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    HinanawiTenshi:【算法】KMP算法

    作者:HinanawiTenshi 时间:2021-02-13 20:30

    简介

    KMP算法由 Knuth-Morris-Pratt 三位科学家提出,可用于在一个 文本串 中寻找某 模式串 存在的位置。
    本算法可以有效降低在一个 文本串 中寻找某 模式串 过程的时间复杂度。(如果采取朴素的想法则复杂度是 \(O(MN)\)

    题面:https://www.luogu.com.cn/problem/P3375

    这里朴素的想法指的是枚举 文本串 的起点,然后让 模式串 从第一位开始一个个地检查是否配对,如果不配对则继续枚举起点。

    前置知识

    真前缀
    指字符串左部的任意子串(不包含自身),如 abcde 中的 a,ab,abc,abcd 都是真前缀但 abcde 不是。

    真后缀
    指字符串右部的任意子串(不包含自身),如 abcde 中的 e,de,cde,bcde 都是真后缀但 abcde 不是。

    前缀函数
    一个字符串中最长的、相等的真前缀与真后缀的长度, 如AABBAAA对应的前缀函数值是 \(2\)

    原理

    注意:在分析的时候,我们规定字符串的下标从 \(1\) 开始。

    开始:
    我们记扫描模式串的指针为j,而扫描文本串的指针为i,假设一开始i,j都在起点,然后让它们一直下去直到完全匹配或者失配,比如:

    j
    ABCD
    
    i
    ABCDEFG
    

    然后

     j
    ABCD
    
     i
    ABCDEFG
    

    最后在此完成了一次匹配,类似地如果ABCD改为ABCC则在此失配。

       j
    ABCD
    
       i
    ABCDEFG
    

    i,j运作模式如上。



    KMP算法就是,当模式串和文本串失配的时候,j指针从真后缀的末尾跳到真前缀的末尾,然后从真前缀后一位开始继续匹配。(从而起到减少配对次数,这便是KMP算法的核心原理)

    结合例子解释:

    模式串: \(AABBAAA\)

    文本串: \(AABBAABBAAA\)

    j指针在最后一个A处失配。

          j
    AABBAAA
          i
    AABBAABBAAA
    

    因为此时 以j为尾的前缀 所对应的前缀函数值是 \(2\) ,所以 j指针 跳到这里:

     j
    AABBAAA
          i
    AABBAABBAAA
    

    然后从下一位开始继续配对:

      j
    AABBAAA
          i
    AABBAABBAAA
    

    最后

          j
    AABBAAA
              i
    AABBAABBAAA
    

    可以看出,KMP能够有效减少配对次数。

    实现

    我们记模式串p文本串s

    从上面的模拟中,我们发现需要预处理出一个数组(记之为next[]),它储存模式串中前缀对应的前缀函数\(\pi()\),如对于字符串ABCABC

    \(\pi(0)=0\) (因为什么都没有)
    \(\pi(1)=0\)A甚至没有真前缀真后缀
    \(\pi(2)=0\)AB
    \(\pi(3)=0\)ABC
    \(\pi(4)=1\)ABCA
    \(\pi(5)=2\)ABCAB
    \(\pi(6)=3\)ABCABC

    同样地,我们发现如果用暴力朴素的想法来统计复杂度是 O(N^2) 不好,于是采用类似于上面的方法,只不过模式串配对的对象是自己罢了。

    可以结合代码理解,并注意举例,尝试在纸上模拟这个过程。

    for(int i=2,j=0;i<=lenp;i++){
            while(j && p[j+1]!=p[i]) j=next_[j]; // 如果j指向元素的下一个元素会和当前配对位置失配,则j跳回去
            if(p[j+1]==p[i]) j++; //如果能够配对上,j++
            next_[i]=j; //记录当前位置的前缀函数π
    }
    

    完整代码:

    #include<bits/stdc++.h>
    using namespace std;
    
    const int N=1e6+5;
    char p[N],s[N];
    int next_[N];
    
    int main(){
        cin>>s+1>>p+1;
    
        int lenp=strlen(p+1),lens=strlen(s+1);
        // build next array
        for(int i=2,j=0;i<=lenp;i++){
            while(j && p[j+1]!=p[i]) j=next_[j]; // 如果j指向元素的下一个元素会和当前配对位置失配,则j跳回去
            if(p[j+1]==p[i]) j++; //如果能够配对上,j++
            next_[i]=j; //记录当前位置的前缀函数π
        }
    
        for(int i=1,j=0;i<=lens;i++){
            while(j && p[j+1]!=s[i]) j=next_[j];
            if(p[j+1]==s[i]) j++;
    
            // if match
            if(j==lenp){
                j=next_[j];
                cout<<i-lenp+1<<endl;
            }
        }
    
        for(int i=1;i<=lenp;i++) cout<<next_[i]<<' ';
        cout<<endl;
    
        return 0;
    }
    

    复杂度

    \(O(N+M)\)

    bk
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