本篇文章给大家谈谈kmp算法，以及kmp算法的设计思想是什么对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。

本文目录一览：

• 1、kmp算法详解
• 2、算法-KMP
• 3、kmp算法什么意思？

kmp算法详解

KMP模式匹配算法

KMP算法是一种改进的字符串匹配算法,其关键是利用匹配失败后的信息,尽量减少模式串与主串的匹配次数以达到快速匹配的目的明[4]。

求得模式的特征向量之后，基于特征分析的快速模式匹配算法(KMP模式匹配算法)与朴素匹配算法类似，只是在每次匹配过程中发生某次失配时，不再单纯地把模式后移一位，而是根据当前字符的特征数来决定模式右移的位数[3]。

include "string. h"

#includeassert. h

int KMPStrMatching(String T, String P, int. N, int startIndex)

{int lastIndex=T.strlen() -P.strlen();

if((1 astIndex- startIndex)0)//若 startIndex过大,则无法匹配成功

return (-1);//指向P内部字符的游标

int i;//指向T内部字符的游标

int j=0;//指向P内部字符的游标

for(i= startIndex; i T.strlen(); i++)

{while(P[j]!=T[i] j0)

j=N[j-1];

if(P[j]==T[i])

j++;

if(j ==P.strlen())

return(1-j+1);//匹配成功,返回该T子串的开始位置

}

return (-1);

}

算法-KMP

大一下参加学校ACM预备队集训的时候首次接触KMP算法，当时看了很多介绍文章，仍然不是很理解其实质，只是简单地套模板AC题目，待大二数据结构与算法课堂上再听老师介绍一次，才恍然大悟其实KMP也就是那么回事嘛。但当初为啥看那么多文章都没弄明白呢？正巧最近和朋友聊天时他告诉我他对KMP不是很理解，于是打算自己写一篇文章，巩固自己对KMP的认识，也希望能够帮助更多朋友理解KMP。

在开始之前，需要知晓的概念：

前缀：以原串串头为自身串头的子串，如 的前缀有：

后缀：以原串串尾为自身串尾的子串，如 的后缀有：

注意：字符串前后缀都不包括该串本身

给你一个文本串T(Text String)

再给你一个模式串P(Pattern String)

问该模式串是否在文本串中，怎么找？

一开始只好分别从文本串与模式串的串头开始逐字母比较

二者相同，再比较T串与P串的下一位

如此反复

如果一直这么顺利，两串对应位置的字符总相同，待P串中最后一个字符也匹配完毕，说明该模式串在文本串中存在，耶( •̀ ω •́ )y超开心，查找结束。但，大多数匹配过程不会如此顺利，在该例中，当匹配进行至

很明显，失配了。现在怎么办？按朴素思想，将P串相对T串整体右移一位，重新开始匹配，即

但这种算法效率无疑是十分低下的。设T串长度N，P串长度M，则朴素算法时间复杂度为O(MN)

已知的重要信息并没有被使用——已匹配的字符串前缀

在上例中，当P串最后一个字符匹配失败时，其已有包含七个字符的 前缀子串S 匹配成功

完全可以利用前缀子串S做点什么。观察到在S串

中，有相同前后缀，即下图蓝色部分

而S串各字符又与T串中对应字符相同，即有

当失配发生后，直接将P串右移四位使S串蓝色后缀部分对齐T串中蓝色前缀部分

从图中红框部分继续尝试匹配，发现再次失配。这次，已匹配成功的前缀串S为

而在该串中没有相同的前后缀，只能将P串串头移至失配处进行比较

再次失配。此时前缀串S为空串，只好如朴素算法般将P串整体右移一位，重新开始比较

匹配成功。于是又按照之前的步骤往下匹配，直至再次失配或匹配成功

后续步骤同上，不再赘述

上述示例已展现，KMP算法的精髓在于对已匹配成功的前缀串S的利用

在朴素算法中，匹配失败了，T串待匹配字符会回溯

T串原本已匹配至T[7] = 'X'，但是因为失配，需回溯到T[1] = 'b'重新开始匹配

而在KMP算法中，若P[M]与T[K]匹配失败，K不会回溯。既然匹配过程是从T[0]开始逐渐向右进行的，至T[K]失配发生时，T[0]至T[K-1]早已匹配过，何必再回溯过去重复匹配呢？于是乎，就如问题引入部分展示般

