# coding=utf-8

def get_next_list(findding_str):  # O(m)
# 求一个字符串序列每个位置的最长相等前、后缀
j = 0 # 最长相等前缀的末位
next = [0] # next 数组用于保存字符串每个位置的最长相等前、后缀的长度值
# i 是最长相等后缀的末位 for i in range(1, len(findding_str)):
while j > 0 and findding_str[i] != findding_str[j]:
# 如果当前 前缀末位(j)字符与当前i位置的字符不相等时,j回退 PS:j的值也表示findding_str[:i+1]最长相等前、后缀的长度值
j = next[j-1]
if findding_str[i] == findding_str[j]:
j += 1
next.append(j)
return next def KMP(findding_str, next, parent_str): # O(n)
ind = 0
for i in range(len(parent_str)):
while parent_str[i] != findding_str[ind]:
if ind == 0:
break
# parent_str[i] != findding_str[ind] 且 ind != 0 时,从findding_str[ind] 左侧的字符串的最大相等前缀处开始比较
ind = next[ind-1]
if parent_str[i] == findding_str[ind]:
ind += 1
if ind == len(findding_str):
print(i, ind, parent_str[i - ind + 1: i+1])
ind = 0
# break if __name__ == '__main__':
parent_str = 'aabafgggahaabaafaabaahatjhrtjabaafaabaahaabaafaabaahaabaaf'
findding_str = 'aabaaf'
KMP(findding_str, get_next_list(findding_str), parent_str)

当在 j 处失配时,j -> next[j] 是说回溯到位置 next[j]

注意,next[j] 的位置的含义是什么?是对齐了已经匹配好的串的位置。

下图中,红色的方格是失配处。一旦失配,j 发生回溯跳转,

因为新位置左边的串已经是匹配好的(这正是 next 数组的含义,前后公共缀的长度),所以无需回溯到头。



按上面的图,数一数,绿色的是匹配上的字符,红色的是失配的地方,横向 n 个,

纵向 m 个,总共 m + n 次比对。

每次失配,子串回溯,对齐已匹配串,在失配处原地再匹配一次主串对应字符

所以,kmp 的比对次数是 (n + 失配次数)

KMP 算法的最差情况的一个案例,n/m 个失配点位,每个点位重新匹配 m-1 次,此时总共比对 n+(m-1)*(n/m) 次,接近 2n 次。



如果不考虑搜索到的情况,最好情况如下,总共比对 n+1*(n/m) 次,如果 m 很小,也接近 2n 次,如果 m 比较大,就接近 n 次。

算上预处理阶段O(m),KMP 在最好、最坏的情况下的时间复杂度都是 O(m+n)

参考链接:https://segmentfault.com/q/1010000014560162

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