字符串匹配是计算机的基本任务之一。

举例来说,有一个字符串"BBC ABCDAB ABCDABCDABDE",我想知道,里面是否包含另一个字符串"ABCDABD"?

许多算法可以完成这个任务,Knuth-Morris-Pratt算法(简称KMP)是最常用的之一。它以三个发明者命名,起头的那个K就是著名科学家Donald Knuth。

这种算法不太容易理解,网上有很多解释,但读起来都很费劲。直到读到Jake Boxer的文章,我才真正理解这种算法。下面,我用自己的语言,试图写一篇比较好懂的KMP算法解释。

1.

首先,字符串"BBC ABCDAB ABCDABCDABDE"的第一个字符与搜索词"ABCDABD"的第一个字符,进行比较。因为B与A不匹配,所以搜索词后移一位。

2.

因为B与A不匹配,搜索词再往后移。

3.

就这样,直到字符串有一个字符,与搜索词的第一个字符相同为止。

4.

接着比较字符串和搜索词的下一个字符,还是相同。

5.

直到字符串有一个字符,与搜索词对应的字符不相同为止。

6.

这时,最自然的反应是,将搜索词整个后移一位,再从头逐个比较。这样做虽然可行,但是效率很差,因为你要把"搜索位置"移到已经比较过的位置,重比一遍。

7.

一个基本事实是,当空格与D不匹配时,你其实知道前面六个字符是"ABCDAB"。KMP算法的想法是,设法利用这个已知信息,不要把"搜索位置"移回已经比较过的位置,继续把它向后移,这样就提高了效率。

8.

怎么做到这一点呢?可以针对搜索词,算出一张《部分匹配表》(Partial Match Table)。这张表是如何产生的,后面再介绍,这里只要会用就可以了。

9.

已知空格与D不匹配时,前面六个字符"ABCDAB"是匹配的。查表可知,最后一个匹配字符B对应的"部分匹配值"为2,因此按照下面的公式算出向后移动的位数:

移动位数 = 已匹配的字符数 - 对应的部分匹配值

因为 6 - 2 等于4,所以将搜索词向后移动4位。

10.

因为空格与C不匹配,搜索词还要继续往后移。这时,已匹配的字符数为2(“AB”),对应的"部分匹配值"为0。所以,移动位数 = 2 - 0,结果为 2,于是将搜索词向后移2位。

11.

因为空格与A不匹配,继续后移一位。

12.

逐位比较,直到发现C与D不匹配。于是,移动位数 = 6 - 2,继续将搜索词向后移动4位。

13.

逐位比较,直到搜索词的最后一位,发现完全匹配,于是搜索完成。如果还要继续搜索(即找出全部匹配),移动位数 = 7 - 0,再将搜索词向后移动7位,这里就不再重复了。

14.

下面介绍《部分匹配表》是如何产生的。

首先,要了解两个概念:“前缀"和"后缀”。 "前缀"指除了最后一个字符以外,一个字符串的全部头部组合;"后缀"指除了第一个字符以外,一个字符串的全部尾部组合。

15.

"部分匹配值"就是"前缀"和"后缀"的最长的共有元素的长度。以"ABCDABD"为例,

- "A"的前缀和后缀都为空集,共有元素的长度为0;

- "AB"的前缀为[A],后缀为[B],共有元素的长度为0;

- "ABC"的前缀为[A, AB],后缀为[BC, C],共有元素的长度0;

- "ABCD"的前缀为[A, AB, ABC],后缀为[BCD, CD, D],共有元素的长度为0;

- “ABCDA"的前缀为[A, AB, ABC, ABCD],后缀为[BCDA, CDA, DA, A],共有元素为"A”,长度为1;

- “ABCDAB"的前缀为[A, AB, ABC, ABCD, ABCDA],后缀为[BCDAB, CDAB, DAB, AB, B],共有元素为"AB”,长度为2;

- "ABCDABD"的前缀为[A, AB, ABC, ABCD, ABCDA, ABCDAB],后缀为[BCDABD, CDABD, DABD, ABD, BD, D],共有元素的长度为0。

16.

"部分匹配"的实质是,有时候,字符串头部和尾部会有重复。比如,“ABCDAB"之中有两个"AB”,那么它的"部分匹配值"就是2("AB"的长度)。搜索词移动的时候,第一个"AB"向后移动4位(字符串长度-部分匹配值),就可以来到第二个"AB"的位置。

KMP算法图解的更多相关文章

  1. 字符串模式匹配之KMP算法图解与 next 数组原理和实现方案

    之前说到,朴素的匹配,每趟比较,都要回溯主串的指针,费事.则 KMP 就是对朴素匹配的一种改进.正好复习一下. KMP 算法其改进思想在于: 每当一趟匹配过程中出现字符比较不相等时,不需要回溯主串的 ...

