快速模式匹配算法,简称 KMP 算法,是在 BF 算法基础上改进得到的算法。学习 BF 算法我们知道,该算法的实现过程就是 "傻瓜式" 地用模式串(假定为子串的串)与主串中的字符一一匹配,算法执行效率不高。
KMP 算法不同,它的实现过程接近人为进行模式匹配的过程。例如,对主串 A("ABCABCE")和模式串 B("ABCE")进行模式匹配,如果人为去判断,仅需匹配两次。
第一次如图 1 所示,最终匹配失败。但在本次匹配过程中,我们可以获得一些信息,模式串中 "ABC" 都和主串对应的字符相同,但模式串中字符 'A' 与 'B' 和 'C' 不同。
因此进行下次模式匹配时,没有必要让串 B 中的 'A' 与主串中的字符 'B' 和 'C' 一一匹配(它们绝不可能相同),而是直接去匹配失败位置处的字符 'A' ,如图 2 所示:
至此,匹配成功。若使用 BF 算法,则此模式匹配过程需要进行 4 次。
由此可以看出,每次匹配失败后模式串移动的距离不一定是 1,某些情况下一次可移动多个位置,这就是 KMP 模式匹配算法。
那么,如何判断匹配失败后模式串向后移动的距离呢?
每次模式匹配失败后,计算模式串向后移动的距离是 KMP 算法中的核心部分。
其实,匹配失败后模式串移动的距离和主串没有关系,只与模式串本身有关系。
例如,我们将前面的模式串 B 改为 "ABCAE",则在第一次模式匹配失败,由于匹配失败位置模式串中字符 'E' 前面有两个字符 'A',因此,第二次模式匹配应改为如图 3 所示的位置:
结合图 1、图 2 和图 3 不难看出,模式串移动的距离只和自身有关系,和主串无关。换句话说,不论主串如何变换,只要给定模式串,则匹配失败后移动的距离就已经确定了。
不仅如此,模式串中任何一个字符都可能导致匹配失败,因此串中每个字符都应该对应一个数字,用来表示匹配失败后模式串移动的距离。
注意,这里要转换一下思想,模式串向后移动等价于指针 j 前移,如图 4 中的 a) 和 b)。换句话说,模式串后移相当于对指针 j 重定位。
因此,我们可以给每个模式串配备一个数组(例如 next[]),用于存储模式串中每个字符对应指针 j 重定向的位置(也就是存储模式串的数组下标),比如 j=3,则该字符匹配失败后指针 j 指向模式串中第 3 个字符。
模式串中各字符对应 next 值的计算方式是,取该字符前面的字符串(不包含自己),其前缀字符串和后缀字符串相同字符的最大个数再 +1 就是该字符对应的 next 值。
注意,模式串中第一个字符对应的值为 0,第二个字符对应 1 ,这是固定不变的(先这么认为)。因此,图 3 的模式串 "ABCAE" 中,各字符对应的 next 值如图 5 所示:
从图 5 中的数据可以看出,当字符 'E' 匹配失败时,指针 j 指向模式串数组中第 2 个字符,即 'B',同之前讲解的图 3 不谋而合。
以上所讲 next 数组的实现方式是为了让大家对此数组的功能有一个初步的认识。接下来学习如何用编程的思想实现 next 数组。编程实现 next 数组要解决的主要问题依然是 "如何计算每个字符前面前缀字符串和后缀字符串相同的个数"。
仔细观察图 5,为什么字符 'C' 对应的 next 值为 1?因为字符串 "AB" 前缀字符串和后缀字符串相等个数为 0,0 + 1 = 1。那么,为什么字符 'E' 的 next 值为 2?因为紧挨着该字符之前的 'A' 与模式串开头字符 'A' 相等,1 + 1 = 2。
如果图 5 中模式串为 "ABCABE",则对应 next 数组应为 [0,1,1,1,2,3],为什么字符 'E' 的 next 值是 3 ?因为紧挨着该字符前面的 "AB" 与开头的 "AB" 相等,2 + 1 =3。
因此,我们可以设计这样一个算法,刚开始时令 j 指向模式串中第 1 个字符(j=1),i 指向第 2 个字符(i=2)。接下来,对每个字符做如下操作:
如果 i 和 j 指向的字符相等,则 i 后面第一个字符的 next 值为 j+1,同时 i 和 j 做自加 1 操作,为求下一个字符的 next 值做准备,如图 6 所示:
上图中可以看到,字符 'a' 的 next 值为 j +1 = 2,同时 i 和 j 都做了加 1 操作(此时 j=2,i=3)。当计算字符 'C' 的 next 值时,还是判断 i 和 j 指向的字符是否相等,显然相等,因此令该字符串的 next 值为 j + 1 = 3,同时 i 和 j 自加 1(此次 next 值的计算使用了上一次 j 的值)。如图 7 所示:
如上图所示,计算字符 'd' 的 next 时,i 和 j 指向的字符不相等(此时 j=3,i=4),这表明最长的前缀字符串 "aaa" 和后缀字符串 "aac" 不相等,接下来要判断次长的前缀字符串 "aa" 和后缀字符串 "ac" 是否相等,这一步的实现可以用 j = next[j] 来实现(注意,next 数组从下标 1 开始使用,舍弃 next[0] ),如图 8 所示:
