Rabin-Karp算法学习

Rabin-Karp 算法（字符串快速查找）

 

传统的字符串搜索算法时间复杂度为O(nm),其中n=|t|，m=|p|。具体代码如下：

int findmatch(char *p, char *t)

{

	int i, j; /*counters*/
	int m, n; /*string lengths*/

	m = strlen(p);
	n = strlen(t);

	for (i = 0; i <= (n - m); i++) {
		j = 0;
		while ((j < m) && (t[i + j] == p[j]))
			j = j + 1;
		if (j == m) return (i);

}

	return (-1);

}

Rabin-Karp 算法是基于这样的思路：即把字符串看作是字符集长度进制的数，由数值的比较结果得出字符串的比较结果。

　　朴素的字符串匹配算法为什么慢？因为它太健忘了，前一次匹配的信息其实有部分可以应用到后一次匹配中去，而朴素的字符串匹配算法只是简单的把这个信息扔掉，从头再来，因此，浪费了时间。好好的利用这些信息，自然可以提高运行速度。

　　由于完成两个字符串的比较需要对其中包含的字符进行逐个比较，所需的时间较长，而数值比较则一次就可以完成，那么我们首先把“搜索词”中各个字符的“码点值”通过计算，得出一个数值（这个数值必须可以表示出字符的前后顺序，而且可以随时去掉某个字符的值，可以随时添加一个新字符的值），然后对“源串”中要比较的部分进行计算，也得出一个数值，对这两个数值进行比较，就能判断字符串是否匹配。对两个数值进行比较，速度比简单的字符串比较快很多。

　　比如我们要在源串 "9876543210520" 中查找 "520"，因为这些字符串中只有数字，所以我们可以使用字符集 {'0', '1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9'} 来表示字符串中的所有元素，并且将各个字符映射到数字 0～9，然后用 M 表示字符集中字符的总个数，这里是 10，那么我们就可以将搜索词 "520" 转化为下面的数值：

("5"的映射值 * M + "2"的映射值) * M + "0"的映射值 = (5 * 10 + 2) * 10 + 0 = 520

　　当然，如果“搜索词”很长，那么计算出来的这个数值就会很大，这时我们可以选一个较大的素数对其取模，用取模后的值作为“搜索词”的值。

　　分析一下这个数值：520，它可以代表字符串 "520"，其中:

代表字符 "5" 的部分是“ "5"的映射值 * (M 的 n - 1 次方) = 5 * (10 的 2 次方) = 500”
代表字符 "2" 的部分是“ "2"的映射值 * (M 的 n - 2 次方) = 2 * (10 的 1 次方) = 20”
代表字符 "0" 的部分是“ "0"的映射值 * (M 的 n - 3 次方) = 0 * (10 的 0 次方) = 0”
（n 代表字符串的长度）

　　我们可以随时减去其中一个字符的值，也可以随时添加一个字符的值。

　　“搜索词”计算好了，那么接下来计算“源串”，取“源串”的前 n 个字符（n 为“搜索词”的长度）"987"，按照同样的方法计算其数值：

("9"的映射值 * M + "8"的映射值) * M + "7"的映射值 = (9 * 10 + 8) * 10 + 7 = 987

　　然后将该值与搜索词的值进行比较即可。

　　比较发现 520 与 987 不相等，则说明 "520" 与 "987" 不匹配，则继续向下寻找，这时候该如何做呢？下一步应该比较 "520" 跟 "876" 了，那么我们如何利用前一步的信息呢？首先我们把 987 减去代表字符 "9" 的部分：

987 - ("9"的映射值 * (M 的 n - 1 次方)) = 987 - (9 * (10 的 2 次方)) = 987 - 900 = 87

　　然后再乘以 M（这里是 10），再加上 "6" 的映射值，不就成了 876 了么：

87 * M + "6"的映射值 = 87 * 10 + 6 = 876

　　当然了，由于采用了取模操作，当两个数值相等时，未必是真正的相等，我们需要进行一次细致的检查（再进行一次朴素的字符串比较）。若不匹配，则可以排除掉。继续下一步。

　　如果我们要在 ASCII 字符集范围内查找“搜索词”，由于 ASCII 字符集中有 128 个字符，那么 M 就等于 128，比如我们要在字符串 "abcdefg" 中查找 "cde"，那么我们就可以将搜索词 "cde" 转化为“("c"的码点 * M + "d"的码点) * M + "e"的码点 = (99 * 128 + 100) * 128 + 101 = 1634917”这样一个数值。

　　分析一下这个数值：1634917，它可以代表字符串 "cde"，其中：

代表字符 "c" 的部分是“ "c"的码点 * (M 的 n - 1 次方) = 99 * (128 的 2 次方) = 1622016”
代表字符 "d" 的部分是“ "d"的码点 * (M 的 n - 2 次方) = 100 * (128 的 1 次方) = 12800”
代表字符 "e" 的部分是“ "e"的码点 * (M 的 n - 3 次方) = 101 * (128 的 0 次方) = 101”
（n 代表字符串的长度）

　　我们可以随时减去其中一个字符的值，也可以随时添加一个字符的值。

　　“搜索词”计算好了，那么接下来计算“源串”，取“源串”的前 n 个字符（n 为“搜索词”的长度）"abc"，按照同样的方法计算其数值：

("a"的码点 * M + "b"的码点) * M + "c"的码点 = (97 * 128 + 98) * 128 + 99 = 1601891

　　然后将该值与“搜索词”的值进行比较即可。

　　比较发现 1634917 与 1601891 不相等，则说明 "cde" 与 "abc" 不匹配，则继续向下寻找，下一步应该比较 "cde" 跟 "bcd" 了，那么我们如何利用前一步的信息呢？首先去掉 "abc" 的数值中代表 a 的部分：

(1601891 - "a"的码点 * (M 的 n - 1 次方)) = (1601891 - 97 * (128 的 2 次方)) = 12643

　　然后再将结果乘以 M（这里是 128），再加上 "d" 的码点值不就成了 "bcd" 的值了吗：

12643 * 128 + "d"的码点 = 1618304 + 100 = 1618404

　　这样就可以继续比较 "cde" 和 "bcd" 是否匹配，以此类推。

　　如果我们要在 Unicode 字符集范围内查找“搜索词”，由于 Unicode 字符集中有 1114112 个字符，那么 M 就等于 1114112，而 Go 语言中使用 16777619 作为 M 的值，16777619 比 1114112 大（更大的 M 值可以容纳更多的字符，这是可以的），而且 16777619 是一个素数。这样就可以使用上面的方法计算 Unicode 字符串的数值了。进而可以对 Unicode 字符串进行比较了。

　　其实 M 可以理解为进位值，比如 10 进制就是 10，128 进制就是 128，16777619 进制就是 16777619。

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