字符串匹配

七

字符串匹配那些事（一）

jiye

本系列文章主要介绍几种常用的字符串比较算法，包括但不限于蛮力匹配算法，KMP算法，BM算法，Horspool算法，Sunday算法，fastsearch算法，KR算法等等。
本文主要介绍KMP算法和BM算法，它们分别是前缀匹配和后缀匹配的经典算法。所谓前缀匹配是指：模式串和母串的比较从左到右，模式串的移动也是从左到右；所谓后缀匹配是指：模式串和母串的的比较从右到左，模式串的移动从左到右。看得出来前缀匹配和后缀匹配的区别就仅仅在于比较的顺序不同。下文分别从最简单的前缀蛮力匹配算法和后缀蛮力匹配算法入手，详细的介绍KMP算法和BM算法以及它们的实现。

KMP算法

首先来看一下前缀蛮力匹配算法的代码（以下代码从linux源码string.h中抠出），模式串和母串的比较是从左到右进行（strncmp()），如果找不到和模式串相同的子串，则从左到右移动模式串，距离为1（s++）。

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char* strstr(registerconst char *s, registerconst char *wanted)

{

    registerconst size_t len = strlen(wanted);

    if(len == 0) return(char*)s;

    while(*s != *wanted || strncmp(s, wanted, len))

        if(*s++ == '\0')

            return(char*)NULL;

    return(char*)s;

}

KMP算法中的KMP分别是指三个人名：Knuth、Morris、Pratt，其本质也是前缀匹配算法，对比前缀蛮力匹配算法，区别在于它会动态调整每次模式串的移动距离，而不仅仅是加一，从而加快匹配过程。下图通过一个直观的例子展示前缀蛮力匹配算法和KMP算法的区别，前文提过，这二者唯一的不同在于模式串移动距离。

上图中，前缀蛮力匹配算法发现匹配不上，就向右移动距离1，而KMP算法根据已经比较过的前缀信息，了解到应该移动距离为2；换句话说针对母串的下一个匹配字符，KMP算法了解它下回应该匹配模式串的哪个位置，比如上图中，针对母串的第i+1个字符，KMP算法了解它应该匹配模式串的第k+1个字符。为什么会是这样，这是因为母串的子串T[i-k, i]=aba，而模式串的子串P[0,k]=aba，这二者正好相等。所以模式串应该移动到这个位置，从而让母串的第i+1个字符和模式串的第k+1个字符继续比较。

那k值又是如何寻找？请注意上图中，模式串位置j已经匹配上母串的位置i，也就是T[i-k, i] = P[j-k, j]=aba；根据前文的T[i-k, i] = P[0, k] = aba， 从而得出P[0, k] = P[j-k, j] = aba。通过观察发现，就是在模式的子串[0, j]中寻找一个最长前缀[0,k]，从而使得[j-k, j] = [0,k]；
于是可以定义一个jump数组，jump[j]=k，表示满足P[0, k] ==P[j-k, j] 的最大k值，或者表述为：如果模式串j+1匹配不上母串的i+1,那跳转到模式串k+1继续比较。有了这个jump数组，就很容易写出kmp算法的伪代码：

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j:=0;

fori:=1 to n do

Begin

   while(j>0) and (P[j+1]<>T[i]) doj:=jump[j];[

   ifP[j+1]=T[i] then j:=j+1;

   ifj=m then

   Begin

       writeln('Pattern occurs with shift ',i-m);

   end;

end;

KMP算法中jump数组的构建可以通过归纳法来解决，首先确定jump[1]=0；假设jump[j]=k，也就是P[0, k] == P[j-k, k]，如果P[j+1] == P[k+1]，那么得出[0,k+1] = P[j-k, j+1]，从而更加定义得出jump[j+1] = k+1；
如果P[j+1] != P[k+1]，那就接着比较P[j+1] ?= P[k1+1]，其中（jump[k] = k1），根据（jump[k]=k1）的定义，P[0,k1] == P[k-k1, k]，根据（jump[j]=k）的定义，P[0, k] == P[j-k, k]，根据这两个等式，推出P[0, k1] == P[j-k1, j]，如果此时P[j+1] == P[k1+1]，则得出：jump[j+1] = K1 +1 = jump[k] +1。
如果P[j+1] != P[K1+1]，继续递归比较P[j+1] 和P[jump[jump[k]]+1]  ….  P[1]；
如果依次比较都不相等，那么jump[j+1] = 0；写成伪代码如下，可以看出其实就是模式串自我匹配的过程。

