的第j(j<=m)个字符‘失配’后,主串第i个字符与模式串的第k(k<j)个字符继续比较此时,s(i)≠p(j), 有主串:S(1)……s(i-j+1)……s(i-1) s(i) ………….|| (相配) || ≠(失配)匹配串:P(1) ……. p(j-1) p(j)由此,我们得到关系式‘p(1) p(2) p(3)…..p(j-1)’= ’s(i-j+1)……s(i-1)’由于s(i)≠p(j),接下来s(i)将与p(k)继续比较,则模式串中的前(k-1)个字符的子串必须满足下列关系式,并且不可能存在k’>k 满足下列关系式:(k<j),‘p(1) p(2) p(3)…..p(k-1)’= ’s(i-k+1)s(i-k+2)……s(i-1)’即:主串:S(1)……s(i-k +1) s(i-k +2) ……s(i-1) s(i) ………….|| (相配) || || ?(有待比较)匹配串:P(1) p(2) ……p(k-1) p(k)现在我们把前面总结的关系综合一下有:S(1)…s(i-j +1)…s(i-k +1) s(i-k +2) ……s(i-1) s(i) ……|| (相配) || || || ≠(失配)P(1) ……p(j-k+1) p(j-k+2) ….... p(j-1) p(j)|| (相配) || || ?(有待比较)P(1) p(2) ……. p(k-1) p(k)由上,我们得到关系:‘p(1) p(2) p(3)…..p(k-1)’= ’s(j-k+1)s(j-k+2)……s(j-1)’接下来看“反之,若模式串中存在满足式(4-4)。

kmp 时间复杂度计算

kmp 时间复杂度计算

kmp 时间复杂度计算摘要:一、KMP 算法简介1.KMP 算法的概念2.KMP 算法的原理3.KMP 算法的作用二、KMP 算法的时间复杂度分析1.KMP 算法的时间复杂度公式2.KMP 算法时间复杂度分析的过程3.KMP 算法相对于其他字符串匹配算法的优势三、KMP 算法在实际应用中的案例1.KMP 算法在文本处理中的应用2.KMP 算法在信息检索中的应用3.KMP 算法在自然语言处理中的应用正文:一、KMP 算法简介KMP(Knuth-Morris-Pratt)算法是一种高效的字符串匹配算法,用于在一个主字符串中查找一个子字符串出现的位置。

该算法由Donald Knuth、Charles Morris 和Vaughan Pratt 于1977 年共同提出,其核心思想是利用子字符串的前缀与后缀信息来避免不必要的字符比较,从而提高匹配速度。

1.KMP 算法的概念:KMP 算法是一种滑动窗口法,通过构建一个“部分匹配表”(也称为“失效函数”或“next 数组”),实现字符串的高效匹配。

2.KMP 算法的原理:从主字符串的第一个字符开始,将其与子字符串的第一个字符进行比较。

若相等,继续比较后续字符;若不等,根据部分匹配表的值,将子字符串向右移动若干个字符,再次进行比较。

如此循环,直至找到匹配的子字符串或到达子字符串末尾。

3.KMP 算法的作用:KMP 算法可以在O(n) 的时间复杂度内完成主字符串与子字符串的匹配,其中n 为字符串的长度。

相较于O(n^2) 的暴力匹配算法,KMP 算法具有较高的效率。

二、KMP 算法的时间复杂度分析1.KMP 算法的时间复杂度公式:最优情况下,KMP 算法的时间复杂度为O(n),其中n 为字符串的长度。

最坏情况下,KMP 算法的时间复杂度为O(n^2),此时子字符串与主字符串的前缀完全相同。

2.KMP 算法时间复杂度分析的过程:分析KMP 算法的时间复杂度,需要考虑最优情况、最坏情况和平均情况。

K M P 算 法 详 解

K M P 算 法 详 解

KMP算法详解(转)此前一天,一位MS的朋友邀我一起去与他讨论快速排序,红黑树,字典树,B树、后缀树,包括KMP算法,唯独在讲解KMP算法的时候,言语磕磕碰碰,我想,原因有二:1、博客内的东西不常回顾,忘了不少;2、便是我对KMP算法的理解还不够彻底,自不用说讲解自如,运用自如了。

