KMP算法-Python版
KMP算法-Python版
传统法：
从左到右一个个匹配，如果这个过程中有某个字符不匹配，就跳回去，将模式串向右移动一位。这有什么难的？
我们可以这样初始化：
之后我们只需要比较i指针指向的字符和j指针指向的字符是否一致。如果一致就都向后移动，如果不一致，如下图：
A和E不相等，那就把i指针移回第1位（假设下标从0开始），j移动到模式串的第0位，然后又重新开始这个步骤：
因为主串匹配失败的位置前面除了第一个A之外再也没有A了，我们为什么能知道主串前面只有一个A？因为我们已经知道前面三个字符都是匹配的！（这很重要）。移动过去肯定也是不匹配的！有一个想法，i可以不动，我们只需要移动j即可，如下图：
KMP算法。其思想：“利用已知部分匹配这个有效信息，保持i指针不回溯，通过修改j指针，让模式串尽量地移动到有效的位置。”
当匹配失败时，j要移动的下一个位置k。存在着这样的性质：最前面的k个字符和j之前的最后k个字符是一样的。
如果用数学公式来表示：P[0 ~ k-1] == P[j-k ~ j-1]
当T[i] != P[j]时
有T[i-j ~ i-1] == P[0 ~ j-1]
由P[0 ~ k-1] == P[j-k ~ j-1]
必然：T[i-k ~ i-1] == P[0 ~ k-1]
next[j]的值（也就是k）表示，当P[j] != T[i]时，j指针的下一步移动位置。
先来看第一个：当j为0时，如果这时候不匹配，
像上图这种情况，j已经在最左边了，不可能再移动了，这时候要应该是i指针后移。所以在代码中才会有next[0] = -1;这个初始化。
当j为1
显然，j指针一定是后移到0位置的。因为它前面也就只有这一个位置
下面这个是最重要的，请看如下图：
请仔细对比这两个图。
我们发现一个规律：
当P[k] == P[j]时，
有next[j+1] == next[j] + 1
其实这个是可以证明的：
因为在P[j]之前已经有P[0 ~ k-1] == p[j-k ~ j-1]。（next[j] == k）
这时候现有P[k] == P[j]，我们是不是可以得到P[0 ~ k-1] + P[k] == p[j-k ~ j-1] + P[j]。
即：P[0 ~ k] == P[j-k ~ j]，即next[j+1] == k + 1 == next[j] + 1。
这里的公式不是很好懂，还是看图会容易理解些。
那如果P[k] != P[j]呢？比如下图所示：
像这种情况，如果你从代码上看应该是这一句：k = next[k];如下图：
k = next[k]，像上边的例子，我们已经不可能找到[ A，B，A，B ]这个最长的后缀串了，但我们还是可能找到[ A，B ]、[ B ]这样的前缀串的。所以这个过程像不像在定位[ A，B，A，C ]这个串，当C和主串不一样了（也就是k位置不一样了），把指针移动到next[k]。
def KMP(A,P):#O(M+N)
i = 0#主串的位置
j = 0#模式串的位置
nextArray = getNext(P)
while i < len(A) and j < len(P):
if j == -1 or A[i] == P[j]:
i += 1
j += 1
else:#i不回溯
j = nextArray[j]#j回到指定位置
if j == len(P):
return i-j
else:
return -1
def getNext(P):
nextArray = [0 for i in range(len(P))]
nextArray[0] = -1
j = 0
k = -1
while j < len(P)-1:
if k == -1 or P[j] == P[k]:
j += 1
k += 1
if P[j] == P[k]:#两个字符相等跳过
nextArray[j] = nextArray[k]
else:
nextArray[j] = k
else:
k = nextArray[k]
return nextArray
if __name__ == '__main__':
A = "ABACBCDHI"
P = "CD"
res = KMP(A,P)
print(res)