kmp算法简明教程

在字符串s中寻找模式串p的位置，这是一个字符串匹配问题。

举例说明：

 i = 0   1   2   3   4   5   6  7   8   9  10  11  12  13

 s = a   b   a   a   c   a   b  a   a   a   b   a   a   b

 p = a   b   a   a   b

 j = 0   1   2   3   4

在kmp算法发明之前。人们使用这种算法：

'''

原始的求子串位置算法，O( m * n )

'''

def string_index_of( pstr, pattern, pos = 0 ):

    str_index = pos

    pattern_index = 0

    pattern_len = len( pattern )

    while str_index < len( pstr ) and pattern_index < pattern_len:

        if pstr[ str_index ] == pattern[ pattern_index ]:

            str_index += 1

            pattern_index += 1

        else:

            str_index = str_index - pattern_index + 1

            pattern_index = 0

    if pattern_index == pattern_len:

        return str_index - pattern_index

    return -1

pstr = 'i am caochao, i love coding!'

pattern = 'ao'

print( string_index_of( pstr, pattern, 7 ) )

print( pstr.find( pattern ) )

当s[4]与p[4]失配时，主串s回溯到i=1，模式串回溯到j=0，然后从此位置继续匹配。显然这种做法效率低下，假设s长度为n，p长度为m，则其时间复杂度为O(m*n)。

现考虑这样一个问题，当s与p匹配到位置i，j处，s[j]不等于p[j]，如果此时保持i不变，p串中从k(0<k<j)处继续匹配，这样无需回溯i的做法这就是我们要讲到的kmp算法。那么应当如何取得这个k值？可以预先求出p中每个失配的j处需要跳转到的位置k(next[j])，这就是kmp算法中的next数组。

kmp算法步骤如下：

1，初始化i，j均为0，

2，依次往后比较s[i]与p[j]，若相等则i，j各自加1，否则保持i不变，j=k(next[j])。若某时刻求得j值为-1，i，j也各自加1然后继续匹配

3，重复步骤2

依据上述分析可知，kmp算法中最关键之处在于k值的取法。在匹配进行到s[i]不等于p[j]时，假设应当让s[i]与p[k]继续比较(0<k<j)，那么p中前k个字符必须满足，且不能存在k'>k满足等式1：

等式1，p[0,k-1]=s[i-k,i-1]

而在i，j之前已经匹配的字符里存在等式2：

等式2，p[j-k,j-1]=s[i-k,i-1]

由此，可以推出等式3：

等式3，p[0,k-1]=p[j-k,j-1]

至此，k值的取法已经非常明显，即在p串中取最大的k(0<k<j)，使得p中开始的k个字符与p[j]之前的k个字符相等。这样就可在s[i]不等于p[j]时，尽可能在距离p[0]远的位置处继续匹配，从而提高匹配效率。

从上面的分析中可以给出k，即next[j]的定义：

1，j=0时，next[j]=-1

2，next[j] = max{k|0<k<j且p[0,k-1]=p[j-k,j-1]}

3，其它情况，next[j]=1

递推求next数组：

从next[j]的定义出发，可以采用递推的方式求得next[j]:

首先，next[0]=-1

令next[j]=k(0<k<j)，则表明在p中存在k，且不存在k'>k满足下列关系：

p[0,k-1]=p[j-k,j-1]

那么next[j+1]的取值有3种情况，

1，若p[k]=p[j]，则表明在p中存k，且不存在k'>k满足关系p[0,k]=p[j-k,j]，那么next[j+1]=k+1，即

next[j+1]=next[j]+1

2，若p[k]不等于p[j]，此时可把求next函数的过程看成模式匹配的过程，即p既是主串又是模式串。而在模式匹配过种中，此时应当让p[j]与p[next[k]]继续比较。

为了便于理解，这里令next[k]=k'。

若p[j]=p[k']时，next[j+1]=k'+1，即next[j+1]=next[k]+1，也即

next[j+1]=next[next[j]]+1

同理若p[j]不等于p[k']，那么继续让p[j]与next[k']比较，依次类推，直至k'=-1时：

next[j+1]=0

代码实现如下：

'''

kmp求next[j]数组

'''

def kmp_get_next( pattern ):

    i = 0

    j = -1

    _next = [ 0 ] * len( pattern )

    _next[ 0 ] = -1

    while i < len( pattern ) - 1:

        if j == -1 or pattern[ i ] == pattern[ j ]:

            i += 1

            j += 1

            _next[ i ] = j

        else:

            j = _next[ j ]

    return _next

优化的求next数组方法：

考虑如下模式串:

j       =   0    1    2    3    4

p       =   a    a    a    a    b

next[j] =  -1    0    1    2    3

若某时刻s[i]与p[3]不相等，依据next[3]指示应当让s[i]与p[2]继续比较，因p[3]与p[2]相等，这一步明显是多余的。推广到普遍情况，在求next数组过程中，如果next[i]=j且p[i]=p[j]，那么令next[i]=next[j]。代码如下：

