经典算法研究系列:六、教你初步了解KMP算法、updated

教你初步了解KMP算法

 

作者: July 、saturnma、上善若水。     时间; 二零一一年一月一日

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本文参考:数据结构(c语言版) 李云清等编著、算法导论

引言:
在文本编辑中,我们经常要在一段文本中某个特定的位置找出 某个特定的字符或模式。
由此,便产生了字符串的匹配问题。
本文由简单的字符串匹配算法开始,再到KMP算法,由浅入深,教你从头到尾彻底理解KMP算法。

来看算法导论一书上关于此字符串问题的定义:
假设文本是一个长度为n的数组T[1...n],模式是一个长度为m<=n的数组P[1....m]。
进一步假设P和T的元素都是属于有限字母表Σ.中的字符。

依据上图,再来解释下字符串匹配问题。目标是找出所有在文本T=abcabaabcaabac中的模式P=abaa所有出现。
该模式仅在文本中出现了一次,在位移s=3处。位移s=3是有效位移。

 

第一节、简单的字符串匹配算法

简单的字符串匹配算法用一个循环来找出所有有效位移,
该循环对n-m+1个可能的每一个s值检查条件P[1....m]=T[s+1....s+m]。

NAIVE-STRING-MATCHER(T, P)
1 n ← length[T]
2 m ← length[P]
3 for s ← 0 to n - m
4     do if P[1 ‥ m] = T[s + 1 ‥ s + m]         
      //对n-m+1个可能的位移s中的每一个值,比较相应的字符的循环必须执行m次。
5           then print "Pattern occurs with shift" s

简单字符串匹配算法,上图针对文本T=acaabc 和模式P=aab。
上述第4行代码,n-m+1个可能的位移s中的每一个值,比较相应的字符的循环必须执行m次。
所以,在最坏情况下,此简单模式匹配算法的运行时间为O((n-m+1)m)。

 

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下面我再来举个具体例子,并给出一具体运行程序:
对于目的字串target是banananobano,要匹配的字串pattern是nano,的情况,

下面是匹配过程,原理很简单,只要先和target字串的第一个字符比较,
如果相同就比较下一个,如果不同就把pattern右移一下,
之后再从pattern的每一个字符比较,这个算法的运行过程如下图。
//index表示的每n次匹配的情形。

#include
#include
using namespace std;
int match(const string& target,const string& pattern)
{
    int target_length = target.size();
    int pattern_length = pattern.size();
    int target_index = 0;
    int pattern_index = 0;
    while(target_index < target_length && pattern_index < pattern_length)
    {
        if(target[target_index]==pattern[pattern_index])
        {
            ++target_index;
            ++pattern_index;
        }
        else
        {
            target_index -= (pattern_index-1);
            pattern_index = 0;
        }
    }
    if(pattern_index == pattern_length)
    {
        return target_index - pattern_length;
    }
    else
    {
        return -1;
    }
}
int main()
{
    cout<     return 0;
}

//运行结果为4。

 

上面的算法进间复杂度是O(pattern_length*target_length),
我们主要把时间浪费在什么地方呢,
观查index =2那一步,我们已经匹配了3个字符,而第4个字符是不匹配的,这时我们已经匹配的字符序列是nan,

此时如果向右移动一位,那么nan最先匹配的字符序列将是an,这肯定是不能匹配的,
之后再右移一位,匹配的是nan最先匹配的序列是n,这是可以匹配的。

如果我们事先知道pattern本身的这些信息就不用每次匹配失败后都把target_index回退回去,
这种回退就浪费了很多不必要的时间,如果能事先计算出pattern本身的这些性质,
那么就可以在失配时直接把pattern移动到下一个可能的位置,
把其中根本不可能匹配的过程省略掉,
如上表所示我们在index=2时失配,此时就可以直接把pattern移动到index=4的状态,
kmp算法就是从此出发。

 

第二节、KMP算法

2.1、 覆盖函数(overlay_function)

覆盖函数所表征的是pattern本身的性质,可以让为其表征的是pattern从左开始的所有连续子串的自我覆盖程度。
比如如下的字串,abaabcaba

由于计数是从0始的,因此覆盖函数的值为0说明有1个匹配,对于从0还是从来开始计数是偏好问题,

具体请自行调整,其中-1表示没有覆盖,那么何为覆盖呢,下面比较数学的来看一下定义,比如对于序列

 

a0a1...aj-1 aj

 

