KMP字符串模式匹配算法解释

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常见5种基本匹配算法

常见5种基本匹配算法

常见5种基本匹配算法在计算机科学中,匹配算法(Matching algorithms)是指用于确定一个集合中的元素是否与另一个集合中的元素相匹配的算法。

匹配算法可以应用于各种领域,如字符串匹配、模式匹配、图匹配等。

下面介绍五种常见的基本匹配算法。

1. 暴力匹配算法(Brute Force Matching Algorithm):暴力匹配算法是最基本的匹配算法之一、它遍历待匹配字符串和目标字符串,逐个字符进行比较,直到找到匹配或者遍历完整个字符串。

该算法的时间复杂度为O(n*m),其中n和m分别是待匹配字符串和目标字符串的长度。

2. KMP匹配算法(Knuth-Morris-Pratt Matching Algorithm):KMP匹配算法是一种优化的字符串匹配算法。

它通过预处理待匹配字符串的信息,快速确定定位下一次比较的位置,减少了不必要的比较次数,从而提高了匹配效率。

该算法的时间复杂度为O(n+m),其中n和m分别是待匹配字符串和目标字符串的长度。

3. Boyer-Moore匹配算法:Boyer-Moore匹配算法是一种高效的字符串匹配算法。

它利用了字符出现位置的规律,从目标字符串的末尾开始匹配,并利用预处理的跳转表格快速跳过不匹配的字符,从而减少比较次数。

该算法的平均时间复杂度为O(n/m),其中n和m分别是待匹配字符串和目标字符串的长度。

4. Aho-Corasick算法:Aho-Corasick算法是一种多模式匹配算法,适用于在一个文本中同时查找多个模式串的情况。

该算法利用Trie树的特性,同时利用一个自动机状态转移表格进行模式匹配,可以高效地找到多个模式串在文本中的出现位置。

该算法的时间复杂度为O(n+k+m),其中n是文本长度,k是模式串的平均长度,m是模式串的个数。

5. Rabin-Karp算法:Rabin-Karp算法是一种基于哈希函数的字符串匹配算法。

它通过对待匹配字符串和目标字符串的部分子串进行哈希计算,比较哈希值是否相等,进而确定是否匹配。

kmp 序列 碱基

kmp 序列 碱基

kmp 序列碱基KMP算法是一种字符串匹配算法,主要应用于字符串匹配和搜索领域,在生物信息学中,KMP序列匹配算法也是一个常用的处理甲基化数据的方法之一。

KMP算法是一种高效的字符串匹配算法,它的核心思想是通过计算匹配串的前缀表格来快速匹配目标串。

同样的,KMP序列匹配算法也是通用的字符串匹配算法。

在生物信息学中,KMP序列匹配算法可以用来处理基因组中的碱基序列,如DNA,RNA等。

KMP序列匹配算法的基本流程是:1.通过计算目标串的匹配表格来快速匹配目标串中的子串。

该表格的计算方式是使用特定的规则来填充每一行,其中每一行代表了目标串中的一个前缀。

2.当我们要查找匹配模式串在目标串中出现的位置时,我们可以通过比对模式串和目标串的每个字符来快速移动模式串,并检查当前字符是否匹配。

如果匹配,我们就继续检查模式串的下一个字符。

3.匹配模式字符串的过程中,如果我们遇到了不匹配的字符,我们可以利用匹配表格来快速移动模式串。

这样,我们就可以避免重复比对不必要的字符,快速地找到目标串中所有匹配模式串的位置。

在生物信息学中,碱基序列是一个重要的概念。

碱基是生物体中最小的化学单元,它们组成了DNA和RNA分子中的基本单元。

每个碱基都包含一个氮原子基团和一个碳基团,它们通过一系列的化学键连接在一起。

序列是由碱基组成的有序排列,它是生物信息学中基本的概念之一。

其中,DNA和RNA序列是生物学研究中最常见的序列类型,这是因为它们在生物体中担任着许多关键的功能,如遗传信息的传递、蛋白质合成等。

KMP序列匹配算法可以用来处理基因组中的碱基序列,其主要步骤是将模式串和目标串中的碱基序列转换为字符串,然后使用KMP算法来快速查找匹配结果。

在生物信息学中,KMP序列匹配算法的应用非常广泛。

例如,我们可以使用KMP算法来查找基因组中的DNA序列中某个特定的碱基片段,或者对不同物种中的DNA序列进行比较等。

总之,KMP序列匹配算法是一种强大的字符串匹配算法,在生物信息学中也是一个重要的工具,在处理DNA、RNA等碱基序列方面有着广泛的应用。

kmp的nextval数组

kmp的nextval数组

kmp的nextval数组【KMP算法之NextVal数组】KMP算法是一种高效的字符串匹配算法,其核心思想是利用已经匹配的部分字符来跳过不必要的比较,以达到快速匹配的目的。