所以,特再写本篇文章。

由于此前,个人已经写过关于KMP算法的两篇文章,所以,本文名为:KMP算法之总结篇。

本文分为如下六个部分:第一部分、再次回顾普通的BF算法与KMP算法各自的时间复杂度,并两相对照各自的匹配原理;第二部分、通过我此前第二篇文章的引用,用图从头到尾详细阐述KMP算法中的next数组求法,并运用求得的next数组写出KMP算法的源码;第三部分、KMP算法的两种实现,代码实现一是根据本人关于KMP算法的第二篇文章所写,代码实现二是根据本人的关于KMP算法的第一篇文章所写;第四部分、测试,分别对第三部分的两种实现中next数组的求法进行测试,挖掘其区别之所在;第五部分、KMP完整准确源码,给出KMP算法的准确的完整源码;第六步份、一眼看出字符串的next数组各值,通过几个例子,让读者能根据字符串本身一眼判断出其next数组各值。

力求让此文彻底让读者洞穿此KMP算法,所有原理,来龙去脉,让读者搞个通通透透(注意,本文中第二部分及第三部分的代码实现一的字符串下标i从0开始计算,其它部分如第三部分的代码实现二,第五部分,和第六部分的字符串下标i 皆是从1开始的)。

第一部分、KMP算法初解1、普通字符串匹配BF算法与KMP算法的时间复杂度比较KMP算法是一种线性时间复杂的字符串匹配算法,它是对BF算法(Brute-Force,最基本的字符串匹配算法的)改进。

对于给的原始串S 和模式串P,需要从字符串S中找到字符串P出现的位置的索引。

BF算法的时间复杂度O(strlen(S) * strlen(T)),空间复杂度O(1)。

AC自动机算法详解(转载)

AC自动机算法详解(转载)

AC⾃动机算法详解(转载)⾸先简要介绍⼀下AC⾃动机:Aho-Corasick automation,该算法在1975年产⽣于贝尔实验室,是著名的多模匹配算法之⼀。

⼀个常见的例⼦就是给出n个单词,再给出⼀段包含m个字符的⽂章,让你找出有多少个单词在⽂章⾥出现过。

要搞懂AC⾃动机,先得有模式树(字典树)Trie和KMP模式匹配算法的基础知识。

KMP算法是单模式串的字符匹配算法,AC⾃动机是多模式串的字符匹配算法。

AC⾃动机和字典树的关系⽐较⼤,所以先来简单的了解下字典树Trie。

字典树⼜称单词查找树,Trie树,是⼀种树形结构,是⼀种哈希树的变种。

典型应⽤是⽤于统计,排序和保存⼤量的字符串(但不仅限于字符串),所以经常被搜索引擎系统⽤于⽂本词频统计。

它的优点是:利⽤字符串的公共前缀来减少查询时间,最⼤限度地减少⽆谓的字符串⽐较,查询效率⽐哈希树⾼。

简⽽⾔之:字典树就是像平时使⽤的字典⼀样的,我们把所有的单词编排⼊⼀个字典⾥⾯,当我们查找单词的时候,我们⾸先看单词⾸字母,进⼊⾸字母所再的树枝,然后看第⼆个字母,再进⼊相应的树枝,假如该单词再字典树中存在,那么我们只⽤花费单词长度的时间查询到这个单词。

AC⾃动机关键点⼀:字典树的构建过程:字典树的构建过程是这样的,当要插⼊许多单词的时候,我们要从前往后遍历整个字符串,当我们发现当前要插⼊的字符其节点再先前已经建成,我们直接去考虑下⼀个字符即可,当我们发现当前要插⼊的字符没有再其前⼀个字符所形成的树下没有⾃⼰的节点,我们就要创建⼀个新节点来表⽰这个字符,接下往下遍历其他的字符。

然后重复上述操作。

假设我们有下⾯的单词,she , he ,say, her, shr ,我们要构建⼀棵字典树AC⾃动机关键点⼆:找Fail指针在KMP算法中,当我们⽐较到⼀个字符发现失配的时候我们会通过next数组,找到下⼀个开始匹配的位置,然后进⾏字符串匹配,当然KMP算法试⽤与单模式匹配,所谓单模式匹配,就是给出⼀个模式串,给出⼀个⽂本串,然后看模式串在⽂本串中是否存在。

