KMP算法完整教程 (下)
下面我们用数学归纳法来解决这个填值的问题。
这里我们借鉴数学归纳法的三个步骤(或者说是动态规划?):
1、初始状态
2、假设第j位以及第j位之前的我们都填完了
3、推论第j+1位该怎么填
初始状态我们稍后再说,我们这里直接假设第j位以及第j位之前的我们都填完了。也就是说,从上图来看,我们有如下已知条件:
next[j] == k;
next[k] == 绿色色块所在的索引;
next[绿色色块所在的索引] == 黄色色块所在的索引;
这里要做一个说明:图上的色块大小是一样的(没骗我?好吧,请忽略色块大小,色块只是代表数组中的一位)。
我们来看下面一个图,可以得到更多的信息:
1.由”next[j] == k;”这个条件,我们可以得到A1子串 == A2子串(根据next数组的定义,前后缀那个)。
2.由”next[k] == 绿色色块所在的索引;”这个条件,我们可以得到B1子串 == B2子串。
3.由”next[绿色色块所在的索引] == 黄色色块所在的索引;”这个条件,我们可以得到C1子串 == C2子串。
4.由1和2(A1 == A2,B1 == B2)可以得到B1 == B2 == B3。
5.由2和3(B1 == B2, C1 == C2)可以得到C1 == C2 == C3。
6.B2 == B3可以得到C3 == C4 == C1 == C2
上面这个就是很简单的几何数学,仔细看看都能看懂的。我这里用相同颜色的线段表示完全相同的子数组,方便观察。
接下来,我们开始用上面得到的条件来推导如果第j+1位失配时,我们应该填写next[j+1]为多少?
next[j+1]即是找strKey从0到j这个子串的最大前后缀:
#:(#:在这里是个标记,后面会用)我们已知A1 == A2,那么A1和A2分别往后增加一个字符后是否还相等呢?我们得分情况讨论:
(1)如果str[k] == str[j],很明显,我们的next[j+1]就直接等于k+1。
用代码来写就是next[++j] = ++k;
(2)如果str[k] != str[j],那么我们只能从已知的,除了A1,A2之外,最长的B1,B3这个前后缀来做文章了。
那么B1和B3分别往后增加一个字符后是否还相等呢?
由于next[k] == 绿色色块所在的索引,我们先让k = next[k],把k挪到绿色色块的位置,这样我们就可以递归调用”#:”标记处的逻辑了。
由于j+1位之前的next数组我们都是假设已经求出来了的,因此,上面这个递归总会结束,从而得到next[j+1]的值。
我们唯一欠缺的就是初始条件了:
next[0] = -1, k = -1, j = 0
另外有个特殊情况是k为-1时,不能继续递归了,此时next[j+1]应该等于0,即把j回退到首位。
即 next[j+1] = 0; 也可以写成next[++j] = ++k;
这里我们用Java来描述:
“`
public static int[] getNext(String ps)
{
char[] strKey = ps.toCharArray();
int[] next = new int[strKey.length];
// 初始条件
int j = 0;
int k = -1;
next[0] = -1;
// 根据已知的前j位推测第j+1位
while (j < strKey.length - 1)
{
if (k == -1 || strKey[j] == strKey[k])
{
next[++j] = ++k;
}
else
{
k = next[k];
}
}
return next;
}
##三。KMP算法的优化和改进
KMP算法是可以被进一步优化的。
我们以一个例子来说明。譬如我们给的P字符串是“abcdaabcab”,经过KMP算法,应当得到“特征向量”如下表所示:
![这里写图片描述](https://img-blog.csdn.net/20180205200048696?watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvZ2l0aHViXzM4ODg1Mjk2/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/SouthEast)
但是,如果此时发现p(i) == p(k),那么应当将相应的next[i]的值更改为next[k]的值。经过优化后可以得到下面的表格:
![这里写图片描述](https://img-blog.csdn.net/20180205200107143?watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvZ2l0aHViXzM4ODg1Mjk2/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/SouthEast)
- (1)next[0]= -1 意义:任何串的第一个字符的模式值规定为-1。
- (2)next[j]= -1 意义:模式串T中下标为j的字符,如果与首字符
相同,且j的前面的1—k个字符与开头的1—k
个字符不等(或者相等但T[k]==T[j])(1≤k
如:T=”abCabCad” 则 next[6]=-1,因T[3]=T[6]
-(3)next[j]=k 意义:模式串T中下标为j的字符,如果j的前面k个
字符与开头的k个字符相等,且T[j] != T[k] (1≤k
即T[0]T[1]T[2]。。。T[k-1]==
T[j-k]T[j-k+1]T[j-k+2]…T[j-1]
且T[j] != T[k].(1≤k
- (4) next[j]=0 意义:除(1)(2)(3)的其他情况。
于是乎我们修正的NEXT数组的求法如下:
public static int[] getNext(String ps)
{
char[] strKey = ps.toCharArray();
int[] next = new int[strKey.length];
// 初始条件
int j = 0;
int k = -1;
next[0] = -1;
// 根据已知的前j位推测第j+1位
while (j < strKey.length - 1)
{
if (k == -1 || strKey[j] == strKey[k])
{
// 如果str[j + 1] == str[k + 1],回退后仍然失配,所以要继续回退
if (str[j + 1] == str[k + 1])
{
next[++j] = next[++k];
}
else
{
next[++j] = ++k;
}
}
else
{
k = next[k];
}
}
return next;
}
“`
好了,以上就是KMP算法的所有内容,我们可以看出,KMP算法的关键就是:利用匹配失败后的信息,利用递归的思想为每一个字符算出一个“特征值”。最后,KMP算法适合在字符种类很稀疏的情况下适用:仅当模式与主串之间存在许多“部分匹配”的情况下才显得比“暴力匹配”快,但是如果模式串中有太多相同的字符,就会略微降低KMP的优化效果。KMP算法还有一个进步特点就是:指示主串的指针不需要回溯,对主串仅需从头至尾扫描一遍。
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