KMP子字符串查找算法分析与实现

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      子字符串查找，是程序设计的一个基本且普遍的问题。通常情况下子字符串查找不需要特别的设计，一是由于执行的次数不多，二是查找字符串一般也较短，所以不会形成性能的瓶颈；但如果你的程序里有大量的查找或长字符串的子串查找，也许就需要考虑特别的设计已保证程序的效率。

暴力查找算法：

      大部分语言默认的子字符串查找都是使用的暴力查找算法，思路很简单，就是逐个取出待查找的字符串的字节，然后依次和被包含的子字符串的字节比较，从以第一个开始，若相等，则各自取下一个继续比较；若不相等，则待查找的字符串回退回去到起始比较处的下一个字节，而子字符串从头开始取，然后以此循环的比较。

可以优化：

      它的算法复杂度是 N*M 这个量级的，但有个问题是：当匹配失败后，待查找的字符串回退回去到起始比较处的下一个字节，而子字符串从头开始取时，紧接着的几步比较可能是多余的计算。因为前X已经匹配上了，说明临近X个字节已知了，那就可以根据已知的情况去掉一些重复的比较，这就KMP子字符串查找算法的优化原理。这么说可能有些模糊，举个例子：

带查找字符串： F Y Y Y Y U H N Z Y Y Y Y        目标字符串： F Y Y Y Y M

      第1次比较，到M是发现不匹配了，这时我们已经知道了带查找字符串前5个字符是什么，所以通过一定的规律我们可以直接产生第7次比较，去掉第2~第6次的多余的计算，由此提高效率。

Knuth-Morris-Pratt（KMP）子字符串查找算法：

     前面已经提到KMP优化的查找的关键点是在，当匹配失败后，根据失败前所匹配的一些信息，回退到最适当的位置进行后续的匹配。KMP算法给出的方案是：

      1. 待查找字符串，不回退，继续取Next进行匹配。[暴力算法：回退起始匹配的Next]

      2. 包含的字符串，根据当前这个不匹配字节，来确定，回退带那个字节。[暴力算法：回退到开始字节]

    为了更好的实现上述优化的逻辑，KMP子字符串算法的整个设计思路如下：

      1. 通过包含字符串，构造出一个二维的字典，两个key对应一个值，这两个key：1是对应所有的字节c，2是对应包含字符串字节位置（index）；而值是下一个要去比较的包含字符串中字节的位置。

      2. 查找字符串，逐个取出字节，放到上述构建的那个二维字典中；取出的字节对应到第一个key，第二个key是包含字符串的index，初始时是0。这样就得到下一个包含字符串中需要比较的字节的位置；用这个位置更新第二个Key，同时取出查找字符串的Next 更新第一个Key；不断循环。

      我记得小时候有玩过一种游戏（记不清名字了），跟这个很像：首选，游戏者选择一堆自己觉得对游戏有利的条件；来到第一个格子，格子里写着：[如果满足XXX条件请直接到第六格、如果满足YYY条件请原地不动，如果满足MMM条件继续前进一格]，满足MMM条件的我颠儿颠儿的来到第二格，第二个格子同样写着不同的条件，到哪到哪。跟KMP的思路真是如出一辙；二维字典中的这第一个Key就是那些条件，第二个Key就是你当前所处的格子，值就是要去的下一个格子。我猜算法就是设计者玩这游戏时想出的，绝对是，嗯。

核心-二维字典的构建：

      由上述的KMP子字符串查找算法，我们可以清晰的看出只要这个二维字典一旦构造好，其他的逻辑只是通过这个字典去查找，逻辑就比较简单了。构造二维字典的目的也已经明确，存储的是下一次比较的位置。说白了就是一次跳转，这里细说下这个跳转，可分为3种类别，分别实现这3种类别的逻辑，其实也就实现了二维字典的构造逻辑，这样看代码也会很清晰。

      1 . 首选，匹配对了，即第一个Key的字符与第二个Key（即包含字符串的index）所对应的字符一样，这时的跳转就是下一个（index=index+1）。

      2 . 匹配失败，且无前缀，跳转至起始位置，即index=0。

      3 . 匹配失败，有前缀，跳转至前缀结束位置的下一个。

      这里所指的前缀，是前缀匹配，定义很简单，这里不细讲了，举个例子吧。

       比如上图中，匹配到第五个位置了，即红色箭头的比对，发现不匹配了，于是跳转；由于存在前缀，蓝色方框对，于是 包含字符串 跳转至 蓝框结束后面的那个B 开始下一个的比较（查找字符串始终是往下一个跳转），右图红框是匹配失败后的起始的比较。

       二维字典，一般用一个二维数组表示，dfa[][]，它构造出来大致可以想象成这么个样子，行是第一个Key，列是第二个Key：

实现：

      完整的程序如下（代码来自《算法》第四版）：

package com.kmp;

public class KMP {

    private String pat;
    private int[][] dfa; //二维字典
    
    public KMP(String pat){
        this.pat = pat;
        int M = pat.length();
        int R = 256;
        //二维字典的构造
        dfa = new int[R][M];
        dfa[pat.charAt(0)][0] = 1;
        for (int X = 0, j = 1; j< M; j++){
            //复制前面某一列的所以跳转，至当前列，这某一列可视为参照列
            for( int c = 0; c < R; c++) dfa[c][j] = dfa[c][X];
            dfa[pat.charAt(j)][j] = j + 1; //第j个字节，刚好在第j个位置上，说明匹配成功
            X = dfa[pat.charAt(j)][X]; //更新参照列的位置
        }
    }
    
    public int find(String content){
        // 查找逻辑，类似游戏
        int i, j;
        int N = content.length();
        int M = pat.length();
        for (i = 0, j = 0; i<N && j<M; i++){
            j = dfa[pat.charAt(i)][j];
        }
        if (j == M) return i - M; //找到
        else return M;
    }

}

      在二维字典的构造逻辑里面，有个参照列的思路，它的原理是，一列即第二个Key对应所有字节的跳转值是一种状态，这种状态是可以保存并传递给下面某一列；具体的逻辑可以简单理解为，重复了（即在中间出现了前缀），那么程序里的X，就会产生变化，从而是参照列改变。最开始都是参照第0列的；最后如果不再继续重复（即前缀中断），X又会变回成0，重新用第0列作为参照。