后缀树简介

后缀树简介

后缀树一、字符串匹配1、字符串匹配问题的形式定义●文本(Text)是一个长度为n的数组T[1...n];●模式(Pattern)是一个长度为m且m≤n的数组P[1…m];●T和P中的元素都属于有限的字母表(alphabet);●如果0≤s≤n-m,并且T[s+1…S+m]=P[1…m],即对1≤j≤m,有T[s+j]=P[j],则说模式P在文本T中出现且位移为s,且称s是一个有效位移(validshift)。

如上图中,目标是找出所有在文本T=abcabaabcabac中模式P=abaa的所有出现。

该模式在此文中仅出现一次,即在位移s=3处,位移s=3是一个有效位移。

2、解决字符串匹配问题的常见算法●朴素的字符串匹配算法(NativeStringMatchingAlgorithm)●Knuth-Morris-Pratt字符串匹配算法(即KMP算法)●Boyer-Moore字符串匹配算法字符串匹配算法通常分为两个步骤:预处理(Preprocessing)和匹配(Matching)。

所以算法的总运行时间为预处理和匹配的时间的总和。

下面描述了常见字符串匹配算法的预处理和匹配时间。

上述字符串匹配算法均是通过对模式(Pattern)字符串进行预处理的方式来加快搜索速度。

对Pattern进行预处理的最优复杂度为O(m),其中m为Pattern字符串的长度。

而后缀树(SuffixTree)是一种对Text进行预处理的字符串匹配算法。

二、字典树(Trie)1、字典树定义字典树(Trie):是一种很特别的树状信息检索数据结构,如同其名,它的构成就像一本字典,可以让你快速的进行字符插入,字符搜索等。

字典树的核心思想是空间换时间,所以数据结构本身比较消耗空间。

但它利用了字符串的共同前缀(CommonPrefix)作为存储依据,以此来节省存储空间,并加速搜索时间。

Trie的字符串搜索时间复杂度为O(m),m 为最长字符串的长度,其查询性能与集合中的字符串的数量无关。

简述kmp算法

简述kmp算法

KMP算法,即Knuth-Morris-Pratt算法,是一种用于字符串匹配的高效算法。

它的
主要思想是通过利用已经匹配过的部分信息,避免不必要的字符比较,从而提高匹配效率。

以下是对KMP算法的详细解答:
KMP算法的核心在于构建一个部分匹配表(Partial Match Table),这个表用于记
录在匹配过程中,当出现不匹配时应该将模式串移动的位置。