  2. 扩展的KMP算法图解

    扩展的KMP算法,可以在Ο(n + m)的时间复杂度内计算出模板串与文本串的每一个后缀的最长公共前缀,即LCP(T[i:n],P). KMP算法所解决的单模板字符串匹配问题,求得的匹配点是LCP = ...

  3. 图解算法——KMP算法

    KMP算法 解决的是包,含问题. Str1中是否包含str2,如果包含,则返回子串开始位置.否则返回-1. 示例1: Str1:abcd123def Str2:123d 暴力法: 从str1的第一个字 ...

  4. 程序员必会算法-KMP算法

    KMP算法是一种优秀的字符串匹配算法,字符串匹配的常规算法是一步一步进行移位和比较操作,直至找到完全相匹配的字符串. 下面通过一个例子,为大家仔细说明KMP算法的使用和思路: 问题: 在字符串“DEA ...

  5. 字符串匹配的 KMP算法

    一般字符串匹配过程 KMP算法是字符串匹配算法的一种改进版,一般的字符串匹配算法是:从主串(目标字符串)和模式串(待匹配字符串)的第一个字符开始比较,如果相等则继续匹配下一个字符, 如果不相等则从主串 ...

  6. KMP算法(——模板习题与总结)

    KMP算法是一种改进的模式匹配算法,相比于朴素的模式匹配算法效率更高.下面讲解KMP算法的基本思想与实现. 先来看一下朴素模式匹配算法的基本思想与实现. 朴素模式匹配算法的基本思想是匹配过程中如果该位 ...

  7. 算法(Java实现)—— KMP算法

    KMP算法 应用场景 字符串匹配问题 有一个字符串str1 = " hello hello llo hhello lloh helo" 一个子串str2 = "hello ...

  8. 简单有效的kmp算法

    以前看过kmp算法,当时接触后总感觉好深奥啊,抱着数据结构的数啃了一中午,最终才大致看懂,后来提起kmp也只剩下“奥,它是做模式匹配的”这点干货.最近有空,翻出来算法导论看看,原来就是这么简单(先不说 ...

  9. KMP算法

    KMP算法是字符串模式匹配当中最经典的算法,原来大二学数据结构的有讲,但是当时只是记住了原理,但不知道代码实现,今天终于是完成了KMP的代码实现.原理KMP的原理其实很简单,给定一个字符串和一个模式串 ...

随机推荐

  1. 恕我直言你可能真的不会java第11篇-Stream API终端操作

    一.Java Stream管道数据处理操作 在本号之前写过的文章中,曾经给大家介绍过 Java Stream管道流是用于简化集合类元素处理的java API.在使用的过程中分为三个阶段.在开始本文之前 ...

  2. Java 内存回收机制

    当执行构造方法生成一个对象时,需要占用各种系统资源.当生成的对象不再使用时,就需要返回给操作系统,以免资源的泄露.在各种系统资源中,最常使用的就是内存.Java运行时系统通过垃圾收集周期性地释放无用对 ...

  3. springboot集成springDataJpa

    1.引用依赖 <!--spring-data-jpa--> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</g ...

  4. 分享几个很实用的CSS技巧对前端技术很有帮助

    创建剪切动画 对于剪切动画,使用clip-path代替width/height,避免DOM重排导致性能过低. .animate { width: 200px; height: 200px; backg ...

  5. 关于ganymed-ssh2版本262和build210的SCPClient类的区别

    ganymed-ssh2是通过java使用ssh连接服务器的工具库,先上两个版本的pom文件配置: <!--ssh连接linux--> <!-- https://mvnreposit ...

  6. 【笔记】在java中String类为什么要设计成final?

    部分内容转自知乎:https://www.zhihu.com/question/31345592 从自己的理解进行加工,压缩. String本质上是一个final类 public final clas ...

  7. python使用数组实现链表的策略分析

    python实现链表数据结构:数组/节点与引用 使用数组策略: 使用数组存储指向其他对象的引用 数组存储空间过度分配 数组填满后,分配一个更大的数组,将旧数组的内容复制到新数组中 class Arra ...

  8. Maven 专题(九):后记

    尚硅谷视频链接:https://www.bilibili.com/video/av84877781/看视频的时候,根据自己的需要,访问量多的不一定是好的,适合自己的才是最好的,总的来说,尚硅谷的视频质 ...

  9. 数据库04 /多表查询、pymysql模块

    数据库04 /多表查询.pymysql模块 目录 数据库04 /多表查询.pymysql模块 1. 笛卡尔积 2. 连表查询 2.1 inner join 内连接 2.2 left join 左连接 ...

  10. 数据可视化之powerBI技巧(二十一)简单三个步骤,轻松管理你的Power BI度量值

    最近碰到几个星友的问题,都是问我之前分享的源文件是如何把度量值分门别类放到不同的文件夹中的,就像这样, 其实在之前的文章中也曾提及过做法,这里再详细说一下制作步骤: 01 | 新建一个空表 点击菜单栏 ...