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  • KMP 模板

    转自bochuan007

    #include<iostream>  
    #include<string>  
    using namespace std;  
      
    string a,b;  
    int p[10000];  
    int i,j,m,n;  
      
    int main(){  
        cin>>a;  
        cin>>b;  
        n=a.length();  
        m=b.length();  
        p[0]=-1;  
        j=-1;  
        for(i=1;i<=b.length();i++){  
            while((j>0)&&(b[j+1]!=b[i]))  
                j=p[j];  
            if(b[j+1]==b[i]) j++;  
            p[i]=j;  
        }  
        //for(i=0;i<m;i++) printf("%d   ",p[i]); printf("\n");  
        j=-1;  
        for(i=0;i<a.length();i++){  
            while((j>0)&&(b[j+1]!=a[i])) j=p[j];  
            if(b[j+1]=a[i]) j++;  
            if(j==m-1){  
                printf("pattern occurs with shift %d\n",i-m+2);  
                j=p[j];  
            }  
        }  
        return 0;  
    }  
    

      


    matrix67:

    kmp算法详解

    KMP算法详解

     

         假如,A="abababaababacb",B="ababacb",我们来看看KMP是怎么工作的。我们用两个指针i和j分别表示,A[i-j+1..i]与B[1..j]完全相等。也就是说,i是不断增加的,随着i的增加j相应地变化,且j满足以A[i]结尾的长度为j的字符串正好匹配B串的前 j个字符(j当然越大越好),现在需要检验A[i+1]和B[j+1]的关系。当A[i+1]=B[j+1]时,i和j各加一;什么时候j=m了,我们就说B是A的子串(B串已经整完了),并且可以根据这时的i值算出匹配的位置。当A[i+1]<>B[j+1],KMP的策略是调整j的位置(减小j值)使得A[i-j+1..i]与B[1..j]保持匹配且新的B[j+1]恰好与A[i+1]匹配(从而使得i和j能继续增加)。我们看一看当 i=j=5时的情况。

         i = 1 2 3 4 5 6 7 8 9……
         A = a b a b a b a a b ab …
         B = a b a b a c b
         j =   1 2 3 4 56 7

         此时,A[6]<>B[6]。这表明,此时j不能等于5了,我们要把j改成比它小的值j'。j'可能是多少呢?仔细想一下,我们发现,j'必须要使得B[1..j]中的头j'个字母和末j'个字母完全相等(这样j变成了j'后才能继续保持i和j的性质)。这个j'当然要越大越好。在这里,B [1..5]="ababa",头3个字母和末3个字母都是"aba"。而当新的j为3时,A[6]恰好和B[4]相等。于是,i变成了6,而j则变成了 4:

         i = 1 2 3 4 5 6 7 8 9……
         A = a b a b a b a a b ab …
         B =      a b a b a c b
         j =         12 3 4 5 6 7

         从上面的这个例子,我们可以看到,新的j可以取多少与i无关,只与B串有关。我们完全可以预处理出这样一个数组P[j],表示当匹配到B数组的第j个字母而第j+1个字母不能匹配了时,新的j最大是多少。P[j]应该是所有满足B[1..P[j]]=B[j-P[j]+1..j]的最大值。
         再后来,A[7]=B[5],i和j又各增加1。这时,又出现了A[i+1]<>B[j+1]的情况:

         i = 1 2 3 4 5 6 7 8 9……
         A = a b a b a b a a b ab …
         B =      a b a b a c b
         j =     1 2 3 4 5 6 7

         由于P[5]=3,因此新的j=3:

         i = 1 2 3 4 5 6 7 8 9……
         A = a b a b a b a a b ab …
         B =         ab a b a c b
         j =         12 3 4 5 6 7

         这时,新的j=3仍然不能满足A[i+1]=B[j+1],此时我们再次减小j值,将j再次更新为P[3]:

         i = 1 2 3 4 5 6 7 8 9……
         A = a b a b a b a a b ab …
         B=             a b a b a c b
         j=            1 2 3 4 5 6 7

