KMP算法和正则表达式匹配算法

之所以把这两个算法何在一起说，是因为二者有相似之处，一个用了DFA的思想，一个用了NFA的思想。

KMP算法

KMP算法的思想是，当匹配失败时，可以利用已经知晓的一部分文本内容，避免从头开始重新匹配。这个匹配的过程可以使用有限状态自动机（DFA）。下面利用下图来说明这个问题：

DFA corresponding to the string A B A B A C

具体的来说，就是当匹配失败的时候，回退到一个适当的位置，如字符串AA进行匹配，从状态0开始匹配，第一个能够匹配，进入到状态1，然后第二个A进行匹配，失败，需要回退，这时候，回退到是1,而不是0。下一个匹配的是B。如果以前接触过状态机的话，这个过程还是很好理解的。

但KMP算法的难点不是如何模拟DFA的运行，而是如何构造出这个DFA。下面说说我个人的理解，我个人的理解是基于递推的。构造DFA关键在于，如果失败，应该回退到哪里？因为成功的情况比较好理解，成功就前进一步。初态比较好理解，如果字符相等，状态为1，如果字符不相等，下一次的状态肯定还是0。第二个状态也比较好理解，状态为2，如果失败，它回退到第一个字符，如果和第一个字符，就是状态1，如果不是，还是0；比较让人困扰的是第三个状态，如果成功，进入到状态3，如果失败，那么最好的状态是和比较第二个字符，也就是说，在失败的情况下，第一个字符不可能是成功时匹配的第一个字符，至少是右移一位的字符。以上面的为例，如果字符5匹配失败，那么就相当于需要匹配BABA后面跟一个字符，可以看出，这个是状态3，也就是说相当于字符BABA在这个DFA上运行的结果。

感觉还是没有说清楚，先把代码贴上来吧：

#include
using namespace std;

#define R 256

vector> getDfa(string &substr){
    vector > dfa(R,vector(substr.size(),0));
    //初始化第一列
    dfa[substr[0]][0] = 1;
    int x = 0;
    for(int j=1;j > dfa = getDfa(substr);
    int j = 0,i=0;
    for(i=0;i

正则表达式匹配算法

正则表达式的匹配算法是基于NFA的，它的运行模式是这样的，有两种装换状态，黑色的和红色的，如下图。黑色的表示需要字符才能装换，如2状态，就需要接受一个字符A才能装到3,；红色状态代表可以自动进行装换。如3状态，可以自动转化到状态2和状态4。NFA运行的过程为，每一个状态都需要自动装换，直到不能进行自动装换。然后和进行黑色的装换，注意，每个可达的状态都需要进行处理。如从0状态开始，可以通过红色转换到达的状态为1，2，3，4，6，加上0，一共是6个状态。如果要匹配的第一个字符是A，2状态可以转化为3，然后3进行自动转换，到达2，和4，6状态接受A到达状态7，不能进行自动转化。所以第二次等待的状态为2，3，4，7。

NFA corresponding to the pattern ( ( A * B | A C ) D )

如何记录这个NFA，黑色的部分可以使用正则表达式本身来保存，而红色的部分可以使用有向图来表示。那么如何构造这个NFA，在《算法（第四版）》中给出了下面的图：

NFA construction rules

有了这个图，大致可以得到代码，这里有一个技巧，就是使用栈进行括号的匹配。遇到左括号就压栈，遇到有括号就检查栈中有没有左括号，如果没有匹配就失败了。如果匹配到最后，栈中还有左括号，也失败了。这里NFA的构造也用了上面这个技巧，只不过多加了一个字符。

模拟NFA的运行也是比较容易的，就是先进行自动转化，初始化。然后对于每一个字符，先进行黑色转换，然后进行红色装换，重复上面过程，直到最后一个字符，如果在最后的状态中有结束状态，则认为匹配成功，否则匹配失败。具体的代码如下：

#include
#include
#include
#include
#include
using namespace std;

void nfa(vector > &graph, string &txt){
    stack ops;
    int n = txt.size();
    for(int i=0;i > &graph, vector &vertex){
    int n = graph.size();
    vector marked(n+1,false);
    queue q;
    for(int i=0;i 0){
        int v = q.front();
        q.pop();
        for(int i=0;i > graph;
    for(int i=0;i<=pattern.size();i++){
        graph.push_back(vector());
    }
    nfa(graph,pattern);

    /* print nfa */
    // for(int i=0;i vertex;
    vertex.push_back(0); 
    bfs(graph,vertex);
   
    for(int i=0;i v;
        for(int j=0;j>s){
        ret = match(s,"((A*B|AC)D)");
        if(ret == true){
            cout<

这部分在《算法（第四版）》中有一个bug，就是不支持正则表达式的元字符，但是在代码中没有做相应的处理。去了书的官方网站，找到了代码的github地址，发现github上已经修复了代码。这里的正则表达式还有一点要注意，需要在正则表达式的两边加一个括号，但这个比较好处理。上面的也可以处理，但是有一点麻烦。作为示例，就不做处理了。