KMP(Knuth-Morris-Pratt)算法是一种字符串匹配算法,可以在一个文本串S内查找一个模式串P的出现位置,时间复杂度为O(m+n),其中m和n分别为模式串P和文本串S的长度。
KMP算法的核心思想是通过利用已经匹配的部分,消除在模式串与文本串匹配中重复的比较。主要有两个步骤:
1.预处理
首先,对模式串进行预处理,生成一个next数组,其定义如下:next[i]表示当第i位不匹配时,下一次匹配从模式串的哪个位置开始。
next[0] = -1,next[1] = 0,其余的位置可以通过递推求出。
next[i+1] = next[k] + 1,其中k为0到i-1中满足P[0,k]等于P[i-k,i-1]的最大k值。
可以发现,next数组的递推过程和模式串自身的匹配有关。
2.匹配
当在文本串S中匹配到第i位时,如果P[j]等于S[i],则继续向下匹配。否则,将P[0,j]与P[next[j]]之间的子串与S[i-j,i-1]进行匹配。因为next[j]表示P[0,j]的真前缀和真后缀相等的最大长度,所以匹配时可以跳过已经匹配过的前缀,从next[j]开始。
下面给出KMP算法的python实现:
```
def kmp(s, p):
n, m = len(s), len(p)
nxt = [-1] * m
for i in range(1, m):
j = nxt[i - 1]
while j != -1 and p[j + 1] != p[i]:
j = nxt[j]
if p[j + 1] == p[i]:
nxt[i] = j + 1
i, j = 0, -1
while i < n and j < m - 1:
if s[i] == p[j + 1]:
j += 1
elif j != -1:
j = nxt[j]
continue
i += 1
if j == m - 1:
return i - m
else:
return -1
```
下面是一个使用KMP算法查找模式串在文本串中出现位置的例子:
```
text = "abcabcababaccc"
pattern = "abab"
pos = kmp(text, pattern)
print(pos)
```
输出结果为6,表示模式串“abab”在文本串“abcabcababaccc”中的起始位置为6。
总之,KMP算法是一种高效的字符串匹配算法,在字符串处理中有广泛的应用。
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