zoukankan      html  css  js  c++  java
  • (三十七)常用 10 种算法——KMP 算法

    1.应用场景-字符串匹配问题

    • 字符串匹配问题:
    1. 有一个字符串 str1= ""硅硅谷 尚硅谷你尚硅 尚硅谷你尚硅谷你尚硅你好"",和一个子串 str2="尚硅谷你尚硅你"
    2. 现在要判断 str1 是否含有 str2, 如果存在,就返回第一次出现的位置, 如果没有,则返回-1

    2.暴力匹配算法

    如果用暴力匹配的思路,并假设现在 str1 匹配到 i 位置,子串 str2 匹配到 j 位置,则有:

    1. 如果当前字符匹配成功(即 str1[i] == str2[j]),则 i++,j++,继续匹配下一个字符
    2. 如果失配(即 str1[i]! = str2[j]),令 i = i - (j - 1),j = 0。相当于每次匹配失败时,i 回溯,j 被置为 0。
    3. 用暴力方法解决的话就会有大量的回溯,每次只移动一位,若是不匹配,移动到下一位接着判断,浪费了大量的时间。(不可行!)
    4. 暴力匹配算法实现
    public class ViolenceMatch {
      
      public static void main(String[] args) {
        // TODOAuto-generated method stub
        //测试暴力匹配算法
        String str1 = "硅硅谷 尚硅谷你尚硅 尚硅谷你尚硅谷你尚硅你好";
        String str2 = "尚硅谷你尚硅你~";
        int index = violenceMatch(str1, str2);
        System.out.println("index=" + index);
      }
    
      // 暴力匹配算法实现
      public static int violenceMatch(String str1, String str2) {
        char[] s1 = str1.toCharArray();
        char[] s2 = str2.toCharArray();
        int s1Len = s1.length;
        int s2Len = s2.length;
        int i = 0; // i 索引指向 s1
        int j = 0; // j 索引指向 s2
        while (i < s1Len && j < s2Len) {// 保证匹配时,不越界
          if(s1[i] == s2[j]) {//匹配 ok
            i++;
            j++;
          } else { //没有匹配成功
            //如果失配(即 str1[i]! = str2[j]),令 i = i - (j - 1),j = 0。
            i = i - (j - 1);
            j = 0;
          }
        }
        //判断是否匹配成功
        if(j == s2Len) {
          return i - j;
        } else {
          return -1;
        }
      }
    
    }
    

    3.KMP 算法介绍

    1. KMP 是一个解决模式串在文本串是否出现过,如果出现过,最早出现的位置的经典算法
    2. Knuth-Morris-Pratt 字符串查找算法,简称为 “KMP 算法”,常用于在一个文本串 S 内查找一个模式串 P 的出现位置,这个算法由 Donald Knuth、Vaughan Pratt、James H. Morris 三人于 1977 年联合发表,故取这 3 人的姓氏命名此算法.
    3. KMP 方法算法就利用之前判断过信息,通过一个 next 数组,保存模式串中前后最长公共子序列的长度,每次回溯时,通过 next 数组找到,前面匹配过的位置,省去了大量的计算时间
    4. 参考资料:https://www.cnblogs.com/ZuoAndFutureGirl/p/9028287.html

    4.KMP 算法最佳应用-字符串匹配问题

    • 字符串匹配问题:
    1. 有一个字符串 str1= "BBCABCDAB ABCDABCDABDE",和一个子串 str2="ABCDABD"
    2. 现在要判断 str1 是否含有 str2, 如果存在,就返回第一次出现的位置, 如果没有,则返回-1
    3. 要求:使用 KMP 算法完成判断,不能使用简单的暴力匹配算法
    • 思路分析图解
    举例来说,有一个字符串 Str1 = “BBCABCDAB ABCDABCDABDE”,判断,里面是否包含另一个字符串 Str2 =“ABCDABD”?
    
    1.首先,用 Str1 的第一个字符和 Str2 的第一个字符去比较,不符合,关键词向后移动一位
    

    2. 重复第一步,还是不符合,再后移
    

    3. 一直重复,直到 Str1 有一个字符与 Str2 的第一个字符符合为止
    

    4. 接着比较字符串和搜索词的下一个字符,还是符合。
    

    5.遇到 Str1 有一个字符与 Str2 对应的字符不符合。
    

    6.这时候,想到的是继续遍历 Str1 的下一个字符,重复第 1 步。(其实是很不明智的,因为此时 BCD 已经比较过了,没有必要再做重复的工作,一个基本事实是,当空格与 D 不匹配时,你其实知道前面六个字符是”ABCDAB”。KMP 算法的想法是,设法利用这个已知信息,不要把”搜索位置”移回已经比较过的位置,继续把它向后移,这样就提高了效率。)
    

    7.怎么做到把刚刚重复的步骤省略掉?可以对 Str2 计算出一张《部分匹配表》,这张表的产生在后面介绍
    

    8.已知空格与 D 不匹配时,前面六个字符”ABCDAB”是匹配的。查表可知,最后一个匹配字符 B 对应的”部分匹配值”为 2,因此按照下面的公式算出向后移动的位数:
    移动位数 = 已匹配的字符数 - 对应的部分匹配值
    因为 6 - 2 等于 4,所以将搜索词向后移动 4 位。
    