其中一个重要的优化是使用nextval数组,用于在失配时找到下一次需要比较的位置。

1. KMP算法简介:KMP算法由Knuth、Morris和Pratt三人提出,其核心思想是根据模式串(pattern)自身的特点,预先计算出一个nextval 数组,用于在匹配过程中跳过不必要的比较。

KMP算法的时间复杂度为O(m+n),其中m和n分别为主串(target)和模式串(pattern)的长度。

2. NextVal数组的定义:NextVal数组是在求解next数组时的一种优化,其定义与next 数组略有不同。

NextVal数组的值nextval[i]表示,当模式串的第i个字符与主串的第i个字符失配时,下一个需要比较的位置在哪里。

3. NextVal数组的求解:(1)定义一个辅助数组next[],用于存储当前位置之前的最大相同前后缀长度。

(2)对模式串进行遍历,计算next数组的值:a. 初始化next[0] = -1,next[1] = 0;b. 使用两个指针i和j,分别指向模式串的第i个字符和第j个字符,初始值为i=2,j=0;c. 若p[i-1] == p[j],则next[i] = j + 1,同时i++,j++;d. 若p[i-1] != p[j],则在j = next[j]的基础上,继续比较,直到p[i-1] == p[j]或者j = 0;e. 若j = 0,则next[i] = 0,同时i++;f. 重复步骤c~e,直到遍历完整个模式串。

(3)通过next数组求解nextval数组:a. 初始化nextval[1] = 0;b. 遍历next数组,对于next[i] >= 0的位置,若p[i] ==p[next[i]],则nextval[i+1] = next[i] + 1;c. 若p[i] != p[next[i]],则继续在next数组中找到next[next[i]],直到找到p[i] == p[next[next[i]]]或者next[i] = -1;d. 若找到p[i] == p[next[next[i]]],则nextval[i+1] =next[next[i]] + 1;e. 若next[i] = -1,则nextval[i+1] = 0。

kmp算法next计算方法

kmp算法next计算方法

kmp算法next计算方法KMP算法是一种用于字符串匹配的经典算法,它的核心在于通过预处理模式串,得到一个next数组,然后利用这个数组在匹配过程中进行快速跳转,从而提高匹配效率。

本文将介绍KMP算法中next数组的计算方法。

在KMP算法中,next数组的含义是指在模式串中,以每个字符结尾的子串中,有多大长度的相同前缀后缀。

这个信息非常有用,因为当遇到不匹配的字符时,我们可以利用next数组中的信息,快速地将模式串向后移动,而不是从头开始逐个字符地比较。

接下来我们来看一下next数组的计算方法。

假设模式串为P,长度为m,我们要计算出next数组的值。

首先,我们定义next[0]=-1,next[1]=0,这两个是特殊情况。

然后,我们从第二个字符开始,依次计算next[i]的值。

具体的计算方法如下:1. 如果P[j]等于P[next[j]],则next[j+1]=next[j]+1;2. 如果P[j]不等于P[next[j]],则需要继续向前寻找,直到找到一个满足P[j]等于P[next[j]]的位置,或者找到0为止。

这样,我们就可以得到整个next数组的值。

这个过程实际上是在模式串中寻找相同的前缀后缀,然后记录下它们的长度。

这样,在匹配过程中,当遇到不匹配的字符时,我们就可以根据next数组中的值,快速地将模式串向后移动,从而提高匹配效率。

需要注意的是,由于next数组的计算是基于模式串本身的特性,因此对于不同的模式串,其next数组的值也是不同的。

这就要求我们在实际使用KMP算法时,需要提前计算好next数组,并将其保存下来,以备匹配过程中使用。

总结一下,KMP算法中next数组的计算方法是一个非常重要的步骤,它直接影响到算法的匹配效率。

通过提前计算好next数组,并在匹配过程中利用它,我们可以大大提高字符串匹配的效率,从而更高效地解决实际问题。

希望本文对KMP算法中next数组的计算方法有所帮助,如果有任何疑问或者建议,欢迎留言讨论。

kmp算法概念

kmp算法概念

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

该算法通过预处理模式串,使得在匹配过程中避免重复比较已经比较过的字符,从而提高了匹配效率。

一、基本思想KMP算法的基本思想是:当模式串与文本串不匹配时,不需要回溯到文本串中已经比较过的位置重新开始匹配,而是利用已知信息跳过这些位置继续匹配。

这个已知信息就是模式串自身的特点。

二、next数组1.定义next数组是KMP算法中最核心的概念之一。

它表示在模式串中当前字符之前的子串中,有多大长度的相同前缀后缀。

2.求解方法通过观察模式串可以发现,在每个位置上出现了相同前缀和后缀。

例如,在模式串“ABCDABD”中,第一个字符“A”没有任何前缀和后缀;第二个字符“B”的前缀为空,后缀为“A”;第三个字符“C”的前缀为“AB”,后缀为“B”;第四个字符“D”的前缀为“ABC”,后缀为“AB”;第五个字符“A”的前缀为“ABCD”,后缀为“ABC”;第六个字符“B”的前缀为“ABCDA”,后缀为“ABCD”;第七个字符“D”的前缀为“ABCDAB”,后缀为“ABCDA”。

根据上述观察结果,可以得到一个求解next数组的方法:(1)next[0]=-1,next[1]=0。

(2)对于i=2,3,...,m-1,求解next[i]。

①如果p[j]=p[next[j]],则next[i]=next[j]+1。

②如果p[j]≠p[next[j]],则令j=next[j],继续比较p[i]和p[j]。

③重复执行步骤①和步骤②,直到找到满足条件的j或者j=-1。

(3)通过上述方法求解出所有的next值。

三、匹配过程在匹配过程中,文本串从左往右依次与模式串进行比较。

如果当前字符匹配成功,那么继续比较下一个字符;否则利用已知信息跳过一些位置继续进行匹配。

具体地:(1)如果当前字符匹配成功,则i和j都加1。

(2)如果当前字符匹配失败,则令j=next[j]。

KMP算法(改进的模式匹配算法)——next函数

KMP算法(改进的模式匹配算法)——next函数

KMP算法(改进的模式匹配算法)——next函数KMP算法简介KMP算法是在基础的模式匹配算法的基础上进⾏改进得到的算法,改进之处在于:每当匹配过程中出现相⽐较的字符不相等时,不需要回退主串的字符位置指针,⽽是利⽤已经得到的部分匹配结果将模式串向右“滑动”尽可能远的距离,再继续进⾏⽐较。

