KMP

KMP的优势就在于 可以让模式串向右滑动尽可能多的距离
就是abc直接从模式串的第三个字母aba...开始匹配,为了实现这一目标,KMP需要预处理出模式串的next数组
理解KMP的关键是你要理解next数组,next数组中保存的就是一个模式串的后缀与前缀的最长匹配, 即next[i]=max(len),使得next[0]=next[i-len],next[1]=next[i-len+1]...,next[len-1]=next[i-1], 比如aaabcaaa这么一个串,那么它的next数组的值应该依次为
next[0]=-1,next[1]=0,next[2]=1,next[3]=2,next[4]=0,next[5]=0,next[6]=1,next[7]=2,next[8]=3.

void get_next(char *T,int *next,int len)
{
  int j=0,k=-1;
  next[0]=-1;
  while(j<=len)
  {
    if(k==-1||T[j]==T[k])
    {
      j++;k++;
      next[j]=k;
    }
    else
      k=next[k];
  }
}
插段获取next数组的代码题主自己体会一下,其实就是模式串自己和自己匹配一次,然后是两个字符串匹配的代码

int KMP(char *A,char *B,int len,int len2)
{
    int *next=new int[len+5];
    get_next(B,next,len);
    int i=0,j=0,ans=0;
    while(i<len2)
    {
        if(j==-1||A[i]==B[j])
            i++,j++;
        else
            j=next[j];
        if(j==len)
        {
            ans++;
            j=0;
        }
    }
    return ans;
}
04-27
### KMP算法的实现 KMP算法的核心在于通过构建前缀表来减少不必要的字符比较,从而提高字符串匹配的效率。以下是其实现细节: #### 构建前缀表 前缀表记录了模式串中每个位置对应的最长相等前后缀长度。对于给定的模式串`pattern`,可以通过以下方式计算其前缀表。 ```python def compute_prefix_table(pattern): n = len(pattern) prefix_table = [0] * n # 初始化前缀表 j = 0 # 表示当前匹配到的位置 for i in range(1, n): # 遍历模式串 while j > 0 and pattern[i] != pattern[j]: j = prefix_table[j - 1] if pattern[i] == pattern[j]: j += 1 prefix_table[i] = j # 记录当前位置的最大公共前后缀长度 return prefix_table ``` 此部分实现了如何利用模式串自身的特性跳过不必要匹配的过程[^2]。 #### 字符串匹配过程 基于已构建好的前缀表,可以快速完成目标字符串与模式串之间的匹配操作。 ```python def kmp_search(text, pattern): m = len(pattern) n = len(text) prefix_table = compute_prefix_table(pattern) # 获取前缀表 matches = [] # 存储匹配起始索引的结果列表 j = 0 # 当前匹配到的模式串位置 for i in range(n): # 遍历文本串 while j > 0 and text[i] != pattern[j]: j = prefix_table[j - 1] if text[i] == pattern[j]: j += 1 if j == m: # 如果完全匹配,则记录结果 matches.append(i - m + 1) j = prefix_table[j - 1] # 继续寻找下一个可能的匹配点 return matches ``` 以上代码展示了完整的KMP算法逻辑及其执行流程[^3]。 --- ### KMP算法的应用 #### 文本编辑器中的查找功能 在现代文本编辑器中,当用户输入一段文字并希望查询某个子串是否存在时,通常会调用高效的字符串匹配算法。由于KMP算法的时间复杂度为O(m+n),其中m为目标文本长度,n为模式串长度,在处理大规模数据集时表现尤为突出[^1]。 例如,假设有一个大型文档文件需要频繁检索某些关键词,采用KMP算法能够显著提升性能。 #### 生物信息学领域 DNA序列分析是一个典型的例子,科学家们经常面对海量基因组数据,而这些数据本质上就是由字母A、C、G、T组成的超长字符串。因此,使用像KMP这样的高级字符串匹配技术可以帮助研究人员更加快捷地定位感兴趣的片段。 此外,在网络入侵检测系统(IDS)、反病毒软件等领域也广泛运用到了类似的原理来进行恶意代码签名扫描等工作。 ---
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