    9.因为空格与C不匹配,搜索词还要继续往后移。这时,已匹配的字符数为 2(”AB”),对应的”部分匹配值”为 0。所以,移动位数 = 2 - 0,结果为 2,于是将搜索词向后移 2 位。
    

    10.因为空格与 A 不匹配,继续后移一位。
    

    11.逐位比较,直到发现 C 与 D 不匹配。于是,移动位数 = 6 - 2,继续将搜索词向后移动 4 位。
    

    12.逐位比较,直到搜索词的最后一位,发现完全匹配,于是搜索完成。如果还要继续搜索(即找出全部匹配),移动位数 = 7 - 0,再将搜索词向后移动 7 位,这里就不再重复了。
    

    13.介绍《部分匹配表》怎么产生的 先介绍前缀,后缀是什么
    

    “部分匹配值”就是”前缀”和”后缀”的最长的共有元素的长度。以”ABCDABD”为例,
    -”A”的前缀和后缀都为空集,共有元素的长度为 0;
    -”AB”的前缀为[A],后缀为[B],共有元素的长度为 0;
    -”ABC”的前缀为[A,AB],后缀为[BC, C],共有元素的长度 0;
    -”ABCD”的前缀为[A,AB, ABC],后缀为[BCD, CD, D],共有元素的长度为 0;
    -”ABCDA”的前缀为[A,AB, ABC, ABCD],后缀为[BCDA, CDA, DA, A],共有元素为”A”,长度为 1;
    -”ABCDAB”的前缀为[A,AB, ABC, ABCD, ABCDA],后缀为[BCDAB, CDAB, DAB, AB, B],共有元素为”AB”,长度为 2;
    -”ABCDABD”的前缀为[A,AB, ABC, ABCD, ABCDA, ABCDAB],后缀为[BCDABD, CDABD, DABD, ABD, BD,D],共有元素的长度为 0。
    
    14.”部分匹配”的实质是,有时候,字符串头部和尾部会有重复。比如,”ABCDAB”之中有两个”AB”,那么它的”部分匹配值”就是 2(”AB”的长度)。搜索词移动的时候,第一个”AB”向后移动 4 位(字符串长度-部分匹配值),就可以来到第二个”AB”的位置。
    

    到此 KMP 算法思想分析完毕!
    
    • 代码实现
    public class KMPAlgorithm {
      
      public static void main(String[] args) {
        // TODOAuto-generated method stub
        String str1 = "BBC ABCDABABCDABCDABDE";
        String str2 = "ABCDABD";
        //String str2 = "BBC";
        int[] next = kmpNext("ABCDABD"); //[0, 1, 2, 0]
        System.out.println("next=" +Arrays.toString(next));
        int index = kmpSearch(str1, str2, next);
        System.out.println("index=" + index); // 15 了
      }
    
      //写出我们的 kmp 搜索算法
      /**
        *
        * @param str1 源字符串
        * @param str2 子串
        * @param next 部分匹配表, 是子串对应的部分匹配表
        * @return 如果是-1 就是没有匹配到,否则返回第一个匹配的位置
        */
      public static int kmpSearch(String str1, String str2, int[] next) {
        //遍历
        for(int i = 0, j = 0; i < str1.length(); i++) {
          //需要处理 str1.charAt(i) != str2.charAt(j), 去调整 j 的大小
          //KMP 算法核心点, 可以验证...
          while( j > 0 && str1.charAt(i) != str2.charAt(j)) {
            j = next[j-1];
          }
          if(str1.charAt(i) == str2.charAt(j)) {
            j++;
          }
          if(j == str2.length()) {//找到了 // j = 3 i
            return i - j + 1;
          }
        }
        return -1;
      }
    
      //获取到一个字符串(子串) 的部分匹配值表
      public static int[] kmpNext(String dest) {
        //创建一个 next 数组保存部分匹配值
        int[] next = new int[dest.length()];
        next[0] = 0; //如果字符串是长度为 1 部分匹配值就是 0
        for(int i = 1, j = 0; i < dest.length(); i++) {
          //当 dest.charAt(i) != dest.charAt(j) ,我们需要从 next[j-1]获取新的 j
          //直到我们发现 有 dest.charAt(i) == dest.charAt(j)成立才退出
          //这时 kmp 算法的核心点
          while(j > 0 && dest.charAt(i) != dest.charAt(j)) {
            j = next[j-1];
          }
          //当 dest.charAt(i) == dest.charAt(j) 满足时,部分匹配值就是+1
          if(dest.charAt(i) == dest.charAt(j)) {
            j++;
          }
          next[i] = j;
        }
        return next;
      }
    
    }
    
  • 相关阅读:
    今天才知道的JavaScript的真实历史~[转]
    JQuery实现可编辑的表格
    详细记录ASP.NET中的图象处理
    使用javascript比较任意两个日期相差天数(代码)
    你所不知的 CSS ::before 和 ::after 伪元素用法
    javascript模拟post提交
    jQuery/javascript实现IP/Mask自动联想功能
    CSS 中的强制换行和禁止换行
    17.C++-string字符串类(详解)
    16.C++-初探标准库
  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/everyingo/p/15079887.html
Copyright © 2011-2022 走看看