在KMP算法中,依据模式串的next函数值实现字串的滑动,本随笔介绍next函数值如何求解。

next[ j ]求解将 j-1 对应的串与next[ j-1 ]对应的串进⾏⽐较,若相等,则next[ j ]=next[ j-1 ]+1;若不相等,则将 j-1 对应的串与next[ next[ j-1 ]]对应的串进⾏⽐较,⼀直重复直到相等,若都不相等则为其他情况题1在字符串的KMP模式匹配算法中,需先求解模式串的函数值,期定义如下式所⽰,j表⽰模式串中字符的序号(从1开始)。

若模式串p 为“abaac”,则其next函数值为()。

解:j=1,由式⼦得出next[1]=0;j=2,由式⼦可知1<k<2,不存在k,所以为其他情况即next[2]=1;j=3,j-1=2 对应的串为b,next[2]=1,对应的串为a,b≠a,那么将与next[next[2]]=0对应的串进⾏⽐较,0没有对应的串,所以为其他情况,也即next[3]=1;j=4,j-1=3 对应的串为a,next[3]=1,对应的串为a,a=a,所以next[4]=next[3]+1=2;j=5,j-1=4 对应的串为a,next[4]=2,对应的串为b,a≠b,那么将与next[next[4]]=1对应的串进⾏⽐较,1对应的串为a,a=a,所以next[5]=next[2]+1=2;综上,next函数值为 01122。

题2在字符串的KMP模式匹配算法中,需先求解模式串的函数值,期定义如下式所⽰,j表⽰模式串中字符的序号(从1开始)。

若模式串p为“tttfttt”,则其next函数值为()。

不同的模式匹配方法详解(暴力、KMP、Rabin-Karp算法)

不同的模式匹配方法详解(暴力、KMP、Rabin-Karp算法)

不同的模式匹配⽅法详解(暴⼒、KMP、Rabin-Karp算法)1 概述单模式匹配是处理字符串的经典问题,指在给定字符串中寻找是否含有某⼀给定的字串。

⽐较形象的是CPP中的strStr()函数,Java的String 类下的indexOf()函数都实现了这个功能,本⽂讨论⼏种实现单模式匹配的⽅法,包括暴⼒匹配⽅法、KMP⽅法、以及Rabin-Karp⽅法(虽然Rabin-Karp⽅法在单模式匹配中性能⼀般,单其多模式匹配效率较⾼,且采取⾮直接⽐较的⽅法也值得借鉴)。

算法预处理时间匹配时间暴⼒匹配法O(mn)KMP O(m)O(n)Rabin-Karp O(m)O(mn)2 暴⼒匹配模式匹配类的问题做法都是类似使⽤⼀个匹配的滑动窗⼝,失配时改变移动匹配窗⼝,具体的暴⼒的做法是,两个指针分别指向长串的开始、短串的开始,依次⽐较字符是否相等,当不相等时,指向短串的指针移动,当短串指针已经指向末尾时,完成匹配返回结果。

以leetcode为例给出实现代码(下同)class Solution {public int strStr(String haystack, String needle) {int m = haystack.length(), n = needle.length();if (needle.length() == 0) return 0;for (int i = 0; i <= m - n; i++) {for (int j = 0; j < n; j++) {if (haystack.charAt(i + j) != needle.charAt(j))break;if (j == n - 1)return i;}}return -1;}}值得注意的是,Java中的indexO()⽅法即采⽤了暴⼒匹配⽅法,尽管其算法复杂度⽐起下⾯要谈到的KMP⽅法要⾼上许多。

