KMP算法

1、应用场景-字符串匹配问题

1.1、字符串匹配问题

  1. 有一个字符串 str1= ““硅硅谷 尚硅谷你尚硅 尚硅谷你尚硅谷你尚硅你好””,和一个子串 str2=“尚硅谷你尚硅你”
  2. 现在要判断 str1 是否含有 str2 , 如果存在,就返回第一次出现的位置, 如果没有,则返回-1

1.2、暴力匹配算法

如果用暴力匹配的思路,并假设现在str1匹配到 i 位置,子串str2匹配到 j 位置,则有:

  1. 如果当前字符匹配成功(即str1[i] == str2[j]),则i++,j++继续匹配下一个字符
  2. 如果失配(即str1[i]! = str2[j]),令i = i - (j - 1),j = 0。相当于每次匹配失败时,i 回溯,j 被置为0。
  3. 用暴力方法解决的话就会有大量的回溯每次只移动一位,若是不匹配,移动到下一位接着判断,浪费了大量的时间。(不可行!)
  4. 暴力匹配算法实现.

1.3、暴力匹配算法代码实现

package com.qf.voilent;

public class violentMatch {
    public static void main(String[] args) {
        String str1= "硅硅谷 尚硅谷你尚硅 尚硅谷你尚硅谷你尚硅你好";
        String str2="尚硅谷你尚硅你";
        int violent = violent(str1, str2);
        System.out.println("找到的位置:"+violent);
    }

    public static int violent(String str1,String str2) {
        char [] char1=str1.toCharArray();
        char [] char2=str2.toCharArray();
        int str1Length=str1.length();
        int str2Length=str2.length();

        int i=0;
        int j=0;
        while (i<str1Length&&j<str2Length){
            if (char1[i]==char2[j]){
                i++;
                j++;
            }else{
                i=i-(j-1);
                j=0;
            }
        }

        if (j==str2Length){
            return i-j;
        }
        return -1;
    }
}

2、KMP算法介绍

  1. KMP是一个解决模式串在文本串是否出现过,如果出现过,最早出现的位置的经典算法
  2. Knuth-Morris-Pratt 字符串查找算法,简称为 “KMP算法”,常用于在一个文本串S内查找一个模式串P 的出现位置,这个算法由1. Donald Knuth、Vaughan Pratt、James H. Morris三人于1977年联合发表,故取这3人的姓氏命名此算法.
  3. KMP方法算法就利用之前判断过信息,通过一个next数组,保存模式串中前后最长公共子序列的长度,每次回溯时,通过next数组找到,前面匹配过的位置,省去了大量的计算时间
  4. 参考资料:https://www.cnblogs.com/ZuoAndFutureGirl/p/9028287.html

3、KMP算法最佳应用-字符串匹配问题

字符串匹配问题::
有一个字符串 str1= “BBC ABCDAB ABCDABCDABDE”,和一个子串 str2=“ABCDABD”
现在要判断 str1 是否含有 str2, 如果存在,就返回第一次出现的位置, 如果没有,则返回-1
要求:使用KMP算法完成判断,不能使用简单的暴力匹配算法.

4、KMP算法思路分析

举例来说,有一个字符串 Str1 = “BBC ABCDAB ABCDABCDABDE”,判断,里面是否包含另一个字符串 Str2 = “ABCDABD”?
1.首先,用Str1的第一个字符和Str2的第一个字符去比较,不符合,关键词向后移动一位
在这里插入图片描述
2.重复第一步,还是不符合,再后移
在这里插入图片描述

3.一直重复,直到Str1有一个字符与Str2的第一个字符符合为止
在这里插入图片描述

4.接着比较字符串和搜索词的下一个字符,还是符合。

在这里插入图片描述

5.遇到Str1有一个字符与Str2对应的字符不符合。

在这里插入图片描述

6.这时候,想到的是继续遍历Str1的下一个字符,重复第1步。(其实是很不明智的,因为此时BCD已经比较过了,没有必要再做重复的工作,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。)
在这里插入图片描述

7.怎么做到把刚刚重复的步骤省略掉?可以对Str2计算出一张《部分匹配表》,这张表的产生在后面介绍
在这里插入图片描述

8.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。

9.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。
在这里插入图片描述

10.因为空格与A不匹配,继续后移一位。
在这里插入图片描述

11.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。
在这里插入图片描述

12.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。
在这里插入图片描述

13.介绍《部分匹配表》怎么产生的
先介绍前缀,后缀是什么
在这里插入图片描述

“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。

14.”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。
在这里插入图片描述

到此KMP算法思想分析完毕!

5、KMP算法代码实现

package com.qf.kpm;

import java.util.Arrays;

public class KmpMath {
    public static void main(String[] args) {
       String str1= "BBC ABCDAB ABCDABCDABDE";
       String str2="ABCDABD";
        int[] next = next(str2);
        System.out.println(Arrays.toString(next));
        int kmp = kmp(str1, str2, next);
        System.out.println("index="+kmp);
    }

    public static int kmp(String str1,String str2,int[] next){
        char [] char1=str1.toCharArray();
        char [] char2=str2.toCharArray();
        int str1Length=str1.length();
        int str2Length=str2.length();

        int i=0;
        int j=0;
        while (i<str1Length&&j<str2Length){
            if (char1[i]==char2[j]){
                i++;
                j++;
            }else{
                //i=i-(j-1);
                if (j!=0){
                    i=i-(j-(j-next[j-1]));
                }else{
                    i=i-(j-1);
                }
                //i=i+(j-next[j]);
                j=0;
            }
        }

        if (j==str2Length){
            return i-j;
        }
        return -1;
    }

    public static int[] next(String str2){
        char[] char2 = str2.toCharArray();
        int[] next=new int[char2.length];
        next[0]=0;

        for (int i = 1,j=0; i < next.length; i++) {
            while (j>0&&char2[i]!=char2[j]){
                j=next[j-1];
            }
            if (char2[i]==char2[j]){
                j++;
            }
            next[i]=j;
        }
        return next;
    }

}

posted @ 2022-08-30 22:40  雾托邦  阅读(40)  评论(0编辑  收藏  举报