具体步骤如下:
1.构建部分匹配表:对于模式串,从左到右依次计算每个前缀的最长相等前
后缀的长度。

这个信息被记录在部分匹配表中。

例如,对于模式串
"ABABC",部分匹配表为 [0, 0, 1, 2, 0]。

2.匹配过程:在匹配过程中,遍历文本串和模式串,当出现不匹配时,根据
部分匹配表的信息,将模式串移动到正确的位置,而不是回溯到文本串中前
面已经比较过的位置。

KMP算法的优点在于避免了重复比较已经匹配过的部分,通过部分匹配表的信息,可以实现模式串的快速平移。

这使得KMP算法在一些字符串匹配问题中相比朴素
的匹配算法更具有效率。

总体而言,KMP算法是一种高效的字符串匹配算法,其核心思想是通过构建部分
匹配表来优化匹配过程,避免不必要的比较,从而提高匹配效率。

字典树高效的字符串匹配算法

字典树高效的字符串匹配算法

字典树高效的字符串匹配算法字典树(Trie树),也叫做前缀树,是一种高效的字符串匹配算法。

它通过利用字符串之间的公共前缀,将相同前缀的字符串存储在一起,以节省内存空间并提高查找效率。

本文将介绍字典树的定义、构建方法,以及其在字符串匹配中的应用。

一、字典树的定义字典树是一种多叉树,每个节点包含一个指向下一个节点的指针数组。

其中,指针数组的长度等于字符的种类数目,而每个指针的下标则对应不同的字符。

在根节点到叶子节点的每一条路径上,都代表一个字符串。

二、字典树的构建1. 初始化字典树我们首先创建一个空的根节点,并将指针数组初始化为空。

2. 添加字符串对于每个要添加的字符串,我们从根节点开始,按照字符串中的字符逐层创建相应的节点,并将指针连接起来。

如果某个字符节点已经存在,则直接跳转到对应的节点。

直到字符串中的所有字符都添加完毕。

3. 设置结束标志当一个字符串添加完成后,在最后一个字符所在的节点中,设置一个结束标志,表示该节点所代表的字符串是一个完整的字符串。

三、字典树的应用字典树在字符串匹配中有着广泛的应用,特别是对于大量字符串的模式匹配。

下面介绍字典树在字符串匹配中的两种常用应用。

1. 判断字符串是否存在我们可以利用字典树来判断一个字符串是否存在于字典中。

具体操作如下:- 从根节点开始,按字符串中的字符顺序逐层匹配,若路径断开,则说明字典中不存在这个字符串。

- 如果匹配到了最后一个字符,并且该字符所在的节点设置了结束标志,那么说明这个字符串存在于字典中。

2. 查找前缀字符串字典树还可以用来查找满足某一前缀的字符串集合。

具体操作如下:- 从根节点开始,按前缀字符串中的字符顺序逐层匹配,若路径断开,则说明不存在满足该前缀的字符串。

否则,继续深入下一个节点。

- 当匹配到前缀字符串的最后一个字符时,我们从该节点开始,利用深度优先搜索(DFS)来遍历其后续节点,将所有满足前缀的字符串添加到结果集中。

四、字典树的优势相比于其他字符串匹配算法,字典树有如下优势:1. 快速定位:字典树的查找操作复杂度与字符串长度无关,而是与字典中字符串的数量有关。

kmp算法测试用例

kmp算法测试用例

kmp算法测试用例KMP算法测试用例KMP算法是一种高效的字符串匹配算法,它能够在一个主串中快速查找一个模式串的位置。

在软件开发中,字符串匹配是一个非常常见的问题,如文本搜索、数据处理、编译器等都需要用到字符串匹配算法。

KMP算法以其高效的匹配速度和较低的时间复杂度成为了字符串匹配算法的首选之一。

一、KMP算法的原理KMP算法通过预处理模式串,构建一个部分匹配表(Partial Match Table),然后通过该表减少不必要的比较次数,提高算法的效率。

KMP算法的核心思想是,当在主串中匹配到某个字符与模式串不匹配时,通过部分匹配表找到一个可以跳过多个字符的位置,从而减少比较的次数。