⼀个可能的解释是,⽇常使⽤此⽅法过程中串的长度都⽐较短,⽽KMP⽅法预处理要⽣成next数组浪费时间。

字符串匹配问题的算法步骤

字符串匹配问题的算法步骤

字符串匹配问题的算法步骤字符串匹配是计算机科学中常见的问题,主要用于确定一个字符串是否包含另一个字符串。

解决这个问题的算法可以分为暴力匹配算法、Knuth-Morris-Pratt(KMP)算法和Boyer-Moore(BM)算法等。

暴力匹配算法是最简单的一种方法。

它的基本思想是从主串的第一个字符开始,依次和模式串的每个字符进行比较,直到找到一个字符不匹配为止。

如果找到了不匹配的字符,则将主串的指针后移一位,重新开始匹配。

如果匹配成功,模式串的指针向后移一位,主串的指针也向后移一位,继续匹配。

这个过程一直进行下去,直到模式串的指针到达模式串的末尾,或者找到了一个匹配的子串。

尽管暴力匹配算法很简单,但是它的时间复杂度较高,为O(m*n),其中m是主串的长度,n是模式串的长度。

当主串和模式串很长时,暴力匹配算法的效率就会很低。

为了提高字符串匹配的效率,有很多其他的算法被提出。

其中比较著名的是KMP算法和BM算法。

KMP算法的核心思想是,当发生不匹配的情况时,不需要回溯主串的指针,而是通过已经匹配的部分字符的信息,将模式串的指针移动到一个新的位置,从而避免了不必要的比较。

具体来说,KMP算法在匹配的过程中,通过建立一个部分匹配表(Partial Match Table),来记录模式串中每个位置的最长前缀后缀的长度。

当发生不匹配的情况时,根据部分匹配表的信息,可以将模式串的指针直接移动到下一个可能匹配的位置。

BM算法是一种基于启发式的匹配算法,它的核心思想是从模式串的尾部开始匹配,并根据已经匹配的部分字符的信息,跳跃式地移动模式串的指针。

具体来说,BM算法分别构建了坏字符规则和好后缀规则。

坏字符规则用于处理主串中与模式串不匹配的字符,找到最右边的该字符在模式串中的位置,并移动模式串的指针到对齐该字符。

好后缀规则用于处理主串中与模式串匹配的部分,找到最右边的该部分在模式串中的位置,并移动模式串的指针到对齐该部分。

KMP算法详解

KMP算法详解

KMP算法详解KMP 算法详解KMP 算法是⼀个⼗分⾼效的字符串查找算法,⽬的是在⼀个字符串 s 中,查询 s 是否包含⼦字符串 p,若包含,则返回 p 在 s 中起点的下标。

KMP 算法全称为 Knuth-Morris-Pratt 算法,由 Knuth 和 Pratt 在1974年构思,同年 Morris 也独⽴地设计出该算法,最终由三⼈于1977年联合发表。

举⼀个简单的例⼦,在字符串 s = ababcabababca 中查找⼦字符串 p = abababca,如果暴⼒查找,我们会遍历 s 中的每⼀个字符,若 s[i] = p[0],则向后查询p.length() 位是否都相等。

这种朴素的暴⼒的算法复杂度为O(m×n),其中m和n分别是 p 和 s 的长度。

KMP 算法可以⽅便地简化这⼀查询的时间复杂度,达到O(m+n)。

1. PMT 序列PMT 序列是 KMP 算法的核⼼,即 Partial Match Table(部分匹配表)。

举个例⼦:char a b a b a b c aindex01234567PMT00123401PMT 的值是字符串的前缀集合与后缀集合的交集中最长元素的长度。

PMT[0] = 0: 字符串 a 既没有前缀,也没有后缀;PMT[1] = 0: 字符串 ab 前缀集合为 {a},后缀集合为 {b},没有交集;PMT[2] = 1: 字符串 aba 前缀集合为 {a, ab},后缀集合为 {ba, a},交集为 {a},交集元素的最长长度为1;PMT[3] = 2: 字符串 abab 前缀集合为 {a, ab, aba},后缀集合为 {bab, ab, b},交集为 {ab},交集元素的最长长度为2;…… 以此类推。

2. 算法主体现在我们已经知道了 PMT 序列的含义,那么假设在 PMT 序列已经给定的情况下,如何加速字符串匹配算法?tar 存储 s 的下标,从 0 开始,若 tar > s.length() - 1,代表匹配失败;pos 存储 p 的下标,从 0 开始,若 s[tar] != p[pos],则 pos ⾛到下⼀个可能匹配的位置。

KMP模式匹配算法

KMP模式匹配算法

KMP模式匹配算法KMP算法是一种字符串匹配算法,用于在一个主串中查找一个模式串的出现位置。

该算法的核心思想是通过预处理模式串,构建一个部分匹配表,从而在匹配过程中尽量减少不必要的比较。

KMP算法的实现步骤如下:1.构建部分匹配表部分匹配表是一个数组,记录了模式串中每个位置的最长相等前后缀长度。

从模式串的第二个字符开始,依次计算每个位置的最长相等前后缀长度。

具体算法如下:-初始化部分匹配表的第一个位置为0,第二个位置为1- 从第三个位置开始,假设当前位置为i,则先找到i - 1位置的最长相等前后缀长度记为len,然后比较模式串中i位置的字符和模式串中len位置的字符是否相等。

- 如果相等,则i位置的最长相等前后缀长度为len + 1- 如果不相等,则继续判断len的最长相等前后缀长度,直到len为0或者找到相等的字符为止。

2.开始匹配在主串中从前往后依次查找模式串的出现位置。

设置两个指针i和j,分别指向主串和模式串的当前位置。

具体算法如下:-当主串和模式串的当前字符相等时,继续比较下一个字符,即i和j分别向后移动一个位置。

-当主串和模式串的当前字符不相等时,根据部分匹配表确定模式串指针j的下一个位置,即找到模式串中与主串当前字符相等的位置。

如果找到了相等的位置,则将j移动到相等位置的下一个位置,即j=部分匹配表[j];如果没有找到相等的位置,则将i移动到下一个位置,即i=i+13.检查匹配结果如果模式串指针j移动到了模式串的末尾,则说明匹配成功,返回主串中模式串的起始位置;如果主串指针i移动到了主串的末尾,则说明匹配失败,没有找到模式串。

