【数据结构】— kmp算法和strstr函数
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。
kmp算法和strstr函数
引言
现实生活中，字符串匹配在很多的应用场景里都有着极其重要的作用，包括生物信息学、信息检索、拼写检查、语言翻译、数据压缩、网络入侵检测等等，至此诞生了很多的算法，那么我们今天就来探索这两种经典的算法。
一、概念分析
首先我们需要了解到什么是kmp算法和strstr函数 概念如下：KMP算法是一种改进的字符串匹配算法，由D.E.Knuth，J.H.Morris和V.R.Pratt提出的，因此人们称它为克努特—莫里斯—普拉特操作（简称KMP算法）。KMP算法的核心是利用匹配失败后的信息，尽量减少模式串与主串的匹配次数以达到快速匹配的目的。具体实现就是通过一个next()函数实现，函数本身包含了模式串的局部匹配信息。(来自百度百科) strstr(str1,str2) 函数用于判断字符串str2是否是str1的子串。如果是，则该函数返回 str1字符串从 str2第一次出现的位置开始到 str1结尾的字符串；否则，返回NULL。(来自百度百科)
分析
在这里我们很明显的看到，strstr作为最原始的算法，他的最差时间复杂度为O(len(s)*len(t))，效率是非常的低下的，而经过改良优化后的kmp算法则为O(m+n)，两者进行一对比发现差距真的很大，而且kmp算法算然把字符串遍历了一遍，但如果不遍历一遍，怎么可能匹配的出来呢?
原理分析
对比发现，strstr函数对整个母串和字串都进行了多次的遍历，做了很多的重复工作，浪费了一些我们已经知道的信息，直接导致了时间的消耗，大大的降低了效率。例如，一个长度为9的t字符串abcdabcad，字串s为abca，当我们的指针走到t[4]的时候，发现匹配失败，此时s位置的指针已经走到了s[3]的位置，又得重新回到s[0],继续和t[4]，进行匹配，重复此步骤，直到遍历完字符串t为止。这样子的话，重复匹配了s的字符n多次，所以效率极低。
strstr代码如下：
size_t Find(const char* str, size_t pos = 0) const
//(两个指针，字串和父串从第一个开始字符匹配，如果第一个字符匹配后，
//开始逐个字符串匹配到最后一个，中途若有不同，字串退回开始，父串不变，继续重复操作，直至找到为止)
{
if (pos > _size)
{
cout << "pos位置有误报<<endl";
}
size_t index_str = 0;
//若循环条件退出，要么找到了，要么找到结尾也没找到
while (_str[index_str] != '\0')
{
if (_str[index_str] == *str)//从开头开始匹配字符
{
size_t Find_index = index_str;
size_t str_index = 0;
while (1)
{
//如果遍历完了str没有停下来，就表示找到了
if (str[str_index] == '\0')
{
return index_str;
}
//如果不相等就结束循环
if (_str[Find_index] != str[str_index])
{
break;
}
Find_index++;
str_index++;
}
//跳出循环
}
//不匹配继续向前找
index_str++;
}
return -1;
}KMP算法原理
基本操作
图解
KMP原理
可能有人会想，为啥我们敢跳过那段长度为next的距离呢，再来一个图解。
竖线叫abc吧。
- 主串叫t，子串交s 请看ab线中间包含的t中的子串，它在t中是一个以s[0]为开头，比黑块更长的前缀。 请看ab线中间包含的t中的子串，它在t中是一个以b线前一个元素为结尾，比黑块更长的后缀。 请回想黑块定义：这是目前位置之前的子串中，最长的相同前后缀。 请再想一想我们当初为什么能配到这里呢？
- 这个位置之前，我们全都一样，所以多长的后缀都是相等的。其实就是，主数组后缀等于子数组后缀，而子数组前缀不等于子数组后缀，所以子数组前缀肯定不等与主数组后缀，也就是说，当前位置肯定配不出来这是比最长相同前后缀更长的前后缀啊兄弟。。。所以肯定不相等，如果相等，最长相同前后缀至少也是它了啊。有可能我的语言表达的不是很清晰，但是看着图解或许能更清楚一些。
三、复杂度分析
- 时间复杂度是一个算法最为关键的性质，那么一起看一下这两者的时间复杂度对比，KMP在父串上的指针，两种情况，要么配了头一个就不对，就往后走了，这时用O(1)排除了一个位置。要么就是，配了n个位置以后配不对了，那不管next数组是多少，主串上的指针总会向后走n个位置的，所以每个位置还是O(1)，这样看来，主串长度是len的话，时间复杂度就是O(len)啊。再看next数组求解的操作，一样的啊，最多就是子串的长度那么多。所以总体时间复杂度O(m+n),原来是O(m*n)，这是一种非常聪明的方法，难怪可以称之为经典。
四、KMP算法代码
#define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS 1
#include <iostream>
#include <cstring>
using namespace std;
typedef char* String;
//得到next数组
void Get_Next(String T, int *next)
{
int j, k;
j = 0;
k = -1;
next[0] = -1;
while (j < strlen(T))
{
if (k == -1 || T[j] == T[k])
{
j++;
k++;
next[j] = k;
}
else
{
k = next[k];
}
}
}
//KMP算法
int KMP(String S, String T, int *next)
{
int i = 0, j = 0;
Get_Next(T, next);
int slen = strlen(S);
int tlen = strlen(T);
while (i < slen && j < tlen)
{
if (j == -1 || S[i] == T[j])
{
i++;
j++;
}
else
{
j = next[j];
}
}
if (j == tlen)
{
return i - tlen;
}
else
{
return -1;
}
}
void main()
{
cout << "next就是输入的那一串字符每一个字符多对应的下标 " << endl;
int N;
cout << "请输入你想测试的次数：" << endl;
cin >> N;
while (N--)
{
cout << endl;
cout << "请输入一串字符：" << endl;
char S[255];
char T[255];
cin >> S >> T;
int next[255];
int i = 1;
//cout << strlen(S) << endl;
Get_Next(T, next);
cout << "模式每一个字符对应的next的值为:" << endl;
for (i = 0; i < strlen(T); i++)
{
printf("%d ", next[i]);
}
cout << endl;
cout << "匹配出现的位置：" << KMP(S, T, next) << endl;
}
cout << endl;
system("pause");
}发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/153013.html原文链接：https://javaforall.cn