二、KMP算法的实现KMP算法的实现分为两个步骤:预处理和匹配。

首先对模式串进行预处理,构建部分匹配表。

然后在主串中进行匹配,根据部分匹配表的结果决定移动的位置。

下面以一个测试用例来说明KMP算法的实现过程。

假设主串为:"ABABABABCABABABABCABABABABC",模式串为:"ABABABC"。

1. 预处理首先计算模式串的部分匹配表,该表用于存储模式串中每个前缀的最长相同前缀和后缀的长度。

例如,对于模式串"ABABABC",其部分匹配表为[0, 0, 1, 2, 3, 0, 1]。

2. 匹配在主串中按照KMP算法进行匹配。

首先将模式串与主串的第一个字符进行比较,发现不匹配,根据部分匹配表得到需要移动的位置。

由于模式串的第一个字符不匹配,根据部分匹配表的结果,移动的位置为3。

然后将模式串向右移动3位,与主串的第四个字符进行比较。

接下来的匹配过程如下:- 模式串与主串的第四个字符进行比较,发现不匹配,根据部分匹配表得到需要移动的位置为3。

将模式串向右移动3位,与主串的第七个字符进行比较。

- 模式串与主串的第七个字符进行比较,发现匹配,继续比较下一个字符。

字典树在文本搜索中的关键词匹配

字典树在文本搜索中的关键词匹配

字典树在文本搜索中的关键词匹配字典树,也被称为前缀树或Trie树,是一种高效的数据结构,用于字符串的存储和搜索。

字典树在文本搜索中的关键词匹配起到了重要的作用。

本文将探讨字典树在关键词匹配中的应用及其优势。

一、什么是字典树字典树是一种类似于树的数据结构,它有助于快速地搜索和存储字符串。

字典树是由节点构成的,节点中存储了一个字符,节点之间通过指针连接。

根节点是空节点,每个节点的子节点可能包含26个英文字母,对应于26个字典顺序表。

二、字典树的构建1. 构建字典树的首要任务是向树中插入关键词。

假设我们要插入一个关键词"apple",首先从根节点开始,查找第一个字符"a"的位置。

如果该位置已经存在节点,则直接转到该节点,否则创建一个新节点。

接下来,继续查找下一个字符"p"的位置,如果不存在节点,则创建一个新节点,以此类推,直到关键词的最后一个字符插入完毕。

2. 当我们需要搜索一个关键词时,从根节点开始,依次查找关键词中的每个字符。

如果某个字符在当前节点的子节点中存在,则继续向下查找,否则停止搜索,表示关键词不存在。

三、字典树的关键词匹配字典树在文本搜索中的关键词匹配非常高效。

假设我们有一个文本数据集,包含多个关键词,我们需要判断这些关键词是否在某个文本中出现。

1. 构建字典树:首先,我们需要将这些关键词插入到字典树中,构建一棵完整的字典树。

2. 关键词匹配:对于待搜索的文本,从左到右逐个字符进行匹配。

首先从根节点开始,在字典树中查找第一个字符的位置,如果存在,则继续向下匹配,否则停止匹配。

在匹配过程中,如果遇到一个节点标记为关键词结束,则表示匹配成功。

3. 多关键词匹配:字典树可以高效地支持多关键词匹配。

对于待搜索的文本,我们依次判断其中的每一个字符,然后在字典树中进行匹配。

如果匹配成功,则可以得到匹配到的关键词,继续匹配下一个字符,直到文本中的所有字符匹配完毕。

字典树的时间复杂度

字典树的时间复杂度

字典树的时间复杂度字典树,也称为前缀树或Trie树,是一种特殊的树形数据结构,被广泛运用于字符串检索、词频统计和字符串排序等应用中。

在了解字典树的时间复杂度前,我们先来简单介绍一下字典树的基本原理和操作。

字典树的基本原理字典树的基本原理是利用字符串的公共前缀来共享信息,以达到节省存储空间和提高查询效率的目的。

字典树的每个节点都代表一个字符串的字符,并且节点之间通过指针链接起来。

例如,如果存在多个字符串的前缀相同,那么它们在字典树中的节点将会是重叠的。