KMP算法的时间复杂度为O(m+n),其中m为主串的长度,n为模式串的长度。

通过预处理模式串,KMP算法避免了在匹配过程中重复比较已经匹配过的字符,提高了匹配的效率。

总结:KMP算法通过构建部分匹配表,实现了在字符串匹配过程中快速定位模式串的位置,减少了不必要的比较操作。

数据结构教学中KMP算法解析

数据结构教学中KMP算法解析

数据结构教学中KMP算法解析摘要:模式匹配是字符串的基本运算之一,也是数据结构教学中的难点之一。

分析了模式匹配KMP算法以及算法中next函数的含义,给出了next函数的两种实现方法,有助于在教学实践中帮助学生更好地理解该算法。

关键词:数据结构;模式匹配;KMP算法0引言模式匹配(Patten Matching)是许多计算机应用领域的基础问题,在数据结构中模式匹配是字符串的基本运算之一。

字符串模式匹配指的是,找出特定的模式串在一个较长的字符串中出现的位置。

有两个字符串S和T,字符串S称为目标串,字符串T称为模式串,要求找出模式T在S中的首次出现的位置。

一旦模式T在目标S中找到,就称发生一次匹配。

有些应用可能会要求找出所有的匹配位置<sup>[1]</sup>。

例如,目标串S= 'Shanghai',模式串T= 'gha',则匹配结果为4。

模式匹配的典型算法包括朴素匹配算法、KMP算法和BM算法等,其中KMP算法是效率较高且经典的模式匹配算法之一<sup>[2]</sup>。

在数据结构教学中,由于KMP算法较难理解,课堂讲授往往很难取得好的效果。

本文通过对传统的朴素匹配算法与KMP算法的比较,分析next函数的含义以及实现方法,来帮助理解KMP算法。

1朴素匹配算法在朴素匹配算法中,S和T分别为目标串和模式串,变量i和j 为两个静态指针,分别表示S和T中当前正待比较的字符位置。

算法的基本思想是:第1趟匹配:从S的第1个字符(序号为0)起和T的第一个字符比较之,如果相等,则继续逐个比较后续字符(i++;j++),否则开始下一趟匹配。

新的一趟匹配:i的初值为上一趟的初值+1 ,j的初值为1,如果比较结果相等,则继续逐个比较后续字符,否则开始下一趟匹配。

依次类推,直至某一趟匹配中,T的每个字符依次和S中的一个连续的字符序列相等,则称匹配成功,否则称匹配不成功。

delphi kmp字符串匹配率算法

delphi kmp字符串匹配率算法

delphi kmp字符串匹配率算法KMP算法(Knuth–Morris–Pratt算法)是一种用来解决字符串匹配问题的有效算法。

其核心思想是通过预处理模式串,构建一个跳转表,以避免不必要的比较。

下面是使用Delphi实现KMP字符串匹配算法的示例:```delphifunction KMPSearch(const text, pattern: string): Single;varm, n, i, j: Integer;lps: array of Integer;beginm := Length(pattern);n := Length(text);// 构建跳转表SetLength(lps, m);i := 1;j := 0;while i < m dobeginif pattern[i] = pattern[j] thenbeginInc(j);lps[i] := j;Inc(i);endelsebeginif j <> 0 thenj := lps[j - 1]elsebeginlps[i] := 0;Inc(i);end;end;end;// 在文本中搜索模式串i := 0;j := 0;while i < n dobeginif pattern[j] = text[i] thenbeginInc(i);Inc(j);if j = m thenbeginResult := 1.0 - (m / n); // 匹配率为1.0减去模式串在文本中的占比Exit;end;endelsebeginif j <> 0 thenj := lps[j - 1]elseInc(i);end;end;Result := 0.0; // 未找到匹配的模式串,匹配率为0end;```使用示例:```delphivartext, pattern: string;matchRate: Single;begintext := 'ABABCABABDABABABCABAB';pattern := 'ABABCABAB';matchRate := KMPSearch(text, pattern);WriteLn('匹配率:', matchRate * 100, '%');end;```这个示例中,我们在`ABABCABABDABABABCABAB`字符串中搜索`ABABCABAB`模式串的匹配率。

kmp next算法

kmp next算法

kmp next算法KMP算法(Knuth-Morris-Pratt Algorithm)是一种字符串匹配算法,它的核心思想是利用已经得到的匹配结果,尽量减少字符的比较次数,提高匹配效率。

本文将详细介绍KMP算法的原理、实现方法以及应用场景。

一、KMP算法的原理KMP算法的核心是构建next数组,用于指导匹配过程中的回溯操作。

next数组的定义是:对于模式串中的每个字符,记录它前面的子串中相同前缀和后缀的最大长度。

next数组的长度等于模式串的长度。

具体来说,KMP算法的匹配过程如下:1. 初始化主串指针i和模式串指针j为0。

2. 逐个比较主串和模式串对应位置的字符:- 若主串和模式串的字符相等,i和j同时后移一位。

- 若主串和模式串的字符不相等,根据next数组的值,将模式串指针j回溯到合适的位置,继续匹配。

二、KMP算法的实现KMP算法的实现可以分为两个步骤:构建next数组和利用next数组进行匹配。

1. 构建next数组:- 首先,next[0]赋值为-1,next[1]赋值为0。

- 然后,从第2个位置开始依次计算next[i],根据前一个位置的next值和模式串的字符进行判断:- 若前一个位置的next值为-1或模式串的字符与前一个位置的字符相等,则next[i] = next[i-1] + 1。

