KMP算法是一种字符串匹配算法,可以在 O(n+m) 的时间复杂度内实现两个字符串的匹配。
字符串匹配:“字符串 P 是否为字符串 S 的子串?如果是,它出现在 S 的哪些位置?” 其中 S 称为主串;P 称为模式串。
教程:https://www.zhihu.com/question/21923021/answer/1032665486
输入:主串s,模式串p
输出:匹配位置列表
过程:
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计算next数组。 next数组是对于模式串而言的,定义为:next[i] 表示模式串p[:i+1] 中,长度为k的前缀恰等于后缀的最大的k,其中k必须小于自身长度i. 起始条件:next[0] = 0 计算i 位置的结果时,我们首先考虑利用ptr=i-1 位置的结果。在知道next[ptr]=k 时,说明p[0:k] == p[i-k:i] ,如果p[k] == p[i] ,则next[i] = next[ptr]+1 . 如果不相等,需要重新找尽量大的j<k ,满足p[0:j] == p[i-j:i] ,再试图扩展。 考虑到p[i-j:i] == p[k-j:k] ,那么j=next[k-1] 是符合要求的。 重新赋值ptr = k-1, k = next[ptr] ,以此法继续迭代下去即可。因为forall i, next[i] <= i ,所以每次迭代ptr 必然变小。ptr<0 时迭代结束,next[i] 的结果确定为0.
next = [0]
for i in range(1, len(p)):
ptr = i-1
while ptr >= 0:
if p[next[ptr]] == p[i]:
next.append(next[ptr] + 1)
break
else:
ptr = next[ptr] - 1
else:
next.append(0)
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根据next数组计算匹配位置。 起始条件:主串和模式串指针都在开头。i, j = 0, 0 匹配过程:当成功匹配s[i] == p[j] 时,正常移动指针。 当匹配失败时,如果j > 0 ,我们尽量利用这段历史匹配记录。记next[j-1]=k (k<j) ,那么根据next数组的性质和历史匹配记录,我们可以知道:s[i-j:i] == p[0:j], p[0:k] == p[j-k:j] 所以s[i-k:i] == p[0:k] ,可以把指针j 移动到k 继续匹配。这样就最大化地利用了这段历史匹配记录。 类似地,匹配成功时也要重新开始一次新的匹配。此时也可以用同样的方法,不浪费之前的匹配记录。
i, j = 0, 0
ret = []
while i < len(s):
if s[i] == p[j]:
i, j = i+1, j+1
elif j > 0:
j = next[j-1]
else:
i += 1
if j == len(p):
ret.append(i - len(p))
j = next[j-1]
ret数组即为所求。
KMP的变体主要是考虑到,KMP算法可以求出对于每一个位置,s的后缀与p的前缀匹配的最大长度,即对于s的每一个位置i,满足s[i-j:i] == p[0:j] 的最大的j. 有一些任务可以基于这个性质解决。
例题:LeetCode 214 Shortest Palindrome
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