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KMP算法下,长为n的字符串中匹配长度为m的子串的复杂度为(

[单选题]
KMP算法下,长为n的字符串中匹配长度为m的子串的复杂度为()
  • O(n)
  • O(m + n)
  • O(m + log(m))
  • O(n + log(m))
kmp模式匹配:
最好情况:每趟匹配不成功都是在第一个字符,即每趟都只需匹配一次就知道该趟是否匹配。O(m+n)
最坏情况:每趟匹配不成功都是在最后一个字符。时间复杂度O(m*n)
发表于 2016-09-23 10:15:58 回复(0)
kmp模式匹配
  private static int Bf(int[] a, int[] b) {
int i =0,j=0;
while(i<a.length&&j<b.length){
if(a[i]==b[j]){
i++;
j++;
}else{
i = i - j+1;
j=0;
}
}
if(j>=b.length){
return i - b.length+1;
}else{
return 0;
}
}

最好情况:每趟匹配不成功都是在第一个字符,即每趟都只需匹配一次就知道该趟是否匹配。O(m+n)
最坏情况:每趟匹配不成功都是在最后一个字符。时间复杂度O(m*n)
发表于 2016-04-15 19:54:28 回复(3)
kmp算法完成的任务是:给定两个字符串O和f,长度分别为n和 m,判断f是否在O中出现,如果出现则返回出现的位置。常规方法是遍历O的每一个位置,然后从该位置开始和f进行匹配,但是这种方法的复杂度是 O(nm)。kmp算法通过一个O(m)的预处理,使匹配的复杂度降为O(n+m)。

kmp算法思想

我们首先用一个图来描述kmp算法的思想。在字符串O中寻 找f,当匹配到位置i时两个字符串不相等,这时我们需要将字符串f向前移动。常规方法是每次向前移动一位,但是它没有考虑前i-1位已经比较过这个事实, 所以效率不高。事实上,如果我们提前计算某些信息,就有可能一次前移多位。假设我们根据已经获得的信息知道可以前移k位,我们分析移位前后的f有什么特点。我们可以得到如下的结论:

  • A段字符串是f的一个前缀。
  • B段字符串是f的一个后缀。
  • A段字符串和B段字符串相等。

所以前移k位之后,可以继续比较位置i的前提是f的前i-1个位置满足:长度为i-k-1的前缀A和后缀B相同。只有这样,我们才可以前移k位后从新的位置继续比较。


所以kmp算法的核心即是计算字符串f每一个位置之前的字 符串的前缀和后缀公共部分的最大长度(不包括字符串本身,否则最大长度始终是字符串本身)。获得f每一个位置的最大公共长度之后,就可以利用该最大公共长 度快速和字符串O比较。当每次比较到两个字符串的字符不同时,我们就可以根据最大公共长度将字符串f向前移动(已匹配长度-最大公共长度)位,接着继续比 较下一个位置。事实上,字符串f的前移只是概念上的前移,只要我们在比较的时候从最大公共长度之后比较f和O即可达到字符串f前移的目的。


next数组计算

理解了kmp算法的基本原理,下一步就是要获得字符串f每一个位置的最大公共长度。这个最大公共长度在算法导论里面被记为next数组。在这里要注意一点, next 数组表示的是长度,下标从 1 开始;但是在遍历原字符串时,下标还是从 0 开始。假设我们现在已经求得next[1]、next[2]、……next[i],分别表示长度为1到i的字符串的前缀和后缀最大公共长度,现在要求next[i+1]。由上图我们可以看到,如果位置i和位置next[i]处的两个字符相同(下标从零开始), 则next[i+1]等于next[i]加1。如果两个位置的字符不相同,我们可以将长度为next[i]的字符串继续分割,获得其最大公共长度 next[next[i]],然后再和位置i的字符比较。这是因为长度为next[i]前缀和后缀都可以分割成上部的构造,如果位置 next[next[i]]和位置i的字符相同,则next[i+1]就等于next[next[i]]加1。如果不相等,就可以继续分割长度为 next[next[i]]的字符串,直到字符串长度为0为止。由此我们可以写出求next数组的代码(Java版):
public int[] getNext(String b)  
{  
    int len=b.length();  
    int j=0;  
          
    int next[]=new int[len+1];//next表示长度为i的字符串前缀和后缀的最长公共部分,从1开始  
    next[0]=next[1]=0;  
          
    for(int i=1;i<len;i++)//i表示字符串的下标,从0开始  
    {//j在每次循环开始都表示next[i]的值,同时也表示需要比较的下一个位置  
        while(j>0&&b.charAt(i)!=b.charAt(j))j=next[j];  
        if(b.charAt(i)==b.charAt(j))j++;  
        next[i+1]=j;  
    }  
          
    return next;  
} 
上述代码需要注意的问题是,我们求取的next数组表示长度为1 到m的字符串f前缀的最大公共长度,所以需要多分配一个空间。而在遍历字符串f的时候,还是从下标0开始(位置0和1的next值为0,所以放在循环外 面),到m-1为止。代码的结构和上面的讲解一致,都是利用前面的next值去求下一个next值。