- 若前一个位置的next值不为-1且模式串的字符与前一个位置的字符不相等,则通过next数组的回溯操作,将模式串指针j回溯到合适的位置,继续判断。

2. 利用next数组进行匹配:- 在匹配过程中,主串指针i和模式串指针j会同时后移:- 若主串和模式串的字符相等,i和j同时后移一位。

- 若主串和模式串的字符不相等,则根据next数组的值,将模式串指针j回溯到合适的位置,继续匹配。

三、KMP算法的应用场景KMP算法在字符串匹配中有广泛的应用,特别是在大规模文本中的模式匹配问题上具有明显的优势。

以下是KMP算法的几个应用场景:1. 子串匹配:判断一个字符串是否是另一个字符串的子串。

字符串匹配kmp算法

字符串匹配kmp算法

字符串匹配kmp算法字符串匹配是计算机科学中的一个基本问题,它涉及在一个文本串中寻找一个模式串的出现位置。

其中,KMP算法是一种更加高效的算法,它不需要回溯匹配过的字符,在匹配失败的时候,根据已经匹配的字符和模式串前缀的匹配关系直接跳跃到下一次匹配的起点。

下面,我将详细介绍KMP算法原理及其实现。

1. KMP算法原理KMP算法的核心思想是:当模式串中的某个字符与文本串中的某个字符不相同时,根据已经匹配的字符和模式串前缀的匹配关系,跳过已经比较过的字符,从未匹配的字符开始重新匹配。

这个过程可以通过计算模式串的前缀函数(即next数组)来实现。

具体地,假设现在文本串为T,模式串为P,它们的长度分别为n和m。

当对于文本串T的第i个字符和模式串P的第j个字符(i和j都是从0开始计数的)进行匹配时:如果T[i]和P[j]相同,则i和j都加1,继续比较下一个字符;如果T[i]和P[j]不同,则j回溯到next[j](next[j]是P[0]到P[j-1]的一个子串中的最长的既是自身的前缀又是后缀的子串的长度),而i不会回溯,继续和P[next[j]]比较。

如果匹配成功,则返回i-j作为P在T中的起始位置;如果匹配失败,则继续执行上述过程,直到文本串T被遍历完或匹配成功为止。

2. KMP算法步骤(1)计算模式串的前缀函数next[j]。

next[j]表示P[0]到P[j-1]的一个子串中的最长的既是自身的前缀又是后缀的子串的长度。

具体计算方式如下:先令next[0]=-1,k=-1(其中k表示相等前缀的长度,初始化为-1),j=0。

从j=1向后遍历整个模式串P:如果k=-1或者P[j]=P[k],则next[j+1]=k+1,k=j,j+1;否则,令k=next[k],再次执行步骤2。

(2)使用next数组进行匹配。

从文本串T的第0个字符开始,从模式串P的第0个字符开始匹配,如果匹配失败,根据next数组进行回溯。

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。

字符串匹配算法

字符串匹配算法

字符串匹配算法
字符串匹配算法是指在一个文本串S中查找一个模式串P的算法。

它的目的是在S中找出所有和P匹配的子串。

常用的字符串匹配算法有暴力匹配算法、KMP算法、BM算法和Sunday算法等。

1. 暴力匹配算法:
暴力匹配算法也叫朴素匹配算法,它是一种最简单的字符串匹配算法,它的基本思想是:从文本串S的左端开始,一个一个字符地与模式串P进行比较,直到文本串S中出现和模式串P完全匹配的子串为止。

2. KMP算法:
KMP算法是由Donald Knuth、Vaughan Pratt和James H.
Morris三人于1977年提出的一种改进的字符串匹配算法,它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。

3. BM算法:
BM算法是由Boyer和Moore于1977年提出的一种改进的字符串匹配算法,它的基本思想是:利用匹配失败后的信息,从匹配失败的位置开始逆向查找,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。

4. Sunday算法:
Sunday算法是由Udi Manber和Sun
Wu于1992年提出的一种改进的字符串匹配算法,它的基本思想是:利用匹配失败后的信息,从匹配失败的位置开始查找,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。

kmp算法 next函数值推导过程和代码实现

kmp算法 next函数值推导过程和代码实现

KMP算法(Knuth-Morris-Pratt算法)是一种改进的字符串匹配算法,它通过预处理模式字符串来减少比较次数,从而提高匹配效率。

其中,next函数是KMP算法中的重要组成部分,用于计算模式字符串中每个位置对应的最大前后缀长度。

next函数的推导过程如下:设模式字符串为P,P的长度为n。

对于P中的每个位置i(0 <= i < n),若P[i]与P[j]相等,则称j为i的前缀。

若j是i的前缀,且P[j+1]...P[i-1]也是i的前缀,则称j为i的回溯前缀。

next函数返回的是每个位置i的回溯前缀的最大值。

例如,对于模式字符串P="ABABAC",P的每个位置的回溯前缀如下:A: 0(无回溯前缀)B: 0(无回溯前缀)A: 0(无回溯前缀)B: 0(无回溯前缀)A: 1(回溯前缀为"A")B: 2(回溯前缀为"AB")A: 2(回溯前缀为"AB")C: 3(回溯前缀为"ABC")因此,对于模式字符串P="ABABAC",next数组为[0, 0, 0, 0, 1, 2, 2, 3]。

下面是next函数的Python实现:def next(pattern):n = len(pattern)next = [0] * nlength = [0] * nj = 0 # j表示当前位置i的前缀的最大长度for i in range(1, n):while j > 0 and pattern[i] != pattern[j]:j = length[j-1]if pattern[i] == pattern[j]:j += 1length[i] = jreturn next。

