字符串匹配---KMP

kmp算法：给定两个字符串O和f，长度为n和m，判断f是否在O中出现，如果出现则返回出现的位置。常规方法是遍历a的每一个位置，然后从该位置开始和b进行匹配，但是这种方法的复杂度是O(nm)。kmp算法通过一个O(m)的预处理，使匹配的复杂度降为O(n+m)。

kmp算法思想

在字符串O中寻找f，当匹配到位置i时两个字符串不相等，将字符串f向前移动。常规是每次向前移动1位，但它没有考虑前i-1位已经比较过这个事实，效率不高。其实一次性可移动K位的，当：

· A段字符串是f的一个前缀。

· B段字符串是f的一个后缀。

· A段字符串和B段字符串相等。

所以，前移k位之后，可以继续比较位置i的前提是，f的前i-1个位置满足：长度为i-k-1的前缀A和后缀B相同。只有这样，才可以前移k位后从新的位置继续比较。即，（0~i）视为一个包含相同前缀和后缀的字符串（长度为k）。

所以kmp算法的核心：计算字符串f每个位置之前的字符串的前缀和后缀公共部分的最大长度（不包括字符串本身，否则最大长度始终是字符串本身）。获得f每一个位置的最大公共长度之后，就可以利用该最大公共长度快速和字符串O比较。当每次两个字符串的字符不同时，就可以根据最大公共长度将字符串f向前移动(已匹配长度-最大公共长度)位，接着继续比较下一个位置。事实上，字符串f的前移只是概念上的前移，只要我们在比较的时候从最大公共长度之后比较f和O即可达到字符串f前移的目的。

next数组计算

要获得字符串f每一个位置的最大公共长度。这个最大公共长度在算法导论里面被记为next数组。在这里要注意一点，next数组表示的是长度，下标从1开始；但是在遍历原字符串时，下标还是从0开始。假设我们现在已经求得next[1]、next[2]、……next[i]，分别表示长度为1到i的字符串的前缀和后缀最大公共长度，现在要求next[i+1]。由上图我们可以看到，如果位置i和位置next[i]处的两个字符相同（下标从零开始），则next[i+1]等于next[i]加1。如果两个位置的字符不相同，我们可以将长度为next[i]的字符串继续分割，获得其最大公共长度next[next[i]]，然后再和位置i的字符比较。这是因为长度为next[i]前缀和后缀都可以分割成上部的构造，如果位置next[next[i]]和位置i的字符相同，则next[i+1]就等于next[next[i]]加1。如果不相等，就可以继续分割长度为next[next[i]]的字符串，直到字符串长度为0为止。

 

public int[] getNext(String b)  {      int len=b.length();      int j=0;                int next[]=new int[len+1];//next表示长度为i的字符串前缀和后缀的最长公共部分，从1开始      next[0]=next[1]=0;                for(int i=1;i<len;i++)//i表示字符串的下标，从0开始      {//j在每次循环开始都表示next[i]的值，同时也表示需要比较的下一个位置          while(j>0&&b.charAt(i)!=b.charAt(j))j=next[j];          if(b.charAt(i)==b.charAt(j))j++;          next[i+1]=j;      }                return next;  }  

注意：求取的next数组表示长度为1到m的字符串f前缀的最大公共长度，所以需要多分配一个空间。而在遍历字符串f的时候，还是从下标0开始(位置0和1的next值为0，所以放在循环外面)，到m-1为止。代码的结构和上面的讲解一致，都是利用前面的next值去求下一个next值。

字符串匹配

计算完成next数组之后，我们就可以利用next数组在字符串O中寻找字符串f的出现位置。匹配的代码和求next数组的代码非常相似，因为匹配的过程和求next数组的过程其实是一样的。假设现在字符串f的前i个位置都和从某个位置开始的字符串O匹配，现在比较第i+1个位置。如果第i+1个位置相同，接着比较第i+2个位置；如果第i+1个位置不同，则出现不匹配，我们依旧要将长度为i的字符串分割，获得其最大公共长度next[i]，然后从next[i]继续比较两个字符串。这个过程和求next数组一致，所以可以匹配代码如下

 

public void search(String original, String find, int next[]) {      int j = 0;      for (int i = 0; i < original.length(); i++) {          while (j > 0 && original.charAt(i) != find.charAt(j))              j = next[j];          if (original.charAt(i) == find.charAt(j))              j++;          if (j == find.length()) {              System.out.println("find at position " + (i - j));              System.out.println(original.subSequence(i - j + 1, i + 1));              j = next[j];          }      }  } 

注意：每次我们得到一个匹配之后都要对j重新赋值。

复杂度

kmp算法的复杂度是O(n+m)，可以采用均摊分析来解答。