'''

kmp求next[j]数组

'''

def kmp_get_next( pattern ):

    i = 0

    j = -1

    _next = [ 0 ] * len( pattern )

    _next[ 0 ] = -1

    while i < len( pattern ) - 1:

        if j == -1 or pattern[ i ] == pattern[ j ]:

            i += 1

            j += 1

            if pattern[ i ] == pattern[ j ]:

                _next[ i ] = _next[ j ]

            else:

                _next[ i ] = j

        else:

            j = _next[ j ]

    return _next

预先求得next[j]数组后，kmp算法代码实现如下：

'''

kmp求子串位置

'''

def kmp_index_of( pstr, pattern, pos = 0 ):

    _next = kmp_get_next( pattern )

    str_index = pos

    pattern_index = 0

    pattern_len = len( pattern )

    while str_index < len( pstr ) and pattern_index < pattern_len:

        if pattern_index == -1 or pstr[ str_index ] == pattern[ pattern_index ]:

            str_index += 1

            pattern_index += 1

        else:

            pattern_index = _next[ pattern_index ]

    if pattern_index == pattern_len:

        return str_index - pattern_index

    return -1

pstr = 'i am caochao, i love coding!'

pattern = 'ao'

print( kmp_index_of( pstr, pattern, 7 ) )

print( pstr.find( pattern ) )

最后，对比下普通算法与kmp算法解决本文开始提出的问题匹配过程：

普通算法：

 i = 0   1   2   3   4   5   6   7   8   9  10  11  12  13

 s = a   b   a   a   c   a   b   a   a   a   b   a   a   b

 p = a   b   a   a   b

 j = 0   1   2   3   4

s[4]不等于p[4]，令i=1，j=0

 i = 0   1   2   3   4   5   6   7   8   9  10  11  12  13

 s = a   b   a   a   c   a   b   a   a   a   b   a   a   b

 p =     a   b   a   a   b

 j =     0   1   2   3   4

s[1]不等于p[0]，令i=2，j=0

 i = 0   1   2   3   4   5   6   7   8   9  10  11  12  13

 s = a   b   a   a   c   a   b   a   a   a   b   a   a   b

 p =         a   b   a   a   b

 j =         0   1   2   3   4

s[3]不等于p[1]，令i=3，j=0

 i = 0   1   2   3   4   5   6   7   8   9  10  11  12  13

 s = a   b   a   a   c   a   b   a   a   a   b   a   a   b

 p =             a   b   a   a   b

 j =             0   1   2   3   4

限于篇幅，略过中间n步，跳至i=9，j=0

 i = 0   1   2   3   4   5   6   7   8   9  10  11  12  13

 s = a   b   a   a   c   a   b   a   a   a   b   a   a   b

 p =                                     a   b   a   a   b

 j =                                     0   1   2   3   4

一路i++，j++，直到i=14，跳出循环结束匹配，并返回9。

kmp算法：

p串next数组为：

j       =   0    1    2    3    4

p       =   a    b    a    a    b

next[j] =  -1    0    0    1    1

next数组优化过后变为：

j       =   0    1    2    3    4

p       =   a    b    a    a    b

next[j] =  -1    0   -1    1    0

下面开始匹配：

 i = 0   1   2   3   4   5   6   7   8   9  10  11  12  13

 s = a   b   a   a   c   a   b   a   a   a   b   a   a   b

 p = a   b   a   a   b

 j = 0   1   2   3   4

s[4]不等于p[4]，令j=0

 i = 0   1   2   3   4   5   6   7   8   9  10  11  12  13

 s = a   b   a   a   c   a   b   a   a   a   b   a   a   b

 p =                 a   b   a   a   b

 j =                 0   1   2   3   4

s[4]不等于p[0]，next[0]=-1，因此i，j各自加1。i=5，j=0

 i = 0   1   2   3   4   5   6   7   8   9  10  11  12  13

 s = a   b   a   a   c   a   b   a   a   a   b   a   a   b

 p =                     a   b   a   a   b

 j =                     0   1   2   3   4

i++，j++，直到s[9]不等于p[4]，令j=0

 i = 0   1   2   3   4   5   6   7   8   9  10  11  12  13

 s = a   b   a   a   c   a   b   a   a   a   b   a   a   b

 p =                                     a   b   a   a   b

 j =                                     0   1   2   3   4

一路i++，j++，直到i=14，跳出循环结束匹配，并返回9。

通过对比可以看出，kmp算法比普通算法快得多，只要预先求出模式串next数组，则整个匹配过程中i无需回溯，时间复杂度亦由普通算法O(m*n)提升为O(m+n)。

巴特西

kmp算法简明教程

最新文章

热门文章