         现在,i还是7,j已经变成1了。而此时A[8]居然仍然不等于B[j+1]。这样,j必须减小到P[1],即0:

         i = 1 2 3 4 5 6 7 8 9……
         A = a b a b a b a a b ab …
         B=              a b a b a c b
         j=             0 1 2 3 4 5 6 7

         终于,A[8]=B[1],i变为8,j为1。事实上,有可能j到了0仍然不能满足A[i+1]=B[j+1](比如A[8]="d"时)。因此,准确的说法是,当j=0了时,我们增加i值但忽略j直到出现A[i]=B[1]为止。
         这个过程的代码很短(真的很短),我们在这里给出:

    程序代码

    j:=0;
    for i:=1 to n do
    begin
           while (j>0) and (B[j+1]<>A[i]) do j:=P[j];
           if B[j+1]=A[i] then j:=j+1;
           if j=m then
           begin
              writeln('Pattern occurs with shift ',i-m);
              j:=P[j];
           end;
    end;



         最后的j:=P[j]是为了让程序继续做下去,因为我们有可能找到多处匹配。
         这个程序或许比想像中的要简单,因为对于i值的不断增加,代码用的是for循环。因此,这个代码可以这样形象地理解:扫描字符串A,并更新可以匹配到B的什么位置。

         现在,我们还遗留了两个重要的问题:一,为什么这个程序是线性的;二,如何快速预处理P数组。
         为什么这个程序是O(n)的?其实,主要的争议在于,while循环使得执行次数出现了不确定因素。我们将用到时间复杂度的摊还分析中的主要策略,简单地说就是通过观察某一个变量或函数值的变化来对零散的、杂乱的、不规则的执行次数进行累计。KMP的时间复杂度分析可谓摊还分析的典型。我们从上述程序的j 值入手。每一次执行while循环都会使j减小(但不能减成负的),而另外的改变j值的地方只有第五行。每次执行了这一行,j都只能加1;因此,整个过程中j最多加了n个1。于是,j最多只有n次减小的机会(j值减小的次数当然不能超过n,因为j永远是非负整数)。这告诉我们,while循环总共最多执行了n次。按照摊还分析的说法,平摊到每次for循环中后,一次for循环的复杂度为O(1)。整个过程显然是O(n)的。这样的分析对于后面P数组预处理的过程同样有效,同样可以得到预处理过程的复杂度为O(m)。
         预处理不需要按照P的定义写成O(m^2)甚至O(m^3)的。我们可以通过P[1],P[2],...,P[j-1]的值来获得P[j]的值。对于刚才的B="ababacb",假如我们已经求出了P[1],P[2],P[3]和P[4],看看我们应该怎么求出P[5]和P[6]。P[4]=2,那么P [5]显然等于P[4]+1,因为由P[4]可以知道,B[1,2]已经和B[3,4]相等了,现在又有B[3]=B[5],所以P[5]可以由P[4] 后面加一个字符得到。P[6]也等于P[5]+1吗?显然不是,因为B[ P[5]+1 ]<>B[6]。那么,我们要考虑“退一步”了。我们考虑P[6]是否有可能由P[5]的情况所包含的子串得到,即是否P[6]=P[ P[5] ]+1。这里想不通的话可以仔细看一下:

             1 2 3 4 5 6 7
         B = a b a b a c b
         P = 0 0 1 2 3 ?

         P[5]=3是因为B[1..3]和B[3..5]都是"aba";而P[3]=1则告诉我们,B[1]和B[5]都是"a"。既然P[6]不能由P [5]得到,或许可以由P[3]得到(如果B[2]恰好和B[6]相等的话,P[6]就等于P[3]+1了)。显然,P[6]也不能通过P[3]得到,因为B[2]<>B[6]。事实上,这样一直推到P[1]也不行,最后,我们得到,P[6]=0。
         怎么这个预处理过程跟前面的KMP主程序这么像呢?其实,KMP的预处理本身就是一个B串“自我匹配”的过程。它的代码和上面的代码神似:

    程序代码

    P[1]:=0;
    j:=0;
    for i:=2 to m do
    begin
           while (j>0) and (B[j+1]<>B[i]) do j:=P[j];
           if B[j+1]=B[i] then j:=j+1;
           P[i]:=j;
    end;
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