一、何为扩展
预先设定
- 字符串S,长度为n
- 字符串T,长度为m
- 下标i从0开始
extend[i]表示:
S[i]...S[n-1]
与 T 的最长相同前缀的长度- 问题:求出所有的extend[i]
具体示例如下表所示:
KMP 算法的功能
- 如果在 S 的某个位置 i 有
extend[i]
等于 m,则可知在 S 中找到了匹配串 T,并且匹配的首位置是 i; - 扩展 KMP 算法可以找到 S 中所有 T 的匹配。
二、扩展KMP算法
【算法流程】
1.
如上图,假设当前遍历到 S 串位置 i,即extend[0]...extend[i - 1]
这 i 个位置的值已经计算得到。设置两个变量,a 和 p。p 代表以 a 为起始位置的字符匹配成功的最右边界,也就是 “p = 最后一个匹配成功位置 + 1”。相较于字符串 T 得出,S[a...p) 等于 T[0...p-a)。
再定义一个辅助数组int next[]
,其中next[i]
含义为:T[i]...T[m - 1]
与 T 的最长相同前缀长度,m 为串 T 的长度。
举个例子:
2.
椭圆的长度为next[i - a]
,对比 S 和 T,很容易发现,三个椭圆完全相同。如上图,此时i + next[i - a] < p
,根据 next 数组的定义,此时extend[i] = next[i - a]
。
3.
如果i + next[i - a] == p
呢?如上图,三个椭圆都是完全相同的,此时我们可以直接从S[p]
与T[p - i]
开始往后匹配,加快了速度。
4.
如果i + next[i - a] > p
呢?那说明S[i...p)
与T[i-a...p-a)
相同,这和i + next[i - a] == p
的情况一样,我们直接从S[p]
与T[p - i]
开始往后匹配。(在以 a 为始的匹配中,S[p]
与T[p-a]
已经失配)
(5)最后,就是求解 next 数组。我们再来看下next[i]
与extend[i]
的定义:
next[i]: T[i]...T[m - 1]
与 T 的最长相同前缀长度;
extend[i]: S[i]...S[n - 1]
与 T 的最长相同前缀长度。
恍然大悟,求解next[i]
的过程不就是 T 自己和自己的一个匹配过程嘛,下面直接看代码。
【代码】
#include<iostream> #include<string> using namespace std; /* 求解 T 中 next[],注释参考 GetExtend() */ void GetNext(string & T, int & m, int next[]) { int a = 0, p = 0; next[0] = m; for (int i = 1; i < m; i++) { if (i >= p || i + next[i - a] >= p) { if (i >= p) p = i; while (p < m && T[p] == T[p - i]) p++; next[i] = p - i; a = i; } else next[i] = next[i - a]; } } /* 求解 extend[] */ void GetExtend(string & S, int & n, string & T, int & m, int extend[], int next[]) { int a = 0, p = 0; GetNext(T, m, next); for (int i = 0; i < n; i++) { if (i >= p || i + next[i - a] >= p) // i >= p 的作用:举个典型例子,S 和 T 无一字符相同 { if (i >= p) p = i; while (p < n && p - i < m && S[p] == T[p - i]) p++; extend[i] = p - i; a = i; } else extend[i] = next[i - a]; } } int main() { int next[100]; int extend[100]; string S, T; int n, m; while (cin >> S >> T) { n = S.size(); m = T.size(); GetExtend(S, n, T, m, extend, next); // 打印 next 和 extend cout << "next: "; for (int i = 0; i < m; i++) cout << next[i] << " "; cout << " extend: "; for (int i = 0; i < n; i++) cout << extend[i] << " "; cout << endl << endl; } return 0; }
测试数据如下:
时间复杂度:对比 KMP 算法,很容易发现时间复杂度为 Θ(n+m)。