字符串匹配——朴素算法、KMP算法
字符串匹配（string match)是在实际工程中经常会碰到的问题，通常其输入是原字符串(String)和子串（又称模式，Pattern)组成，输出为子串在原字符串中的首次出现的位置。通常精确的字符串搜索算法包括朴素搜索算法，KMP, BM(Boyer Moore), sunday, robin-karp 以及 bitap。下面分析朴素搜索算法和KMP这两种方法并给出其实现。假设原字符T串长度N，子串P长度为M。
1.NAIVE—STRING—MATCHING.
朴素算法，该方法又称暴力搜索，也是最容易想到的方法。
预处理时间 O(0)
匹配时间复杂度O(N*M)
主要过程：从原字符串开始搜索，若出现不能匹配，则从原搜索位置+1继续。
代码如下：
void NAIVE_STRING_MATCHING(string T,string P)
{
int n=T.size();
int m=P.size();
int i;
for (int s=0;s2.Knuth—Morris—Pratt算法
简称KMP算法，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。
KMP算法主要分为两个部分：
一、求子串P部分匹配值数组；
上面已经分析过，具体代码如下，其中pi指的是部分匹配数组；
void COMPUTE_PREIFX_FUNCTION(string P,vector& pi)
{
int m=P.size();
pi[0]=0;
pi[1]=0;
int k=0;
for (int q=2;q0&&P[k+1]!=P[q])
{
k=pi[k];
}
if (P[k+1]==P[q])
{
k=k+1;
}
pi[q]=k;
}
} 二、求字符匹配位置；
按上面分析给出如下代码，为了方便，我们给T,P前面分别增加一个字符“%”和“*”，这样字符串中的第i个字符在代码中的下标也为i，这样可以防止数组溢出，易于理解。
void KMP_MATCHER(string &T,string &P)
{
T="%"+T;
P="*"+P;
int m=P.size();
vector pi(m);
int n=T.size();
COMPUTE_PREIFX_FUNCTION(P,pi);
int q=0;
int i;
for (i=1;i0&&P[q+1]!=T[i])
{
q=pi[q];
}
if (P[q+1]==T[i])
{
q=q+1;
}
if (q==m-1)
{
cout<<"pattern occurs with shift "< 头文件：
#include
#include
#include
using namespace std;
void COMPUTE_PREIFX_FUNCTION(string P,vector& pi);
void KMP_MATCHER(string &T,string &P);
void NAIVE_STRING_MATCHING(string T,string P);
#include"head.h"
void main()
{
string T="BBC ABCDAB ABCDABCDABDEFABCDABDff";
string P="ABCDABD";
cout<<"NAIVE:"<& pi)
{
int m=P.size();
pi[0]=0;
pi[1]=0;
int k=0;
for (int q=2;q0&&P[k+1]!=P[q])
{
k=pi[k];
}
if (P[k+1]==P[q])
{
k=k+1;
}
pi[q]=k;
}
}
void KMP_MATCHER(string &T,string &P)
{
T="%"+T;
P="*"+P;
int m=P.size();
vector pi(m);
int n=T.size();
COMPUTE_PREIFX_FUNCTION(P,pi);
int q=0;
int i;
for (i=1;i0&&P[q+1]!=T[i])
{
q=pi[q];
}
if (P[q+1]==T[i])
{
q=q+1;
}
if (q==m-1)
{
cout<<"pattern occurs with shift "< 运行结果如下：
ABCDABD继BBC ABCDAB ABCDABCDABDEFABCDABDff第15个元素出现了一次，继第24个元素之后出现了一次。
本文代码参照算法导论第32章伪代码编写；
部分内容参考：http://blog.jobbole.com/39066/