希望以上信息能帮助到你。

kmp算法c语言代码

kmp算法c语言代码

kmp算法c语言代码KMP算法C语言代码KMP算法是一种字符串匹配算法,它的核心思想是利用已知信息来避免无效的比较,从而提高匹配效率。

KMP算法的实现需要用到一个next数组,它记录了模式串中每个位置之前的最长公共前后缀的长度。

下面是KMP算法的C语言代码实现:```cvoid getNext(char* pattern, int* next) {int i = 0, j = -1;next[0] = -1;while (pattern[i]) {if (j == -1 || pattern[i] == pattern[j]) {i++;j++;next[i] = j;} else {j = next[j];}}}int kmp(char* text, char* pattern) {int i = 0, j = 0;int text_len = strlen(text);int pattern_len = strlen(pattern);int* next = (int*)malloc(sizeof(int) * pattern_len); getNext(pattern, next);while (i < text_len && j < pattern_len) {if (j == -1 || text[i] == pattern[j]) {i++;j++;} else {j = next[j];}}free(next);if (j == pattern_len) {return i - j;} else {return -1;}}```在上面的代码中,getNext函数用来计算next数组,kmp函数用来进行字符串匹配。

在getNext函数中,i表示当前位置,j表示最长公共前后缀的长度。

如果当前位置和最长公共前后缀的下一个位置相等,那么最长公共前后缀的长度加1;否则,j跳到next[j]的位置。

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个人觉得这篇文章是网上的介绍有关KMP算法更让人容易理解的文章了,确实说得很“详细”,耐心地把它看完肯定会有所收获的~~,另外有关模式函数值next[i]确实有很多版本啊,在另外一些面向对象的算法描述书中也有失效函数f(j)的说法,其实是一个意思,即next[j]=f(j-1)+1,不过还是next[j]这种表示法好理解啊:KMP字符串模式匹配详解KMP字符串模式匹配通俗点说就是一种在一个字符串中定位另一个串的高效算法。

简单匹配算法的时间复杂度为O(m*n);KMP匹配算法。

可以证明它的时间复杂度为O(m+n).。

一.简单匹配算法先来看一个简单匹配算法的函数:int Index_BF ( char S [ ], char T [ ], int pos ){/* 若串S 中从第pos(S 的下标0≤pos<StrLength(S))个字符起存在和串T 相同的子串,则称匹配成功,返回第一个这样的子串在串S 中的下标,否则返回-1 */int i = pos, j = 0;while ( S[i+j] != '\0'&& T[j] != '\0')if ( S[i+j] == T[j] )j ++; // 继续比较后一字符else{i ++; j = 0; // 重新开始新的一轮匹配}if ( T[j] == '\0')return i; // 匹配成功返回下标elsereturn -1; // 串S中(第pos个字符起)不存在和串T相同的子串} // Index_BF此算法的思想是直截了当的:将主串S中某个位置i起始的子串和模式串T相比较。

即从j=0 起比较S[i+j] 与T[j],若相等,则在主串S 中存在以i 为起始位置匹配成功的可能性,继续往后比较( j逐步增1 ),直至与T串中最后一个字符相等为止,否则改从S串的下一个字符起重新开始进行下一轮的"匹配",即将串T向后滑动一位,即i 增1,而j 退回至0,重新开始新一轮的匹配。

例如:在串S=”abcabcabdabba”中查找T=” abcabd”(我们可以假设从下标0开始):先是比较S[0]和T[0]是否相等,然后比较S[1] 和T[1]是否相等…我们发现一直比较到S[5] 和T[5]才不等。

如图:当这样一个失配发生时,T下标必须回溯到开始,S下标回溯的长度与T 相同,然后S下标增1,然后再次比较。

如图:这次立刻发生了失配,T下标又回溯到开始,S下标增1,然后再次比较。

如图:这次立刻发生了失配,T下标又回溯到开始,S下标增1,然后再次比较。

如图:又一次发生了失配,所以T下标又回溯到开始,S下标增1,然后再次比较。

这次T中的所有字符都和S中相应的字符匹配了。

函数返回T在S中的起始下标3。

如图:二. KMP匹配算法还是相同的例子,在S=”abcabcabdabba”中查找T=”abcabd”,如果使用KMP匹配算法,当第一次搜索到S[5] 和T[5]不等后,S下标不是回溯到1,T下标也不是回溯到开始,而是根据T中T[5]==’d’的模式函数值(next[5]=2,为什么?后面讲),直接比较S[5] 和T[2]是否相等,因为相等,S和T的下标同时增加;因为又相等,S和T的下标又同时增加。

最终在S中找到了T。

如图:KMP匹配算法和简单匹配算法效率比较,一个极端的例子是:在S=“AAAAAA…AAB“(100个A)中查找T=”AAAAAAAAAB”, 简单匹配算法每次都是比较到T的结尾,发现字符不同,然后T的下标回溯到开始,S的下标也要回溯相同长度后增1,继续比较。

如果使用KMP匹配算法,就不必回溯.对于一般文稿中串的匹配,简单匹配算法的时间复杂度可降为O (m+n),因此在多数的实际应用场合下被应用。

KMP算法的核心思想是利用已经得到的部分匹配信息来进行后面的匹配过程。

看前面的例子。

为什么T[5]==’d’的模式函数值等于2(next[5]=2),其实这个2表示T[5]==’d’的前面有2个字符和开始的两个字符相同,且T[5]==’d’不等于开始的两个字符之后的第三个字符(T[2]=’c’).如图:也就是说,如果开始的两个字符之后的第三个字符也为’d’,那么,尽管T[5]==’d’的前面有2个字符和开始的两个字符相同,T[5]==’d’的模式函数值也不为2,而是为0。

