LeetCode 第28题：找出字符串中第一个匹配项的下标

合集 - 算法笔记(41)

1.LeetCode 第10题：正则表达式匹配02-092.LeetCode 第1题：两数之和02-073.LeetCode 第2题：两数相加02-074.LeetCode 第3题：无重复字符的最长子串02-075.LeetCode 第4题：寻找两个正序数组的中位数02-086.LeetCode 第8题：字符串转换整数 (atoi)02-097.LeetCode 第7题：整数反转02-098.LeetCode 第6题：Z字形变换02-099.LeetCode 第5题：最长回文子串02-0810.LeetCode 第9题：回文数02-0911.LeetCode 第11题：盛最多水的容器02-1012.LeetCode 第12题：整数转罗马数字02-1013.LeetCode 第13题：罗马数字转整数02-1014.LeetCode 第14题：最长公共前缀02-1115.LeetCode 第15题：三数之和02-1116.LeetCode 第16题：最接近的三数之和02-1117.LeetCode 第17题：电话号码的字母组合02-1118.LeetCode 第18题：四数之和02-1119.LeetCode 第19题：删除链表的倒数第N个结点02-1220.LeetCode 第20题：有效的括号02-1321.LeetCode 第21题：合并两个有序链表02-1322.LeetCode 第22题：括号生成02-1323.LeetCode 第23题：合并K个升序链表02-1324.LeetCode 第24题：两两交换链表中的节点02-1525.LeetCode 第25题：K 个一组翻转链表02-1526.LeetCode 第26题：删除有序数组中的重复项02-1527.LeetCode 第27题：移除元素02-15

28.LeetCode 第28题：找出字符串中第一个匹配项的下标02-16

29.LeetCode 第29题：两数相除02-1630.LeetCode 第30题：串联所有单词的子串02-1631.LeetCode 第31题：下一个排列02-1632.LeetCode 第32题：最长有效括号02-1733.LeetCode 第33题：搜索旋转排序数组02-1734.LeetCode 第34题：在排序数组中查找元素的第一个和最后一个位置02-1835.LeetCode 第35题：搜索插入位置02-1836.LeetCode 第36题：有效的数独02-1937.LeetCode 第37题：解数独02-1938.LeetCode 第38题：外观数列02-2039.LeetCode 第39题：组合总和02-2040.LeetCode 第40题：组合总和 II02-2441.LeetCode 第41题：缺失的第一个正数02-24

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LeetCode 第28题：找出字符串中第一个匹配项的下标

题目描述

给你两个字符串 haystack 和 needle ，请你在 haystack 字符串中找出 needle 字符串的第一个匹配项的下标（下标从 0 开始）。如果 needle 不是 haystack 的一部分，则返回 -1 。

难度

简单

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示例

示例 1：

输入：haystack = "sadbutsad", needle = "sad"
输出：0
解释："sad" 在下标 0 和 6 处匹配。
第一个匹配项的下标是 0 ，所以返回 0 。

示例 2：

输入：haystack = "leetcode", needle = "leeto"
输出：-1
解释："leeto" 没有在 "leetcode" 中出现，所以返回 -1 。

提示

• 1 <= haystack.length, needle.length <= 104
• haystack 和 needle 仅由小写英文字符组成

解题思路

方法：KMP算法

KMP算法是一种高效的字符串匹配算法，它通过预处理模式串来避免不必要的比较。

关键点：

1. 构建next数组（部分匹配表）
2. 利用已匹配信息加速匹配过程
3. 避免不必要的回溯

具体步骤：

1. 构建模式串的next数组
2. 利用next数组进行匹配：
   • 主串指针i不回溯
   • 模式串指针j根据next数组移动
3. 找到匹配或遍历完主串

时间复杂度：O(m + n)
空间复杂度：O(n)，用于存储next数组

图解思路

KMP匹配过程示意图

步骤	主串位置	模式串位置	是否匹配	下一步操作
1	s[0]	p[0]	不匹配	移动模式串
2	s[1]	p[0]	匹配	同时右移
3	s[2]	p[1]	匹配	同时右移
4	s[3]	p[2]	不匹配	查next数组

Next数组构建过程

索引i	前缀集合	后缀集合	next[i]
0	-	-	-1
1	s[0]	s[0]	0
2	s[0:1]	s[1:2]	0
3	s[0:2]	s[1:3]	1

代码实现

public class Solution {
    public int StrStr(string haystack, string needle) {
        if (string.IsNullOrEmpty(needle)) return 0;
        if (haystack.Length < needle.Length) return -1;
    
        // 构建next数组
        int[] next = BuildNext(needle);
    
        // KMP匹配过程
        int i = 0, j = 0;
        while (i < haystack.Length && j < needle.Length) {
            if (j == -1 || haystack[i] == needle[j]) {
                i++;
                j++;
            } else {
                j = next[j];
            }
        }
    
        return j == needle.Length ? i - j : -1;
    }
  
    private int[] BuildNext(string pattern) {
        int[] next = new int[pattern.Length];
        next[0] = -1;
        int i = 0, j = -1;
    
        while (i < pattern.Length - 1) {
            if (j == -1 || pattern[i] == pattern[j]) {
                i++;
                j++;
                next[i] = j;
            } else {
                j = next[j];
            }
        }
    
        return next;
    }
}

执行结果

• 执行用时：64 ms
• 内存消耗：36.9 MB

代码亮点

1. 🎯 使用KMP算法实现高效字符串匹配
2. 💡 巧妙构建next数组优化匹配过程
3. 🔍 利用已匹配信息避免重复比较
4. 🎨 代码结构清晰，变量命名规范

常见错误分析

1. 🚫 没有正确处理边界情况
2. 🚫 next数组构建错误
3. 🚫 匹配过程中指针移动错误
4. 🚫 返回值计算错误

解法对比

解法	时间复杂度	空间复杂度	优点	缺点
暴力匹配	O(m*n)	O(1)	实现简单	效率低
KMP算法	O(m+n)	O(n)	效率高	实现复杂
Sunday算法	O(m*n)	O(1)	实现简单	最坏情况效率低

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