matrix67：kmp算法详解

个人认为KMP是最没有必要讲的东西，因为这个东西网上能找到很多资料。但网上的讲法基本上都涉及到“移动(shift)”、“Next函数”等概念，这非常容易产生误解（至少一年半前我看这些资料学习KMP时就没搞清楚）。在这里，我换一种方法来解释KMP算法。

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。

转的时候不能格式错乱，

中间部分看；

http://www.matrix67.com/blog/archives/115

kmp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。
(个人理解：让j从0开始，j表示模式串已经匹配的位置，如:j=0表示还没有匹配,j=1;表示第1个已经匹配。

while里面j>0很重要，如果j=0;表示没有匹配，不执行while循环，直接判断B[j+1]和A[i]是否相等。意思就是和1个字符比较。

j>0时，表示已有匹配，while(j>0 &&B[j+1]!=A[i]) 只要B[j+1]!=A[i] 一直求j=p[j];

)

    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]、B[3]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。

( 个人注，为什么p[6]!=p[5]+1,下一步看p[6]是否等于p[p[5]]+1,画图的画一眼就可以看出为什么？）

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：

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;

最后补充一点：由于KMP算法只预处理B串，因此这种算法很适合这样的问题：给定一个B串和一群不同的A串，问B是哪些A串的子串。

串匹配是一个很有研究价值的问题。事实上，我们还有后缀树，自动机等很多方法，这些算法都巧妙地运用了预处理，从而可以在线性的时间里解决字符串的匹配。我们以后来说。

转自：http://www.matrix67.com/blog/archives/115

源代码：

#include<iostream>
using namespace std;

void kmp(char *A,char *B,int p[])
{
    int n=strlen(A)-1; //因为第0个不存
    int m=strlen(B)-1;
    int j=0;
    for(int i=1;i<=n;i++)
    {
        while(j>0 && B[j+1]!=A[i]) j=p[j];

        if(B[j+1]==A[i]) j=j+1;
        if(j==m)
        {
            cout<<"patterns occurs with shift "<<i-m<<endl;
            j=p[j];
        }
    }
}
void getNext(char *B,int p[])
{
    p[1]=0;
    int j=0;
    int m=strlen(B);
    for(int i=2;i<=m;i++)
    {
        while(j>0 && B[j+1]!=B[i]) j=p[j];
        if(B[j+1]==B[i]) j=j+1;
        p[i]=j;
    }
}
int main()
{
    
    char *A=" ABABAAABABBABB"; //从1开始
    char *B=" ABA";
    int *p=new int[strlen(B)+1];
    int n=strlen(B)-1; 
    getNext(B,p);
    for(int i=1;i<=n;i++)
        cout<<p[i]<<" ";
    cout<<endl;
    kmp(A,B,p);
}

输出：

0 0 1
patterns occurs with shift 0
patterns occurs with shift 2
patterns occurs with shift 6

请按任意键继续. . .

结果正确.