前面我说:在S=”abcabcabdabba”中查找T=”abcabd”,如果使用KMP匹配算法,当第一次搜索到S[5] 和T[5]不等后,S下标不是回溯到1,T 下标也不是回溯到开始,而是根据T中T[5]==’d’的模式函数值,直接比较S[5] 和T[2]是否相等。

为什么可以这样?刚才我又说:“(next[5]=2),其实这个2表示T[5]==’d’的前面有2个字符和开始的两个字符相同”。

请看图:因为,S[4] ==T[4],S[3] ==T[3],根据next[5]=2,有T[3]==T[0],T[4] ==T[1],所以S[3]==T[0],S[4] ==T[1](两对相当于间接比较过了),因此,接下来比较S[5] 和T[2]是否相等。

有人可能会问:S[3]和T[0],S[4] 和T[1]是根据next[5]=2间接比较相等,那S[1]和T[0],S[2] 和T[0]之间又是怎么跳过,可以不比较呢?因为S[0]=T[0],S[1]=T[1],S[2]=T[2],而T[0] != T[1], T[1] != T[2],==> S[0] != S[1],S[1] != S[2],所以S[1] != T[0],S[2] != T[0]. 还是从理论上间接比较了。

有人疑问又来了,你分析的是不是特殊轻况啊。

假设S不变,在S中搜索T=“abaabd”呢?答:这种情况,当比较到S[2]和T[2]时,发现不等,就去看next[2]的值,next[2]=-1,意思是S[2]已经和T[0] 间接比较过了,不相等,接下来去比较S[3]和T[0]吧。

++j; ++k;if (T[j]!=T[k])next[j] = k;elsenext[j] = next[k];}// ifelsek = next[k];}// while////这里是我加的显示部分// for(int i=0;i<j;i++)//{// cout<<next[i];//}//cout<<endl;}// get_nextval另一种写法,也差不多。

void getNext(const char* pattern,int next[]) {next[0]= -1;int k=-1,j=0;while(pattern[j] != '\0'){if(k!= -1 && pattern[k]!= pattern[j] )k=next[k];++j;++k;if(pattern[k]== pattern[j])next[j]=next[k];elsenext[j]=k;}////这里是我加的显示部分// for(int i=0;i<j;i++)//{// cout<<next[i];//}//cout<<endl;}下面是KMP模式匹配程序,各位可以用他验证。

记得加入上面的函数#include <iostream.h>#include <string.h>int KMP(const char *Text,const char* Pattern) //const 表示函数内部不会改变这个参数的值。

{if( !Text||!Pattern|| Pattern[0]=='\0' || Text[0]=='\0' )//return -1;//空指针或空串,返回-1。

int len=0;const char * c=Pattern;while(*c++!='\0')//移动指针比移动下标快。

{++len;//字符串长度。

}int *next=new int[len+1];get_nextval(Pattern,next);//求Pattern的next函数值int index=0,i=0,j=0;while(Text[i]!='\0' && Pattern[j]!='\0' ){if(Text[i]== Pattern[j]){++i;// 继续比较后继字符++j;}else{index += j-next[j];if(next[j]!=-1)j=next[j];// 模式串向右移动else{j=0;++i;}}}//whiledelete []next;if(Pattern[j]=='\0')return index;// 匹配成功elsereturn -1;}int main()//abCabCad{char* text="bababCabCadcaabcaababcbaaaabaaacababcaabc";char*pattern="adCadCad";//getNext(pattern,n);//get_nextval(pattern,n);cout<<KMP(text,pattern)<<endl;return 0;}五.其他表示模式值的方法上面那种串的模式值表示方法是最优秀的表示方法,从串的模式值我们可以得到很多信息,以下称为第一种表示方法。

第二种表示方法,虽然也定义next[0]= -1,但后面绝不会出现-1,除了next[0],其他模式值next[j]=k(0≤k<j)的意义可以简单看成是:下标为j的字符的前面最多k个字符与开始的k个字符相同,这里并不要求T[j] != T[k]。

其实next[0]也可以定义为0(后面给出的求串的模式值的函数和串的模式匹配的函数,是next[0]=0的),这样,next[j]=k(0≤k<j)的意义都可以简单看成是:下标为j的字符的前面最多k个字符与开始的k个字符相同。

第三种表示方法是第一种表示方法的变形,即按第一种方法得到的模式值,每个值分别加1,就得到第三种表示方法。

第三种表示方从这里我们可以看到:串的模式值第一种表示方法能表示更多的信息,第二种表示方法更单纯,不容易搞错。

当然,用第一种表示方法写出的模式匹配函数效率更高。

比如说,在串S=“adCadCBdadCadCad 9876543”中匹配串T=“adCadCad”, 用第一种表示方法写出的模式匹配函数,当比较到S[6] != T[6] 时,取next[6]= -1(表三),它可以表示这样许多信息:S[3]S[4]S[5]==T[3]T[4]T[5]==T[0]T[1]T[2],而S[6] != T[6],T[6]==T[3]==T[0],所以S[6] != T[0],接下来比较S[7]和T[0]吧。

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