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。

转载 http://www.ruanyifeng.com/blog/2013/05/Knuth%E2%80%93Morris%E2%80%93Pratt_algorithm.html

字符串匹配的KMP算法(转载)的更多相关文章

  1. Luogu 3375 【模板】KMP字符串匹配(KMP算法)

    Luogu 3375 [模板]KMP字符串匹配(KMP算法) Description 如题,给出两个字符串s1和s2,其中s2为s1的子串,求出s2在s1中所有出现的位置. 为了减少骗分的情况,接下来 ...

  2. 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 ...

  3. 字符串匹配的kmp算法 及 python实现

    一:背景 给定一个主串(以 S 代替)和模式串(以 P 代替),要求找出 P 在 S 中出现的位置,此即串的模式匹配问题. Knuth-Morris-Pratt 算法(简称 KMP)是解决这一问题的常 ...

  4. HDU 1711 Number Sequence (字符串匹配,KMP算法)

    HDU 1711 Number Sequence (字符串匹配,KMP算法) Description Given two sequences of numbers : a1, a2, ...... , ...

  5. 字符串匹配(KMP 算法 含代码)

    主要是针对字符串的匹配算法进行解说 有关字符串的基本知识 传统的串匹配法 模式匹配的一种改进算法KMP算法 网上一比較易懂的解说 小样例 1计算next 2计算nextval 代码 有关字符串的基本知 ...

  6. 实现字符串匹配的KMP算法

    KMP算法是Knuth-Morris-Pratt算法的简称,它主要用于解决在一个长字符串S中匹配一个较短字符串s. 首先我们从整体来把我这个算法的思想. 字符串匹配的朴素算法: 我们容易想到朴素算法, ...

  7. [转载]字符串匹配的KMP算法

    作者: 阮一峰 日期: 2013年5月 1日 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 ...

  8. 字符串匹配的KMP算法(转)

    转载:http://kb.cnblogs.com/page/176818/ 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&quo ...

  9. 字符串匹配的KMP算法

    ~~~摘录 来源:阮一峰~~~ 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 ...

随机推荐

  1. 黄聪:国内com域名转移到Godaddy详细教程(转)

    原文:http://www.cnblogs.com/hsapphire/archive/2010/01/16/1649743.html 最近CCTV进行大量报道色情新闻,还举报CNNIC监管CN域名不 ...

  2. Envoy 源码分析--程序启动过程

    目录 Envoy 源码分析--程序启动过程 初始化 main 入口 MainCommon 初始化 服务 InstanceImpl 初始化 启动 main 启动入口 服务启动流程 LDS 服务启动流程 ...

  3. Java之MD5加密

    一.Message Digest Algorithm MD5(中文名为消息摘要算法第五版)为计算机安全领域广泛使用的一种散列函数,用以提供消息的完整性保护.该算法的文件号为RFC 1321(R.Riv ...

  4. ueditor上传图片时目录创建失败的问题解决方法,不用那么麻烦,其实修改php/config.json这个配置文件里面的路径就行!!

    ueditor的真实上传路径提示出来,我进行了如下步骤: 找到了编辑器的上传处理类 Uploader.class.php,大约110行的位置找到了上传失败的提示位置, 将 $this->stat ...

  5. adb端口占用及模拟器调试

    首先在使用ADB前所有手机辅助类软件 1.CMD命令窗口输入:adb nodaemon server .然后就会提示你哪个端口被占用了. 2.输入netstat -ano | findstr &quo ...

  6. SpringBoot入门篇--对于JSON数据的返回以及处理二

    我们在进行开发的过程的难免会进行对象的返回,比如一个用户对象User,以及一个集合list,Map等等.在这篇博客中我们就是需要学习一下怎么对一个对象中某些属性的处理.需要补充的一点就是SpringB ...

  7. Python——截取web网页长图

    # -*- coding: utf8 -*-import timeimport xlrdfrom selenium import webdriver def read_excel(filename): ...

  8. Group By 和Having总结

    1.Group By 概述 “Group By”从字面意义上理解就是根据“By”指定的规则对数据进行分组 所谓的分组就是将一个“数据集”划分成若干个“小区域”,然后针对若干个“小区域”进行数据处理. ...

  9. Drools5

    参考:https://wenku.baidu.com/view/a6516373f242336c1eb95e7c.html   (比较好的 但是是drl 原生的) 参考2:http://asialee ...

  10. MySQL 触发器示例

    简介: MySQL 触发器 这次实验是在一台 MySQL Slave 上进行的,事实证明:从库添加数据库.表.插入.删除数据等,不会导致主从失败. 一.创建实验数据库.表 mysql > cre ...