要找到一个k,使它满足

a0a1...ak-1ak=aj-kaj-k+1...aj-1aj

而没有更大的k满足这个条件,就是说要找到尽可能大k,使pattern前k字符与后k字符相匹配,k要尽可能的大,
原因是如果有比较大的k存在,而我们选择较小的满足条件的k,
那么当失配时,我们就会使pattern向右移动的位置变大,而较少的移动位置是存在匹配的,这样我们就会把可能匹配的结果丢失。

比如下面的序列,

在红色部分失配,正确的结果是k=1的情况,把pattern右移4位,如果选择k=0,右移5位则会产生错误。
计算这个overlay函数的方法可以采用递推,可以想象如果对于pattern的前j个字符,如果覆盖函数值为k

a0a1...ak-1ak=aj-kaj-k+1...aj-1aj
则对于pattern的前j+1序列字符,则有如下可能
⑴     pattern[k+1]==pattern[j+1] 此时overlay(j+1)=k+1=overlay(j)+1
⑵     pattern[k+1]≠pattern[j+1] 此时只能在pattern前k+1个子符组所的子串中找到相应的overlay函数,h=overlay(k),如果此时pattern[h+1]==pattern[j+1],则overlay(j+1)=h+1否则重复(2)过程.

 

下面给出一段计算覆盖函数的代码:

#include
#include
using namespace std;
void compute_overlay(const string& pattern)
{
    const int pattern_length = pattern.size();
    int *overlay_function = new int[pattern_length];
    int index;
    overlay_function[0] = -1;
    for(int i=1;i     {
        index = overlay_function[i-1];
        //store previous fail position k to index;
       
        while(index>=0 && pattern[i]!=pattern[index+1])
        {
            index = overlay_function[index];
        }
        if(pattern[i]==pattern[index+1])
        {
            overlay_function[i] = index + 1; 
        }
        else
        {
            overlay_function[i] = -1;
        }
    }
    for(i=0;i     {
        cout<     }
    delete[] overlay_function;
}
int main()
{
    string pattern = "abaabcaba";
    compute_overlay(pattern);
    return 0;
}

 

 

运行结果为:

-1
-1
0
0
1
-1
0
1
2
Press any key to continue

-------------------------------------

 

2.2、kmp算法
     有了覆盖函数,那么实现kmp算法就是很简单的了,我们的原则还是从左向右匹配,但是当失配发生时,我们不用把target_index向回移动,target_index前面已经匹配过的部分在pattern自身就能体现出来,只要动pattern_index就可以了。

当发生在j长度失配时,只要把pattern向右移动j-overlay(j)长度就可以了。

 如果失配时pattern_index==0,相当于pattern第一个字符就不匹配,
这时就应该把target_index加1,向右移动1位就可以了。

 

ok,下图就是KMP算法的过程(红色即是采用KMP算法的执行过程):

 

另一作者saturnman发现,在上述KMP匹配过程图中,index=8和index=11处画错了。还有,anaven也早已发现,index=3处也画错了。非常感谢。但图已无法修改,见谅。

 

KMP 算法可在O(n+m)时间内完成全部的串的模式匹配工作。

 

ok,最后给出KMP算法实现的c++代码:

#include
#include
#include
using namespace std;

int kmp_find(const string& target,const string& pattern)
{
    const int target_length = target.size();
    const int pattern_length = pattern.size();
    int * overlay_value = new int[pattern_length];
    overlay_value[0] = -1;
    int index = 0;
    for(int i=1;i     {
        index = overlay_value[i-1];
        while(index>=0 && pattern[index+1]!=pattern[i])
        {
            index  = overlay_value[index];
        }
        if(pattern[index+1]==pattern[i])
        {
            overlay_value[i] = index +1;
        }
        else
        {
            overlay_value[i] = -1;
        }
    }
    //match algorithm start
    int pattern_index = 0;
    int target_index = 0;
    while(pattern_index     {
        if(target[target_index]==pattern[pattern_index])
        {
            ++target_index;
            ++pattern_index;
        }
        else if(pattern_index==0)
        {
            ++target_index;
        }
        else
        {
            pattern_index = overlay_value[pattern_index-1]+1;
        }
    }
    if(pattern_index==pattern_length)
    {
        return target_index-pattern_index;
    }
    else
    {
        return -1;
    }
    delete [] overlay_value;
}

int main()
{
    string source = " annbcdanacadsannannabnna";
    string pattern = " annacanna";
    cout<     return 0;
}
//运行结果为 -1.

