KPM算法初步理解

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了KPM算法初步理解相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

  一个字符串“FBCABCDABABCDABCDABYW”中是否包含另外一个字符串“ABCDABY”?

  上面这道题目是一个经典的字符串匹配的题目,对于字符串匹配,比较好的算法里很容易想到KPM算法,那KPM算法是干什么的?为什么说KPM比较优秀?

    给定一个字符串O和F,长度分别是m、n,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O的每一个字符,与F的每一个字符进行比较,但是这种方法的时间复杂度是T(m*n),但是KPM算法使得时间复杂度为T(m+n),谁优谁劣就不言而喻了。

    关于其比较思想,我通过图解来说明下:

 (1)字符串”FBCABCDABABCDABCDABYW”的字符和”ABCDABY”的字符进行比较,如果不同就将”ABCDABY”往后移动一位,直到出现和”ABCDABY”首字符匹配的字符。

FBC ABCDAB ABCDABCDABYW

ABCDABY

FBC ABCDAB  ABCDABCDABYW

   ABCDABY

..........

FBC ABCDAB ABCDABCDABYW

        ABCDABY

(2)哎呦,上面找到第字符相同的了,那接着顺序比较”ABCDABY”中下一个字符,直到出现和”FBCABCDABABCDABCDABYW”中不匹配的字符。

FBC ABCDAB ABCDABCDABYW

        ABCDABY

............

FBC ABCDAB  ABCDABCDABYW

        ABCDABY

(3)妈呀,又出现不匹配了,这时常规想法是将”ABCDABY”整体往后移动一位,然后在逐个比较,这样虽然也行,但是效率比较低,因为前面相同的字符串已经比较过了,再次比较是重复的东西。       

    KPM算法是此时移动位数 = 已经比较的字符数 - 除去最后一个不匹配字符中对应的部分匹配数,这个部分匹配是指F中已经比较的字符串”ABCDAB”中部分O中已经比较的“ABCDAB”重复的最大长度。那F中已经比较的”ABCDAB”字符数是6,O中和”ABCDAB”和F中”ABCDAB”部分重复的字符数是2(”AB”),那6-2=4,关于部分匹配解释如下:

  部分匹配数组的生成方法如下:

  先说两个名词:前缀和后缀。

  前缀:除去最后一个字符,一个字符串的全部组合。

  后缀:除去第一字符,一个字符串的全部组合。

  如“ABCDEABC”:

A的前缀后缀都是空,所以临时匹配是0;

AB的前缀是A,后缀是B,临时匹配是0;

ABC的前缀是A、AB,后缀是BC、B,其临时匹配是0;

ABCD的前缀是A、AB、ABC,后缀是BCD、CD、B,其临时匹配是0;

ABCDE前缀是A、AB、ABC、ABCD,后缀是BCDE、CDE、DE、E,其临时匹配是0;

ABCDEA前缀是A、AB、ABC、ABCD、ABCDE,其后缀是BCDEA、CDEA、DEA、EA、A,其

临时匹配是1(A);

ABCDEAB前缀是A、AB、ABC、ABCD、ABCDE、ABCDEA,后缀是BCDEAB、CDEAB、DEAB、EAB、AB、A,其临时匹配是2(AB);

ABCDEABC前缀是A、AB、ABC、ABCD、ABCDE、ABCDEA、ABCDEAB后缀是BCDEABC、CDEABC、DEABC、EABC、ABC、BC、C,其临时匹配是3(ABC)。

即移动到:

FBC ABCDAB ABCDABCDABYW

        ABCDABY

(4)空格与C不匹配,那就还要继续往后移,这时已匹配的字符数为2("AB"),"部分匹配值"为0。所以,移动位数为 2,于是将搜索词向后移2位。

FBC ABCDAB ABCDABCDABYW

          ABCDABY  

(5)A和空格不匹配,继续往后移动一位。

FBC ABCDAB ABCDABCDABYW

           ABCDABY

(6)逐个比较,找到上下不同的字符,发现Y和C不同,那按照(3)的算法,那移动位数是6-2=4.

FBC ABCDAB ABCDABCDABYW

           ABCDABY

(7)最后还是逐个比较,完全匹配。此时发现F中还有一位没有比较,继续使用步骤(3)的算法,移动位数:7-0=7。

FBC ABCDAB ABCDABCDABYW

               ABCDABY

(8)再次比较W和A,还是不匹配,往后移动一位,发现比较完了,完成搜索。

  以上是KPM算法的理解,关于这个算法的实现,将在下篇博客中记录,关于本文,欢迎吐槽............

 

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