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jump[1]:=0;

j:=0;

fori:=2 to m do

begin

    while(j>0) and (P[j+1]<>P[i]) doj:=jump[j];

    ifP[j+1]=P[i] then  j:=j+1;

    jump[i]:=j;

end;

考虑模式串匹配不上母串的最坏情况，前缀蛮力匹配算法的时间复杂度最差是O(n×m)，最好是O(n),其中n为母串的长度，m为模式串的长度。KMP算法最差的时间复杂度是O(n)；最好的时间复杂度是O(n/m)。

BM算法

后缀匹配，是指模式串的比较从右到左，模式串的移动也是从左到右的匹配过程，经典的BM算法其实是对后缀蛮力匹配算法的改进。所以还是先从最简单的后缀蛮力匹配算法开始。下面直接给出伪代码，注意这一行代码：j++；BM算法所做的唯一的事情就是改进了这行代码，即模式串不是每次移动一步，而是根据已经匹配的后缀信息，从而移动更多的距离。

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j = 0；

while(j <= strlen(T) - strlen(P)) {

   for(i = strlen(P) - 1; i >= 0 && P[i] ==T[i + j]; --i)

   if(i < 0)

      match；

   else

      ++j；

}

为了实现更快移动模式串，BM算法定义了两个规则，好后缀规则和坏字符规则，如下图可以清晰的看出他们的含义。利用好后缀和坏字符可以大大加快模式串的移动距离，不是简单的++j，而是j+=max (shift(好后缀), shift(坏字符))

先来看如何根据坏字符来移动模式串，shift(坏字符)分为两种情况：

• 坏字符没出现在模式串中，这时可以把模式串移动到坏字符的下一个字符，继续比较，如下图：

• 坏字符出现在模式串中，这时可以把模式串第一个出现的坏字符和母串的坏字符对齐，当然，这样可能造成模式串倒退移动，如下图：

为了用代码来描述上述的两种情况，设计一个数组bmBc['k']，表示坏字符‘k’在模式串中出现的位置距离模式串末尾的最大长度，那么当遇到坏字符的时候，模式串可以移动距离为： shift(坏字符) = bmBc[T[i]]-（m-1-i)。如下图：

数组bmBc的创建非常简单，直接贴出代码如下：

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voidpreBmBc(char*x, intm, intbmBc[]) {

    inti;

    for(i = 0; i < ASIZE; ++i)

         bmBc[i] = m;

    for(i = 0; i < m - 1; ++i)

         bmBc[x[i]] = m - i - 1;

}

再来看如何根据好后缀规则移动模式串，shift（好后缀）分为三种情况：

• 模式串中有子串匹配上好后缀，此时移动模式串，让该子串和好后缀对齐即可，如果超过一个子串匹配上好后缀，则选择最靠左边的子串对齐。

  

• 模式串中没有子串匹配上后后缀，此时需要寻找模式串的一个最长前缀，并让该前缀等于好后缀的后缀，寻找到该前缀后，让该前缀和好后缀对齐即可。

  

• 模式串中没有子串匹配上后后缀，并且在模式串中找不到最长前缀，让该前缀等于好后缀的后缀。此时，直接移动模式到好后缀的下一个字符。

  

为了实现好后缀规则，需要定义一个数组suffix[]，其中suffix[i] = s 表示以i为边界，与模式串后缀匹配的最大长度，如下图所示，用公式可以描述：满足P[i-s, i] == P[m-s, m]的最大长度s。

构建suffix数组的代码如下：

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suffix[m-1]=m;

for(i=m-2；i>=0；--i){

    q=i;

    while(q>=0&&P[q]==P[m-1-i+q])

        --q;

    suffix[i]=i-q;