字典树的操作字典树的基本操作包括插入、查询和删除。

插入操作用于将一个字符串插入字典树中,查询操作用于判断某个字符串是否在字典树中,删除操作用于删除字典树中的某个字符串。

字典树的时间复杂度分析1. 插入操作的时间复杂度在字典树中插入一个字符串的时间复杂度与字符串的长度相关,即O(L),其中L为字符串的长度。

插入操作时,需要遍历被插入字符串的每一个字符,并根据字符的值找到下一个节点。

因此,插入操作的时间复杂度与被插入字符串的长度成线性关系。

2. 查询操作的时间复杂度在字典树中查询一个字符串的时间复杂度同样与字符串的长度相关,即O(L),其中L为字符串的长度。

查询操作时,需要遍历要查询字符串的每一个字符,并根据字符的值找到下一个节点。

如果在遍历的过程中发现某个字符不存在于当前节点的子节点中,则表示字典树中不存在该字符串。

3. 删除操作的时间复杂度在字典树中删除一个字符串的时间复杂度与字符串的长度相关,即O(L),其中L为字符串的长度。

删除操作需要先进行一次查询操作,以确定要删除的字符串是否存在于字典树中。

如果存在,则需要将字符串的最后一个字符所对应的节点标记为非字符串结尾,并且根据需要删除其他无用的节点。

总结综上所述,字典树的基本操作的时间复杂度都与被处理字符串的长度成线性关系,即为O(L),其中L为字符串的长度。

因此,字典树是一种高效的数据结构,特别适用于字符串相关的应用场景。

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• 如果a[i+1]==b[j+1],i和j各加1,什么时候
KMP算法的运行过程
• i = 1 2 3 4 5 6 7 8 9 …… • A=abababaabab… • B=ababacb
j=1234 567 如果a[i+1]!=b[j+1],这时候怎么办? j=5时,a[i+1]!=b[j+1],我们要把j改成比它 小的值j’。改成多少合适呢?
-1,i=0; next[i]={Max{k|0<k<i,其中 ‘0~k-1’ 与‘i-k+1~i-1’ 相匹配}; 0,其他;
KMP算法的运行过程
• 我们用两个指针i和j分别表示,A[i-j+ 1..i]与
B[1..j]完全相等。也就是说,i是不断增加的, 随着i的增加j相应地变化,且j满足以A[i]结尾 的长度为j的字符串正好匹配B串的前 j个字符 (j当然越大越好),现在需要检验A[i+1]和 B[j+1]的关系。 j==m,就说B是A的子串(B串已经整完了)
ba b band abc
Sample Output 2 3 1 0
虽然可以用map, 可是太慢了~ Map方法大家自 己想想哈~
初步分析
假设单词表容量为M,需要统计的前缀数 量为N,单词的平均长度为L,则常规算法 的时间复杂度是? Question: 如果单词表容量很大->查找效率? ->低 更有效率的方法:字典树
j=nest[j]; //对应字符不等,移动到next[j]
}
if(j>T_len) return 1;//匹配成功
else return 0;//匹配不成功
}
求next数组
void getNext(Sstring S){ int i=0,j=-1; next[0]=-1; while(i<len){
用途:数据库里学的索引等以及电子目录查找等
空 词 典
插 入 A
插 入 AN
插 入 ASP
插 入 AS
插 入 ASC
插 入 ASCII
插 入 BAS
插 入 BASIC
Trie的查找(最主要的操作)
(1)在trie树上进行检索总是始于根结点。
(2)取得要查找关键词的第一个字母,并根据该字母 选择对应的子树并转到该子树继续进行检索。
• 通俗地讲,next[i]保存了以s[i]为结尾的后缀与
定义