 

第三节、kmp算法的来源
    kmp如此精巧,那么它是怎么来的呢,为什么要三个人合力才能想出来。其实就算没有kmp算法,人们在字符匹配中也能找到相同高效的算法。这种算法,最终相当于kmp算法,只是这种算法的出发点不是覆盖函数,不是直接从匹配的内在原理出发,而使用此方法的计算的覆盖函数过程序复杂且不易被理解,但是一但找到这个覆盖函数,那以后使用同一pattern匹配时的效率就和kmp一样了,其实这种算法找到的函数不应叫做覆盖函数,因为在寻找过程中根本没有考虑是否覆盖的问题。

    说了这么半天那么这种方法是什么呢,这种方法是就大名鼎鼎的确定的有限自动机(Deterministic finite state automaton DFA),DFA可识别的文法是3型文法,又叫正规文法或是正则文法,既然可以识别正则文法,那么识别确定的字串肯定不是问题(确定字串是正则式的一个子集)。对于如何构造DFA,是有一个完整的算法,这里不做介绍了。在识别确定的字串时使用DFA实在是大材小用,DFA可以识别更加通用的正则表达式,而用通用的构建DFA的方法来识别确定的字串,那这个overhead就显得太大了。

    kmp算法的可贵之处是从字符匹配的问题本身特点出发,巧妙使用覆盖函数这一表征pattern自身特点的这一概念来快速直接生成识别字串的DFA,因此对于kmp这种算法,理解这种算法高中数学就可以了,但是如果想从无到有设计出这种算法是要求有比较深的数学功底的。

 

第四节、精确字符匹配的常见算法的解析

KMP算法:

KMP就是串匹配算法

运用自动机原理

比如说

我们在S中找P

P{ababbaaba}

我们将P对自己匹配

下面是求的过程:{依次记下匹配失败的那一位}

[2]ababbaaba

.......ababbaaba[1]

[3]ababbaaba

.........ababbaaba[1]

[4]ababbaaba

.........ababbaaba[2]

[5]ababbaaba

.........ababbaaba[3]

[6]ababbaaba

................ababbaaba[1]

[7]ababbaaba

................ababbaaba[2]

[8]ababbaaba

..................ababbaaba[2]

[9]ababbaaba

..................ababbaaba[3]

 

得到Next数组『0,1,1,2,3,1,2,2,3

主过程:

[1]i:=1 j:=1

[2](j>m)(i>n)[4]否则转[3]

[3]j=0a[i]=b[j]则【inc(i)inc(j)[2]】否则【j:=next[j]2

[4]j>mreturn(i-m)否则return -1;

若返回-1表示失败,否则表示在i-m处成功

 

BM算法也是一种快速串匹配算法,KMP算法的主要区别是匹配操作的方向不同。虽然T右移的计算方法却发生了较大的变化。

为方便讨论,T="dist :c->{dist称为滑动距离函数,它给出了正文中可能出现的任意字符在模式中的位置。函数                                                    m – j j                                   distm+1     c = tm

例如,pattern",则patdist= 2rnBM算法的基本思想是:假设将主串中自位置i + dist(si)位置开始重新进行新一轮的匹配,其效果相当于把模式和主串向右滑过一段距离si),即跳过si)个字符而无需进行比较。

下面是一个S =T=BM算法可以大大加快串匹配的速度。

下面是KMP算法部分,把调用BM函数便可。

 

#include using namespace std; int Dist(char *t,char ch) { int len = strlen(t); int i = len - 1; if(ch == t[i]) return len; i--; while(i >= 0) { if(ch == t[i]) return len - 1 - i; else i--; } return len; } int BM(char *s,char *t) { int n = strlen(s); int m = strlen(t); int i = m-1; int j = m-1; while(j>=0 && i 