}

有了suffix数组，就可以定义bmGs[]数组，bmGs[i] 表示遇到好后缀时，模式串应该移动的距离，其中i表示好后缀前面一个字符的位置（也就是坏字符的位置），构建bmGs数组分为三种情况，分别对应上述的移动模式串的三种情况

• 模式串中有子串匹配上好后缀

  

• 模式串中没有子串匹配上好后缀，但找到一个最大前缀

  

• 模式串中没有子串匹配上好后缀，但找不到一个最大前缀

  

构建bmGs数组的代码如下：

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voidpreBmGs(char*x, intm, intbmGs[]) {

   inti, j, suff[XSIZE];

   suffixes(x, m, suff);

   for(i = 0; i < m; ++i)

      bmGs[i] = m;

   j = 0;

   for(i = m - 1; i >= 0; --i)

      if(suff[i] == i + 1)

         for(; j < m - 1 - i; ++j)

            if(bmGs[j] == m)

               bmGs[j] = m - 1 - i;

   for(i = 0; i <= m - 2; ++i)

      bmGs[m - 1 - suff[i]] = m - 1 - i;

}

再来重写一遍BM算法：

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j = 0；

while(j <= strlen(T) - strlen(P)) {

   for(i = strlen(P) - 1; i >= 0 && P[i] ==T[i + j]; --i)

   if(i < 0)

      match；

   else

      j += max(bmGs[i], bmBc[T[i]]-（m-1-i))；

}

考虑模式串匹配不上母串的最坏情况，后缀蛮力匹配算法的时间复杂度最差是O(n×m)，最好是O(n),其中n为母串的长度，m为模式串的长度。BM算法时间复杂度最好是O(n/(m+1))，最差是多少？留给读者思考。

字符串匹配BM（Boyer-Moore）算法学习心得

　　BM算法 是 Boyer-Moore算法 的缩写，是一种基于后缀比较的模式串匹配算法。BM算法在最坏情况下可以做到线性的，平均情况下是亚线性的（即低于线性）。这也是他在实际应用中优于KMP算法的一个原因吧。

　　最近突然在看[柔性字符串匹配].[Flexible.Pattern.Matching.in.Strings](Gonzalo.Navarro,.Mathieu.Raffinot)，想了解一下字符串匹配的一些算法，以前使用的算法基本都只是和ACM有关的，而且在单串匹配的情况下一般都只用KMP算法，而在这本书中对KMP算法的评价并不是很好，原因主要是出于工程上的“实用”上的原因吧。KMP算法虽然在理论上最坏复杂度也是线性的，可是在实际应用中并没有那么多最坏情况，而且如果用于模式匹配的话，很多情况下模式串也是很短的。

　　下面来说一说我写这个的原因吧，我搞了两年ACM嘛，现在看书肯定还是和ACM有一定关系的，而且很自然的会将一些事情和ACM中做对比的。[柔性字符串匹配]说KMP在实际应用中不好，那我就想反过来看一下在实际应用中比较好的算法在ACM中效果怎么样了，最先看到的就是BM算法（当然在书中还看到了Shift-or 和Shift-and 算法，但由于长度限制差别太大，实在不具可比性，不过这两个算法个人感觉是相当优雅的）。由于这本书太实用了，对于“不实用”的算法都只做基本介绍（对于KMP算法也一样，只做了一点大概的介绍，其实我非常不明白为什么会出现这种现象，难道理论和应用的差别有这么大么?）。书上说原始BM算法在最坏情况下复杂度是O(n*m)的，O(n*m)的算法在ACM中必然是不“实用”的，但它说BM算法有两个优化版本可以在最坏情况下也能达到线性的。这样一来我觉得就有一定可比性了，于是就想仔细看一下BM算法。

　　书上说的两个算法是：the Boyer-Moore-Galil [Gal79] and the Turbo-BM[CGR92] algorithms。

　　我找了找，也没找到什么相关资料，但是回头一想这个算法都出来这么久了，直接搜BM算法应该也能搜出优化过的BM算法吧。

　　下面是我找到的一些文章。

 