从上图可以看到,i 和 j 指向的字符又不相同,因此继续做 j = next[j] 的操作,如图 9 所示:
此时,由于 j 和 i 指向的字符仍不相等,继续执行 j=next[j] 得到 j=0,这意味着字符 'd' 前的前缀字符串和后缀字符串相同个数为 0,因此如果字符 'd' 导致了模式匹配失败,则模式串移动的距离只能是 1。
这里给出使用上述思想实现 next 数组的 C 语言代码:
void Next(char*T,int *next){
next[1]=0;
int i=1;
int j=0;
//next[2]=1 可以通过第一次循环直接得出
while (i<strlen(T)) {
if (j==0||T[i-1]==T[j-1]) {
i++;
j++;
next[i]=j;
}else{
j=next[j];
}
}
}
例如,在图 10a) 中,当匹配失败时,Next 函数会由图 10b) 开始继续进行模式匹配,但是从图中可以看到,这样做是没有必要的,纯属浪费时间。
出现这种多余的操作,问题在当 T[i-1]==T[j-1] 成立时,没有继续对 i++ 和 j++ 后的 T[i-1] 和 T[j-1] 的值做判断。改进后的 Next 函数如下所示:
void Next(char*T,int *next){
next[1]=0;
int i=1;
int j=0;
while (i<strlen(T)) {
if (j==0||T[i-1]==T[j-1]) {
i++;
j++;
if (T[i-1]!=T[j-1]) {
next[i]=j;
}
else{
next[i]=next[j];
}
}else{
j=next[j];
}
}
}
使用精简过后的 next 数组在解决例如模式串为 "aaaaaaab" 这类的问题上,会大大提高效率,如图 11 所示,精简前为 next1,精简后为 next2:
假设主串 A 为 "ababcabcacbab",模式串 B 为 "abcac",则 KMP 算法执行过程为:
很明显,使用 KMP 算法只需匹配 3 次,而同样的问题使用 BF 算法则需匹配 6 次才能完成。
KMP 算法的完整 C 语言实现代码为:
#include <stdio.h>
#include <string.h>
//调用了普通求 next 的方式,这里并未直接对 next[1] 赋值为 1,但通过函数第一次运行,也可以得出它的值为 1
void Next(char*T,int *next){
int i=1;
next[1]=0;
int j=0;
while (i<strlen(T)) {
if (j==0||T[i-1]==T[j-1]) {
i++;
j++;
next[i]=j;
}else{
j=next[j];
}
}
}
int KMP(char * S,char * T){
int next[10];
Next(T,next);//根据模式串T,初始化next数组
int i=1;
int j=1;
while (i<=strlen(S)&&j<=strlen(T)) {
//j==0:代表模式串的第一个字符就和当前测试的字符不相等;S[i-1]==T[j-1],如果对应位置字符相等,两种情况下,指向当前测试的两个指针下标i和j都向后移
if (j==0 || S[i-1]==T[j-1]) {
i++;
j++;
}
else{
j=next[j];//如果测试的两个字符不相等,i不动,j变为当前测试字符串的next值
}
}
if (j>strlen(T)) {//如果条件为真,说明匹配成功
return i-(int)strlen(T);
}
return -1;
}
int main() {
int i=KMP("ababcabcacbab","abcac");
printf("%d",i);
return 0;
}
运行结果为:
KMP 算法优秀文章推荐:
软文推荐 | 软文特点 |
---|---|
KMP算法详解 | 此教程对KMP算法中 next 数组的实现做了详细地讲解,其实现代码与本文中有些出路,但两种实现都正确,只是出发点不同。 |
彻底理解KMP算法 | 此教程详细介绍了 BF算法和 KMP 算法,如果你能耐下心来读完,那么模式匹配算法肯定能彻底学会。 |
知乎KMP算法 | 此页面中存在对 KMP 算法形象地描述,只不过是用 Java 语言实现,但是其理论知识的讲解堪称精彩。 |
KMP算法入门 | 这篇软文对 KMP 算法的实现过程进行了最详细地描述,有图有真相,如果你阅读完本文,对 KMP 还是一知半解,可以看这篇文章。 |
KMP算法 | 这也是一篇详细介绍 KMP算法的文章,推荐给大家。 |