字符串匹配

计算完成next数组之后,我们就可以利用next数组在 字符串O中寻找字符串f的出现位置。匹配的代码和求next数组的代码非常相似,因为匹配的过程和求next数组的过程其实是一样的。假设现在字符串f的 前i个位置都和从某个位置开始的字符串O匹配,现在比较第i+1个位置。如果第i+1个位置相同,接着比较第i+2个位置;如果第i+1个位置不同,则出 现不匹配,我们依旧要将长度为i的字符串分割,获得其最大公共长度next[i],然后从next[i]继续比较两个字符串。这个过程和求next数组一 致,所以可以匹配代码如下(java版):
public void search(String original, String find, int next[]) {  
    int j = 0;  
    for (int i = 0; i < original.length(); i++) {  
        while (j > 0 && original.charAt(i) != find.charAt(j))  
            j = next[j];  
        if (original.charAt(i) == find.charAt(j))  
            j++;  
        if (j == find.length()) {  
            System.out.println("find at position " + (i - j));  
            System.out.println(original.subSequence(i - j + 1, i + 1));  
            j = next[j];  
        }  
    }  
}  
上述代码需要注意的一点是,每次我们得到一个匹配之后都要对j重新赋值。
编辑于 2016-08-19 14:56:13 回复(10)

推荐这篇博客里对KMP算法的讲解很清晰,通过一个实际的例子来讲解了如何进行匹配:http://www.ruanyifeng.com/blog/2013/05/Knuth

这里基于上述博客中的例子进行python实现:

Next 表函数测试结果如下:

现在来实现search函数:

search 函数测试结果如下:
发表于 2020-05-06 22:20:52 回复(0)
KMP算法的本质是在分析模式串的特点,从而使得在匹配过程中,当某个字符不匹配时,主串不需要回溯,从而降低了匹配所需的时间复杂度。
主串不需要回溯,而模式串在进行匹配前,要被遍历一遍进行预处理,目的是为了生成next数组。
所以,时间复杂度为O(N+M)。
编辑于 2020-04-09 10:50:55 回复(1)
KMP算法核心就是:每次匹配失败就隔N-X个字符进行下一次匹配(因为N的大小是N,没有N个字符是不可能匹配成功的)(X指的是在上一段字符中能匹配成功的字符数——意会一下就好哈)
最好情况:每趟匹配不成功都是在第一个字符,即每趟都只需匹配一次就知道该趟是否匹配。O(m+n)
最坏情况:每趟匹配不成功都是在最后一个字符。时间复杂度O(m*n)
编辑于 2017-06-01 16:11:35 回复(0)
最好的情况0(M+N)
最坏的情况0(M*N)
发表于 2017-04-21 09:55:26 回复(0)
评论里如此多错误回答

KMP 算法的最坏情况是  O(m+n) ,不是 O(n*m)

正是因为 KMP 算法用 next 数组记住了头尾匹配长度,所以失配时,不必子串回溯到头,只要做少量回溯甚至不回溯即可。

最坏情况仍然是线性的。

发表于 2021-03-05 12:59:54 回复(0)
最好的情况0(M+N) 最坏的情况0(M*N)
发表于 2020-04-16 15:14:27 回复(0)

KMP算法

发表于 2018-08-19 22:53:27 回复(0)
public static int KMP (String S, String P) {
    if (S == null || P == null)
         return -1;
   if (P.length() == 0)
         return 0;
    if (S.length() < P.length())
          return -1;
    int[] next = buildNext(P);
    int i = 0, j = 0;
    while (i < S.length() && j < P.length()) {
         if (j < 0 || S.charAt(i) == P.charAt(j)) {
             i++;
              j++;
         } else {
              j = next[j];
          }
    }
    if (j == P.length())
        return i - j;
    return -1;
}

static int[] buildNext(String P) {
    int[] next = new int[P.length];
    int i = 0, j = next[i] = -1;
    while (i < P.length() - 1) {
        if (j < 0 || P.charAt(i) == P.charAt(j)) {
            i++;
            j++;
            next[i] = j;
        } else {
            j = next[j];
        }
    }
    return next;
}

发表于 2016-08-23 17:38:49 回复(0)
kmp算法复杂度分析,详见学堂在线邓俊辉数据结构视频
发表于 2016-04-10 12:09:58 回复(0)