字符串匹配那些事（一）

　　这篇文章好像是淘宝的吧，其中没有明确指出BM算法的时间复杂度。

M模式匹配算法原理（图解）

　　这篇文章对BM进行了大致的讲解，文中分析到了时间复杂度，

　　文中为：最好情况下的时间复杂度为O(n/m)，最坏情况下时间复杂度为O(m·n)。

精确字符串匹配（BM算法）  BM 算法中“好后缀”预处理

　　在第一篇文章中提到了时间复杂度：整个算法的时间复杂度最坏的情况是 O(m)，m 是 T 的长度。

　　可有一点我不明白，按这篇文章中的作法，好像并没有对原始的BM算法进行优化，而原始的BM算法确实是O(m·n)的。

 

　　又重新去搜论文了。

A Fast String Searching Algorithm - The University of Texas at Austin

Boyer-Moore-Galil [Gal79] Z. Galil. On improving the worst case running time of the Boyer-Moore string searching algorithm. Communications of the ACM, 22(9):505–508, 1979.

　　看了一下这两篇论文，看一下第一篇，实在太长了（其实只有11页但相对于第二篇只有4页）。然后果断看第二篇，虽然已经是三十多年前的论文了。

　　在这里费话两句，之前我因为《柔性字符串匹配》这本书说KMP不怎么实用，心里还感觉有点不爽，你说KMP不实用，那你拿一个实用且理论最坏复杂度为线性的算法让我看看。再加上找了一天多也只有一些BM算法的原始版。看了上面的第二篇文章，实现了一下其中的算法并在POJ上试了试，果然没问题。在这一刻我深深的折服于《柔性字符串匹配》了。这本书果然名副其实。值得推荐。

　　好了，费话也就说这么多，接下来说点技术性的吧，看看Z. Galil. 是如何将BM的最坏情况复杂度降到线性的。在这里，我默认大家是明白BM算法原理的。加上上面已经有那么多文章是写BM算法的了（如果需要，建议阅读淘宝的那篇），我这里只讨论的优化了。

　　

　　以下讨论中，文本串用T表示，模式串用p表示。|S|表示字符串S的长度。默认情况下，n=|T|，m=|p|

 

　　为什么原始的BM算法在最坏情况下是O(n*m)的呢？一个最简单的实例就是 p=a^m，T=a^n。就是说模式串是由m个a组成，文本是由n个a组成，在这种情况下，找出所有匹配复杂度就是O(n*m)的。造成这种情况最主要的就是BM算法在向后滑动的时候对之前匹配过的字符的利用率并不高，不像KMP，一旦匹配过，就不会再回过头再匹配一次，这也是我感觉KMP相当神的一点。
　　在此之前先讨论几个概念，一个是字符串的周期性。
　　直观的理解就是类似：abcabcabcabc,aabaabaab...这样的串，都是有周期性的。我们在这里认为这种模式串也具有周期性的——abcabcab，就是最一个重复单元是不完整的。这里的周期性指至少重复一次以上，这种串不算有周期性——abcdabc。随便提一下，这样的串不具有周期性——ababababc，这里的周期性是针对于整个字符串来说的。

　　对于具用周期性的模式串，记模式串的最小正周期长度为ord。
　　再引出一个定义：匹配块，T中的一段匹配块是一段连续的字符串，其中包含有匹配上的匹配串，并且这些匹配上的区域是相互重叠的并且尽可能向左右延伸。当然在匹配块中不包含多余的字符。举一个例子。（这里对匹配块的定义不准确，大家明白这个意思就行了。）
　　　　p = aba
　　　　T = abababaabaaba
　　其中前面一部分就是一个匹配块：abababa，后面的abaaba不算，因为匹配上匹配串没有相互重叠。
　　基于以下几点讨论，我们可以对BM算法进行优化。

　　　　（1）如果文本串中不含模式串，那么BM算法在最坏情况下的比较次数为7n次。
　　　　（2）BM算法的最坏情况复杂度为O(n+r*m)，其中n为|T|，m为|p|，r为p在T中出现次数。
　　　　（3）如果在上式中r>2n/m，则p是具有周期性的。
　　　　（4）如果p不具周期性，那么BM算法在最坏情况下是线性的。
　　　　（5）记一个匹配块中所有匹配上的位置为p0,p1,...,pk（以递增方式排列），
　　　　　　　那么对于0<i<=k,pi - p(i-1)=ord。而且每个匹配块中的匹配可以做到线性。
　　　　（6）优化之后的BM' 算法是O(n)的。

