ThinkChat🤖让你学习和工作更高效,注册即送10W Token,即刻开启你的AI之旅 广告
<script type="text/javascript" src="https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/mathjax/2.7.1/MathJax.js?config=TeX-AMS-MML_HTMLorMML"></script> # Knuth Morris Pratt - KMP匹配算法 -------- #### 问题 在文本$$ text $$中查找字符串$$ pattern $$出现的所有位置($$ text $$长度为$$ n $$,$$ pattern $$长度为$$ m $$,$$ n, m $$都是正整数且$$ n \gt m $$)。 #### 解法 没有学习AC自动机前想要理解KMP算法非常困难,KMP算法可以看作只有一个模式的AC自动机的简化版。所以将KnuthMorrisPratt放在AhoCorasickAutomata之后,请读者在学习KMP算法之前先阅读AhoCorasickAutomata。 将AC自动机应用在只有一个模式的匹配时,我们会发现这样的AC自动机中没有输出指针,只有失败指针。为了简化我们不再使用树形结构体,而用数组下标来表示失败指针: ![KnuthMorrisPratt1.svg](../res/KnuthMorrisPratt1.svg) 得到模式$$ pattern $$的每个节点跳转的下标,在KMP算法中,这个跳转的下标数组称为失败函数(Failure Function),或部分匹配表(Partial Match Table)。部分匹配表的实质也是最长后缀字符串。 当匹配到$$ text[0 \dots 3] = pattern[0 \dots 3] $$但$$ text[4] \ne pattern[4] $$时,已知$$ pattern[0 \dots 3] $$的最长后缀字符串为$$ pt[0 \dots 1] $$,按照AC自动机的算法,当前的匹配位置是$$ pattern[3] $$,沿着失败指针$$ pattern[3] \rightarrow pattern[1] $$跳转,然后继续尝试匹配$$ pattern[2] $$和$$ text[4] $$。指向前缀树根节点的下标都设为$$ -1 $$。 由此可得,对于$$ text[i] \ne pattern[j] $$,若$$ j = 0 $$则文本上的位置右移一位$$ i = i + 1 $$,匹配上的位置不动;若$$ j \gt 0 $$则模式上的匹配位置跳转到$$ j - 1 = pmt[j - 1] $$即$$ j = pmt[j - 1] + 1 $$,文本上的位置不动。然后继续尝试匹配$$ text[i] $$和$$ pattern[j] $$。对于$$ text[i] = pattern[j] $$,则文本和模式上的位置都右移一位$$ i = i + 1, j = j + 1 $$。当$$ j $$为模式$$ pattern $$的末尾字符,并且$$ text[i] = pattern[j] $$匹配成功,这时我们仍然将两个位置右移一位$$ i = i + 1, j = j + 1 $$继续匹配,那么显然有$$ text[i] \ne pattern[j] $$(因为模式在这个位置已经没有字符了),这时$$ j $$的跳转位置为$$ j = pmt[j-1] + 1 $$,然后就可以正常匹配了。 根据AC自动机中构造前缀树及失败指针的算法可知: $$ (1) $$ 对于模式上的位置$$ j = 0 $$(前缀树根节点的第一层孩子节点),其失败指针为$$ pmt[j] = -1 $$; $$ (2) $$ 对于模式上的位置$$ j \gt 0 $$,其父节点位置为$$ j - 1 $$,父节点的失败指针位置为$$ pmt[j-1] $$,而失败指针的孩子节点的位置必然是$$ pmt[j-1] + 1 $$。若$$ pattern[j] = pattern[pmt[j-1] + 1] $$,则可知失败指针为$$ pmt[j] = pmt[j-1] + 1 $$;否则失败指针为$$ pmt[j] = -1 $$: 即公式: $$ pmt[j] = \begin{matrix} -1 & j = 0 \\ -1 & 0 \lt j \lt m, pattern[pmt[j-1]+1] \ne pattern[j] \\ pmt[j-1] + 1 & 0 \lt i \lt m, pattern[pmt[j-1]+1] = pattern[j] \end{matrix} $$ 实际编程中为了方便操作数组下标,通常会定义数组$$ next $$,令$$ next[i] = pmt[i-1] $$。 KMP算法的时间复杂度为$$ O(n + m) $$。 -------- #### 源码 [KnuthMorrisPratt.h](https://github.com/linrongbin16/Way-to-Algorithm/blob/master/src/TextMatch/KnuthMorrisPratt.h) [KnuthMorrisPratt.cpp](https://github.com/linrongbin16/Way-to-Algorithm/blob/master/src/TextMatch/KnuthMorrisPratt.cpp) #### 测试 [KnuthMorrisPrattTest.cpp](https://github.com/linrongbin16/Way-to-Algorithm/blob/master/src/TextMatch/KnuthMorrisPrattTest.cpp)