数据结构——串的朴素模式和KMP匹配算法

一、朴素模式

假设我们要从主串S=”goodgoogle"中找到子串T=“google"的位置，步骤如下：

i表示主串的当前位置下标，j表示子串的当前位置下标，如上图在第一轮比较（i=1开始）中j=4和i=4的位置不匹配，接下来就要指针回退，从i=2开始比较，如下：

如此反复直到比较到 i =（主串长度-子串长度+1）的位置或者 j = 子串的长度就退出比较循环，上面的主串和子串在比较到i=5的位置就完全匹配了。

#include <stdio.h>

int Index(const char S[], const char T[], int pos){

	int i = pos; //主串当前下标

	int j = 1;	 //子串当前下标

	//S[0]是主串的长度，T[0]是子串的长度

	while(i <= S[0] && j <= T[0]){

		//如果相等则继续向下比较

		if(S[i] == T[j]) {

			++i;

			++j;

		//如果不等则指针回退

		}else{

			i = i - j + 2; //主串回退

			j = 1;

		}

	}

	//j>T[0]则说明子串被完全匹配

	if( j > T[0]) return i - T[0];

	else return 0;

}

int main(){

	char S[] = {10, 'g', 'o', 'o', 'd', 'g', 'o', 'o',

		'g', 'l', 'e'};

	char T[] = {6, 'g', 'o', 'o', 'g', 'l', 'e'};

	int i =	Index(S, T, 1);

	printf("%d\n", i);

	return 0;

}

分析一下这种匹配算法最好的情况时间复杂度是O(1)只需要一次比较，最坏的情况是每次最后一个字符不匹配，时间复杂度是O(m*n) m是主串长度n是子串的长度。

二、KMP算法

像二进制这样的多个0和1重复的字符串，上面的模式匹配需要挨个遍历是非常慢的，KMP算法可以大大避免重复遍历的情况。

下面我们来看看KMP算法的基本原理

如上，可以看到主串S和子串T在第一轮比较的时候，前面5个相等，只有i=6和j=6的位置不等。由于子串T中abcde这5个字符本身互不相等，可以知道子串T中a就不可能和j=2、3、4、5的位置的字符相等。所以可以直接跳到i=6的位置进行比较。

再看上图，如果子串T中存在重复的元素（比如j=1,2和j=4,5处的字符），按照上面的分析，我们可以直接跳到i=4的位置比较，但是我们已经知道j=1,2和j=4,5相等，并且i=4,5和j=4,5相等，所以可以不用比较i=4,5和j=1,2。

KMP模式匹配算法就是为了不让i指针回退，既然i值不回退，我们就要考虑变化j的值了。通过上面的观察可以发现，j值的变化与主串其实没有什么关系，而是取决于子串T中是否有重复问题。

我们把T串各个位置的j值的变化定义为一个数组next,那么next的长度就是T串的长度，可以得到下面函数：

#include <stdio.h>

void get_next(const char T[], int *next){

	int i,j;

	i = 1;

	j = 0;

	next[1] = 0;

	//T[0]是子串T的长度

	while(i < T[0]){

		//T[i]表示后缀的单个字符

		//T[j]表示前缀的单个字符

		if( j==0 || T[i] == T[j]){

			++i;

			++j;

			next[i] = j;

		}else{

			j = next[j];

		}

	}

}

int Index_KMP(const char S[], const char T[], int pos){

	int i = pos;

	int j = 1;

	int next[255];

	get_next(T, next);

	while(i <= S[0] && j <= T[0]){

		//相对于朴素算法，增加了一个j==0的判断

		if( j==0 || S[i] == T[j]){

			++i;

			++j;

		}else{

			//j回退到合适的位置，i的值不变

			j = next[j];

		}

	}

	if( j>T[0]){

		return i-T[0];

	}else{

		return 0;

	}

}

int main(){

	return 0;

}

巴特西

数据结构——串的朴素模式和KMP匹配算法

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