　　优化方法：每次成功匹配以后，向右移ord，并且在这种情况下只匹配那ord个字符。
　　伪代码如下：

 1     last = 0; 2     for(k=0; k+|p|<=|T|; ) 3     { 4         for(i=pn-1; i>=last && T[k+i]==p[i]; ) 5             i--; 6         if( i<last ) 7         {   /// 成功匹配 8             last = |p| - ord; 9             k += ord;10         }11         else12         {   /// 匹配失败13             last = 0;14             k += (BM算法中的移动距离);15         }16     }

　　这里就是算法的核心了。这里 hust 有BM实现poj 3461的完整代码。
　　这个优化只要知道的话就很好做了，在已有的BM代码上加两行就实现了。
　　这个改进之后的BM' 算法在最坏情况下是线性的。
　　下面是相关说明，论文上也有证明。这里以比较直白的方式对其进行一些分析。

（1）如果文本串中不含模式串，那么BM算法在最坏情况下的比较次数为7n次。
　　　　这一条我也不知道怎么证明的，这里默认他是正确的吧。论文上说比较复杂没有介绍。

（2）BM算法的最坏情况复杂度为O(n+r*m)，其中n为|T|，m为|p|，r为p在T中出现次数。
　　　　这里我们把所有的r次完整匹配取出来，总共r*m次比较。这里我们想像用这r次匹配上的位置（取最左端）把T分割成了r+1个部分。对于前r个部分，我们还需要在其右端加上(m-1)字符。这里的r+1个文本串已经无法匹配上p了。所以这里可以直接使用（1）了。而这时的总长度约为（n+r*m），代入第一条可得总比较次数少于：
7*n + 8*r*m <- ( 7*(n+r*m) + r*m )

（3）如果在上式中r>2n/m，则p是具有周期性的。
　　　　这里可以用鸽笼原理。先讨论当r>n/m时，即r*m>n。所有匹配的长度之和已经大于了|T|，这时，至少有两个匹配上的串是互相重叠的。这样，r>2*n/m就很好理解了吧，r*(m/2)>n，至少存在两次匹配上的串是互相重叠的，并且，重叠部分大于m/2。这代表了什么含意呢？想像一下，一个字符串，可以通过平移一小段距离，使重叠的那一部分互相匹配。这可以推出这个串是具有周期性的。

（4）如果p不具周期性，那么BM算法在最坏情况下也是线性的。
　　　　这条可以用（3）的逆否命题得到：如果p不具有周期性，那么在上式中r<=2n/m。再代入（2）中表达式O(n+r*m)。可得此时BM算法复杂度O(3*n)即O(n)。

（5）记一个匹配块中所有匹配上的位置为p0,p1,...,pk（以递增方式排列）。那么对于0<i<=k,pi - p(i-1)=ord。
　　　　这一点显然吧。其实我并不是特别明白论文中特意指出这一点的意义何在。

（6）BM' 算法是O(n)的。
　　　　在这一点的理解上，很接近第二步的分析。把所有的匹配块提取出来，对于匹配块来说匹配是线性的，匹配块的总长是在O(n)级别的。这里需要说明一点的是匹配块是可以相互重叠的，但重叠部分不会大于m/2。而在剩下部分的匹配依然是O(n)级别的，所以总的时间复杂度也是O(n)的。

 

　　最后加一点关于（4）点的讨论：我之前有一个错误的认识，我以为当p=b+a^m,T=a^n 时BM算法也是O(n*m)的，但我分析错了一个地方，我以为当每次匹配到p的最左边的b时，失败后只向右跳一个字符，而实际情况是向右跳了串长这么多。对BM的理解不够啊。

　　附上poj测试图，虽然从这里看BM算法跑得比kmp慢了一点，但我已经很满足了。