KMP 算法中对 next 数组的理解

next 数组的意义

此处 next[j] = k;则有 k 前面的浅蓝色区域和 j 前面的浅蓝色区域相同;

next[j] 表示当位置 j 的字符串与主串不匹配时,下一个需要和主串比较的字串位置在 next[j] 处;有下图:

若当前位置 j 与主串某一个字符不匹配,则下一次比较的是 K 与主串的当前位置,这个 K 也就是next[j];由于两个浅蓝色区域相同,因此 K 前面的区域肯定与主串相同,不需比较;如下图:

由上图可知,K 前面的区域不需比较;

next 数组的推导

从 next 数组所表达的意义可知,我们要求 next[j],首先要找到一个 K,这个 K 前面的浅蓝色区域和 j 前面的浅蓝色区域相同;如下图:

根据规定 next[1] = 0;接下来求其他的 next[j];

对于 next[2] 可得其必然为 next[2] = 1;

如下图:当第二个元素不匹配时,j 将退回到 1 处进行比较,因此 next[2] 一定为 1;

接下来是一般情况的推导,此处使用递推法进行推导,即已知 next[j] 求 next[j + 1];

若 next[j] = k 则有下图:

由于 next[j = k,可知浅蓝色部分相同;接下来分两种情况讨论;

  • ch[K] == ch[j],这种情况时,可以得到下图;

由图可知:对于 j + 1,能够找到一个 K + 1 使得有浅蓝色区域相同,那么当 j + 1 不匹配时,下一次将比较 K + 1 和主串;因此 next[j + 1] = K + 1 = next[j] + 1;

  • ch[K] != ch[j],这种情况就变的复杂,这也是整个 KMP 算法中最难理解的部分;

    从本节的开头可以知道,求 next[j + 1] 最关键的一点在于求 j + 1 之前有多长的后缀和前缀匹配,即找出多大的浅蓝色区域匹配;我们现在面对的图如下:

我们的目的是找到一个 K1 使得出现下列情况:找到 K1 使得浅蓝色部分相同;

要想浅蓝色部分相同,分为两个部分,使得 1 和 2 相同,使得 K1 和 j 相同;

想要让 1 和 2 相同是难以比较的,但是可以转化为另一个问题,如下图:

想要找出 1 和 3 相同的区域,等价与找到 1 和 2 相同的区域;为什么呢?因为 next[j] = K,因此 j 前面与 K 前面相同如下图:

这个等价关系非常重要,是这部分推导的关键;将其单独抽离出来如下图:

那么如何得到 K1 使得 1 和 2 相同呢?回到文首 next[j] 所表示的意义,next[j] = k;则有 k 前面的浅蓝色区域和 j 前面的浅蓝色区域相同 而 next[K] 是在 j 前面的是已知的,因此可得 K1 = next[K],此时得到的 K1 即可满足 1 和 3 相同;

到此就解决了 1 和 3 相等的问题,直接比较 K1 和 j 若两者相同,则可得到下图;

那么 next[j + 1] = K1 + 1 = next[K] + 1 = next[next[j]] + 1;

那么若 ch[j] != ch[K1] 呢?那么就又演化为如下问题:

这个图和本小节开始的图相同,那么按照此方法解决即可;

可得结果:next[j + 1] = next[K1] + 1 = next[next[K]] + 1 = next[next[next[j]]] + 1

若下一次 K2 依然和 j 不相等,那么又接着递归即可;一直到 Kn = 0;

一个例子

接下来使用上面的结论来计算一个字符串的 next 数组;

有数组 ababaaababaa 转化为如下表:

S a b a b a a a b a b a a
编号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
next 0 1 1 2 3 4 2 2 3 4 5 6

按如下顺序填表的 next 栏:

  • 对于 next[1] 规定为 0,根据前面的分析:next[2] = 1;
  • 对于 next[3],则观察 2 和 next[2] = 1,即 b 和 a,不相等;而next[next[2]] = 0,因此 next[3] = 1;
  • 对于 next[4],观察 3 和 next[3] = 1,即 a 和 a,相等,故 next[4] = next[3] + 1 = 2;
  • 对于 next[5],观察 4 和 next[4] = 2,即 b 和 b,相等,故 next[5] = next[4] + 1 = 3;
  • 对于 next[6],观察 5 和 next[5] = 3,即 a 和 a,相等,故 next[6] = next[5] + 1 = 4;
  • 对于 next[7],观察 6 和 next[6] = 4,即 a 和 b,不相等,next[next[6]] = 2,与 6 比较即 b 和 a,不相等,继续递归 next[next[next[6]]] = next[next[4]] = next[2] = 1;比较 1 和 6 即 a 和 a,相等,因此 next[6] = next[next[next[6]] + 1 = 2;
  • 对于 next[8],观察 7 和 next[7] = 2,即 a 和 b,不相等,next[next[7]] = 1,1 和 7相等,因此 next[8] = next[next[7]] + 1 = next[2] + 1 = 2;
  • 对于 next[9],观察 8 和 next[8] = 2,即 b 和 b,相等,故 next[9] = next[8] + 1 = 3;
  • 对于 next[10],观察 9 和 next[9] = 1,即 a 和 a,相等,故 next[10] = next[9] + 1 = 4;
  • 对于 next[11],观察 10 和 next[10] = 2,即 b 和 b,相等,故 next[11] = next[10] + 1 = 5;
  • 对于 next[12],观察 11 和 next[11] = 3,即 a 和 a,相等,故 next[12] = next[11] + 1 = 6;

通过以上分析得到的获取 next 数组的代码如下:

void get_next(String T, int next[]) {
int k = 0, j = 1;
next[1] = 0;
while (j < T.length)
{
if(k == 0 || T.ch[k] == T.ch[j]) {
k++;
j++;
next[j] = k;
} else {
k = next[k];
}
}
}

那么接下来的 KMP 算法代码就比较容易了:

int KMP(String S, String T, int next[]) {
int i = 1, j = 1;
while (i <= S.length && j <= T.length)
{
if(j == 0 || S.ch[i] == T.ch[j]) {
i++;
j++;
} else {
j = next[j];
}
}
if(j > T.length) {
return i - T.length;
} else {
return 0;
}
}

测试代码如下:

#include<iostream>
using namespace std;
const int MAX = 255;
typedef struct {
char ch[MAX];
int length;
} String; void InitiString(String &s, char chars[]) {
int len = 0;
while(chars[len] != '\0') {
s.ch[len + 1] = chars[len];
len++;
}
s.length = len;
} void get_next(String T, int next[]) {
int k = 0, j = 1;
next[1] = 0;
while (j < T.length)
{
if(k == 0 || T.ch[k] == T.ch[j]) {
k++;
j++;
next[j] = k;
} else {
k = next[k];
}
}
} int KMP(String S, String T, int next[]) {
int i = 1, j = 1;
while (i <= S.length && j <= T.length)
{
if(j == 0 || S.ch[i] == T.ch[j]) {
i++;
j++;
} else {
j = next[j];
}
}
if(j > T.length) {
return i - T.length;
} else {
return 0;
}
} int main() {
char char1[20] = "aabaabaabaac";
char char2[20] = "aabaac";
String S, T;
InitiString(S, char1);
InitiString(T, char2);
int next[MAX];
get_next(T, next);
int index = KMP(S, T, next);
printf("%d", index);
return 0;
}

输出结果:

7

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