28. Implement strStr()

Implement strStr().
Returns the index of the first occurrence of needle in haystack, or -1 if needle is not part of haystack.

分析

这就是字符串匹配算法

算法一：

brute forcetime complexity: O(nm)

space complexity: O(1)

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17

class Solution { public:     int strStr(string haystack, string needle) {         if(needle =="")return 0;         int index = -1;         int i=0, j = 0;         for(i = 0; i < haystack.size(); i++){             for(j = 0; j < needle.size() && i+j < haystack.size(); j++){                 if(needle[j] != haystack[i+j]){                     break;                 }             }             if(j == needle.size())return index = i;         }         return index;     } };

但是该算法在最后一个case 会超时。

算法二：

KMP算法。

该算法的关键点在于生成一个 部分匹配表 Partial Match Table（又叫 Failure function）

这样在移位的时候，就不用每次都是移动一个位置，而可以跳着移动。

而关于 匹配表的计算可以参看http://www.inf.fh-flensburg.de/lang/algorithmen/pattern/kmpen.htm

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34

class Solution { public:     int strStr(string haystack, string needle) {         int m = haystack.length(), n = needle.length();         if (!n) return 0;         vector<int> lps = kmpProcess(needle);         for (int i = 0, j = 0; i < m; ) {             if (haystack[i] == needle[j]) {                  i++;                 j++;             }             if (j == n) return i - j;             if (i < m && haystack[i] != needle[j]) {                 if (j) j = lps[j - 1];                 else i++;             }         }         return -1;     }       vector<int> kmpProcess(string s) {         vector<int> b(s.size(),0);         int j = 0;         //下面计算b[i]         for (int i = 1; i < s.size(); i++) {             while (j > 0 && s[i] != s[j])                  j = b[j - 1];//当前的widest border不满足要求，那么找到next widest border             if (s[i] == s[j])                  j++;             b[i] = j;         }         return b;     } };

null