 

Horspool算法
这个算法是由R.Nigel Horspool1980年提出的。其滑动思想非常简单,就是从后往前匹配模式串,若在某一位失去匹配,此位对应的文本串字符为c,那就将模式串向右滑动,使模式
串之前最近的c对准这一位,再从新从后往前检查。那如果之前找不到c怎么办?那好极了,直接将整个模式串滑过这一位。
例如:

文本串:abdabaca
模式串:baca

倒数第2位失去匹配,模式串之前又没有d,那模式串就可以整个滑过,变成这样:

文本串:abdabaca
模式串:   baca

发现倒数第1位就失去匹配,之前1位有c,那就向右滑动1位:

文本串:abdabaca
模式串:    baca

实现代码:

#include #include #include #include using namespace std; int Horspool_match(const string & S,const string & M,int pos) { int S_len = S.size(); int M_len = M.size(); int Mi = M_len-1,Si= pos+Mi; //这里的串的第1个元素下标是0 if( (S_len-pos) < M_len ) return -1; while ( (Mi>-1) && (Si-1) ); Mi = M_len - 1; Si += M_len - 1; } } if(Si < S_len) return(Si + 1); else return -1; } int main( ) { string S="abcdefghabcdefghhiijiklmabc"; string T="hhiij"; int pos = Horspool_match(S,T,3); cout<<"/n"<  

SUNDAY算法:
BM
算法的改进的算法SUNDAY--Boyer-Moore-Horspool-Sunday Aglorithm

BM
算法优于KMP

SUNDAY 
算法描述:

字符串查找算法中,最著名的两个是KMP算法(Knuth-Morris-Pratt)BM算法(Boyer-Moore)。两个算法在最坏情况下均具有线性的查找时间。但是在实用上,KMP算法并不比最简单的c库函数strstr()快多少,而BM算法则往往比KMP算法快上35倍。但是BM算法还不是最快的算法,这里介绍一种比BM算法更快一些的查找算法即Sunday算法。

例如我们要在"substring searching algorithm"查找"search",刚开始时,把子串与文本左边对齐:

substring searching algorithm
search
^
结果在第二个字符处发现不匹配,于是要把子串往后移动。但是该移动多少呢?这就是各种算法各显神通的地方了,最简单的做法是移动一个字符位置;KMP是利用已经匹配部分的信息来移动;BM算法是做反向比较,并根据已经匹配的部分来确定移动量。这里要介绍的方法是看紧跟在当前子串之后的那个字符(上图中的 'i')

显然,不管移动多少,这个字符是肯定要参加下一步的比较的,也就是说,如果下一步匹配到了,这个字符必须在子串内。所以,可以移动子串,使子串中的最右边的这个字符与它对齐。现在子串'search'中并不存在'i',则说明可以直接跳过一大片,从'i'之后的那个字符开始作下一步的比较,如下图:

substring searching algorithm
    search
    ^

比较的结果,第一个字符就不匹配,再看子串后面的那个字符,是'r',它在子串中出现在倒数第三位,于是把子串向前移动三位,使两个'r'对齐,如下:

substring searching algorithm
      search
       ^

哈!这次匹配成功了!回顾整个过程,我们只移动了两次子串就找到了匹配位置,可以证明,用这个算法,每一步的移动量都比BM算法要大,所以肯定比BM算法更快。
#include #include #include #include #include #include #include using namespace std; int main() { char *text=new char[100]; text="substring searching algorithm search"; char *patt=new char[10]; patt="search"; size_t temp[256]; size_t *shift=temp; size_t patt_size=strlen(patt); cout<<"size : "<shift['r']=6-3=3;移动三步 //shift['s']=6步,shitf['e']=5以此类推 */ size_t text_size=strlen(text); size_t limit=text_size-i+1; for(i=0;i这个s为第10位,从0开始算 如果第一个字节匹配,那么继续匹配剩下的 */ char* match_text=text+i+1; size_t match_size=1; do{ if(match_size==patt_size) cout<<"the no is "<

本文完,更多请参考:六(续)、从KMP算法一步一步谈到BM算法


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