有这样一道题目:KMP算法下,长为n的字符串中匹配长度为m的子串的复杂度为()
a. O(N)
b. O(M+N)
c. O(N+LOGM)
d. O(M+LOGN)
时间复杂度,在KMP算法下,应该为 O(M+N)
KMP算法是什么呢?
Knuth-Morris-Pratt 字符串查找算法,简称为 “KMP算法”,常用于在一个文本串S内查找一个模式串P 的出现位置,这个算法由Donald Knuth、Vaughan Pratt、James H. Morris三人于1977年联合发表,故取这3人的姓氏命名此算法。
引用以下的文章能很好地理解KMP算法的意义:原文地址链接点击这里
摘自:阮一峰先生的《字符串匹配的KMP算法》
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。
(完)
这一算法还是存在缺陷的。当“部分匹配”没有能匹配到ABCDAB后面的两个AB处时,是不能使用上述的“部分“匹配值”2。有时候在向后移动的时候移动得不够多,还需要往后匹配,就像上面文章第11点那里的情况。更糟糕的是,有时候需要连续往后跳。这说明,这个方法还能继续优化。
如果先理解简单的匹配算法,会更好理解KMP
强行匹配算法:
int ViolentMatch(char* s, char* p)
{
int sLen = strlen(s);
int pLen = strlen(p);
int i = 0;
int j = 0;
while (i < sLen && j < pLen)
{
if (s[i] == p[j])
{
//①如果当前字符匹配成功(即S[i] == P[j]),则i++,j++
i++;
j++;
}
else
{
//②如果失配(即S[i]! = P[j]),令i = i - (j - 1),j = 0
i = i - j + 1;
j = 0;
}
}
//匹配成功,返回模式串p在文本串s中的位置,否则返回-1
if (j == pLen)
return i - j;
else
return -1;
}
July老师的文章,说明得十分详细。这里不转载:原博客地址点击此处
void GetNext(char* p,int next[])
{
int pLen = strlen(p);
next[0] = -1;
int k = -1;
int j = 0;
while (j < pLen - 1)
{
//p[k]表示前缀,p[j]表示后缀
if (k == -1 || p[j] == p[k])
{
++k;
++j;
next[j] = k;
}
else
{
k = next[k];
}
}
}
//优化过后的next 数组求法
void GetNextval(char* p, int next[])
{
int pLen = strlen(p);
next[0] = -1;
int k = -1;
int j = 0;
while (j < pLen - 1)
{
//p[k]表示前缀,p[j]表示后缀
if (k == -1 || p[j] == p[k])
{
++j;
++k;
//较之前next数组求法,改动在下面4行
if (p[j] != p[k])
next[j] = k; //之前只有这一行
else
//因为不能出现p[j] = p[ next[j ]],所以当出现时需要继续递归,k = next[k] = next[next[k]]
next[j] = next[k];
}
else
{
k = next[k];
}
}
}
int KmpSearch(char* s, char* p)
{
int i = 0;
int j = 0;
int sLen = strlen(s);
int pLen = strlen(p);
while (i < sLen && j < pLen)
{
//①如果j = -1,或者当前字符匹配成功(即S[i] == P[j]),都令i++,j++
if (j == -1 || s[i] == p[j])
{
i++;
j++;
}
else
{
//②如果j != -1,且当前字符匹配失败(即S[i] != P[j]),则令 i 不变,j = next[j]
//next[j]即为j所对应的next值
j = next[j];
}
}
if (j == pLen)
return i - j;
else
return -1;
}
“KMP的算法流程:
我们发现如果某个字符匹配成功,模式串首字符的位置保持不动,仅仅是i++、j++;如果匹配失配,i 不变(即 i 不回溯),模式串会跳过匹配过的next [j]个字符。整个算法最坏的情况是,当模式串首字符位于i - j的位置时才匹配成功,算法结束。
所以,如果文本串的长度为n,模式串的长度为m,那么匹配过程的时间复杂度为O(n),算上计算next的O(m)时间,KMP的整体时间复杂度为O(m + n)。