字符串: a b a b a c b next[i] :-1 0 0 1 2 3 0 0


字符串: a b c a b a b c a b c a b c a b next[i]: -1 0 0 0 1 2 1 2 3 4 5 3 4 5 3 4 5
示例—(HDOJ-1247)
题意:输入一些字符串,输出由别的两个单 词组成的单词。
Sample Input a ahat hat Sample Output ahat hatword
hatword
hziee word
分析:
虽然还是可以用map,但是map太慢了~
前者是字典树的代码,31ms,代码长度1729KB 后者是map的代码 ,359ms,代码长度529KB Map方便,代码好写,但是慢!因为stl都慢! 字典树运行快!效率高! 一旦数据加强或时限变小,则map会TLE了
定义
• next: 为对应模式串的数组 • 设字符串为 s1s2s3...sm ,其中s1,s2,s3,...
si,... sm均是字符,则next[i]=m,当且仅当满 足如下条件:字符串s1s2...sm equals 字符串 s(i-m+1)...si-1 si 并且s1s2...sm s(m+1) unequals s(i-m) s(i-m+1)...si-1 si。 模式串前缀的最长匹配数。
思路:
将每个单词枚举每个分开的位置,比如 ahat可以分成 a hat ah at aha t 这三组,查找这三组单词只要有一组同时存在则 输出ahat;比如a和hat都存在于单词表中。
字典树和map的作用就是查找单词是否存在
Map的方法
• 以上两道例题的参考代码都是动态申请 • 空间,用的指针。 • 以下是一个非指针的字典树的模板, • 不喜欢指针的同学可以看看,数组模
KMP算法的运行过程
• i = 1 2 3 4 5 6 7 8 9 …… • A=abababaabab… • B= ababacb
j= next: 1234 567 0012300
遇到不匹配的时候,KMP算法则将字符串B向后移 动到next[i]位后,重新匹配
KMP算法的运行过程
• i = 1 2 3 4 5 6 7 8 9 …… • A=abababaabab… • B= ababacb
KMP算法的运行过程
• i = 1 2 3 4 5 6 7 8 9 …… • A=abababaabab… • B= ababacb
j= 1234 567
next: 0 0 1 2 3 0 0
暴力算法则将字符串B向后移动一位后,重新匹配
KMP算法的运行过程
• i = 1 2 3 4 5 6 7 8 9 …… • A=abababaabab… • B= ababacb
if(j==m){//模式串匹配到最后一个字母,则表示匹配成功
printf(“匹配成功\n”); return ;} } printf(“无法匹配 ”); }
KMP算法
• 作为一种无回溯的算法,它是高效的,
待会儿你将看到它的时间复杂度为 O(m+n),空间复杂度也为O(m+n)
Hale Waihona Puke • 而且,它很容易理解,代码也很短
ACM暑假培训
字典树、KMP 扩展:扩展kmp、AC自动机、后缀数组
负责任:彭文文 指导人:孟祥凤 哈尔滨理工大学ACM集训队
参考学习资料
图书:
《算法导论》(第二版) ,机械工业出版社,P557~P568 《算法竞赛入门经典训练指南》,P208~P214
练习题:
字典树:
Hdu1075(简单) Hdu1251(简单) Hdu4099(难!字典树+大数相加) KMP: hdu1686(给两个字符串a,s,判断a在s里出现的个数 ) hdu3336(稍难,kmp+dp,给一个字符串,输出所有字符串前缀的总个数)
时间复杂度分析
• 由于while循环的不确定性,好像时间复杂
度很高.
• 但事实上,我们可以看到无论是j还是temp,
它只在程序的最后+1,故最多+n(+m)。因 而while循环最多-n(-m),因而算法的复杂度 都是线性的.
• next的复杂度O(m),KMP的复杂度为O(n)
示例—(hrbust-1309)
拟 提
• 指针,优点是静态开辟,时间快,但 • 前开辟较大的内存,比较耗内存。 • 仅供参考:
相关练习
• HDOJ-1075What Are You Talking About • HDOJ-1251统计难题 • HDOJ-1298T9 • HDOJ-1800 Flying to the Mars • ZOJ-1109
KMP算法
它是:在一个长字符串中匹配一个短 子串的无回溯算法。
定义
• s: 模式串 , m: 模式串的长度 • text: 要匹配的字符串, n:text的长度 • text中能找到与s完全一样的子串,例如:
abcabca中含有abc;认为text与模式串 匹配,当然text也可能与模式串有多处匹 配 s:abc 则text与s 匹配的位置有3和6
(3)接着取得要查找关键词的第二个字母,并进一步 选择对应的子树进行检索。
(4) ... 关键词的所有字母已被取出,则读取附在该结点上 的信息,即完成查找。
Trie的数据结构定义
• • • • •
struct dictree {
dictree *child[26]; //总共26个字母,所以孩子最多 26个! int n; //根据需要变化,可以用来标记是不是尾节 点或者出现次数等!
题意:输入两个字符串s和t,查找字符串s中 是否有t这个字符串。
Sample Input
abcdefg abcde abcde bcdef
Sample Output
yes no
剩下的几页有点小小难噢~不过大家如果真正理解了 kmp,剩下的也好理解喽~课下自学哈~
So easy!
关于next的一个性质
j=
next:
1234 567
0012300
遇到不匹配的时候,KMP算法则将字符串B向后移 动到next[i]位后,重新匹配
KMP伪代码
int KMP(Sstring S,Sstring T){ int i=0,j=0; while( i<=S_len && j<=T_len ) { if(S[i]==T[j] || j==-1) else { ++i;++j; }//匹配则向后移动一位
查找效率分析
• •

在trie树中查找一个关键字的时间和树中包含的 结点数无关,而取决于组成关键字的字符数。 (对比:二叉查找树的查找时间和树中的结点 数有关O(log2N)。)
如果要查找的关键字可以分解成字符序列且不 是很长,利用trie树查找速度优于二叉查找树。
若关键字长度最大是5,则利用trie树,利用5次 比较可以从265=11881376个可能的关键字中 检索出指定的关键字。而利用二叉查找树至少 要进行log2265=23.5次比较。
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