每当失配发生，我们总是去关注P串中已匹配成功的前缀串S

因为该前缀串是匹配成功的，说明在T串中必定存在与该前缀串相同的子串，记为S'

若S串中存在相同前后缀

则S'串必然也存在此相同前后缀

所以只需将P串右移四位，使得S串的该相同前缀对齐S'串的该相同后缀

再尝试比较T[7]与P[3]

至于T[7]与P[3]是否能够匹配另说（当然，本例中一看就知道没匹配上），但通过对前缀串S的利用，成功省去了P串右移一位、两位和三位后的无效匹配

继续深入思考，给定一个具体的P串，其第N位的前缀串S内容是固定的，则S是否存在相同前后缀、相同前后缀的长度与内容也是确定的。换言之，对于一个具体的P串，当其与给定T串匹配至P[N]失配，P串应右移几位再次与T串进行匹配也是确定的。我们完全可以使用一个数组记录当P[N]失配后，应当使用N之前的哪一位再来与T串进行匹配，以此提高匹配效率，记该数组为Next数组

定义Next[i] = j表示当P串中第i位失配后，跳转至P串第j位再次尝试匹配

还是以之前的P串为例，它的Next数组求出来应为

取下标5为例，其前缀串为

最长相同前后缀为

若P[5]失配，应跳转至P[1]再次尝试匹配（最长相同前缀对应P[0]，则取其后一位P[1]，若存在多位，则取最后一位的下一位），P[5]的前一个字符P[4]对应字符'a'，而P[1]前一个字符P[0]同对应字符'a'，保证了P[1]之前字符与T串中对应字符保持匹配。所以Next[5] = 1，其余下标对应Next数组值同如此求。

特别地，规定Next[0] = -1。而对于除下标0外的任意下标N，Next[N]的含义是 前N-1个已匹配成功的字符构成的前缀串S中，最长相同前后缀长度。 所以若在下标为N处匹配失败了，则应前往Next[N]所对应的下标处匹配。

具体地，以下图所示为例，P[6]与T[6]失配

而Next[6] = 2，所以使用P[2]再次尝试与T[6]进行匹配

当求出P串Next数组后，便可快速进行与T串的匹配

现在问题只剩下如何求Next数组，注意到Next数组既然只与P串本身相关，与文本串T无关，故令P串与自身匹配即可求得

考虑字符串

其Next数组应为

令其与给定文本串相匹配

当匹配进行至

失配，于是跳转至P[Next[3]] = P[1]处再次尝试匹配

再度失配，也必然失配

问题在于不该出现P[N] =P[Next[N]]

若P[N] =P[Next[N]]，则P[N]失配后使用P[Next[N]]再次尝试匹配，由于P[N] =P[Next[N]]，P[N]匹配失败，P[Next[N]]必然也失败

因此，若出现P[N] =P[Next[N]]情况，则令Next[N]=Next[Next[N]]

本例中该字符串新Next数组为

当匹配进行至

失配，于是跳转至P[Next[3]] = P[0]处再次尝试匹配

省去了之前跳转至P[1]处的无效匹配

设T串长度M，P串长度N，由于KMP算法不会回溯，分析易知时间复杂度为O(m+n)

对于P[N]，若其前缀串S含相同前后缀F，且F长度为n（n1），Next[N]可以取1至n中任意值，为最大化匹配效率考虑，总是取最大相同前后缀以提高效率，节省时间

kmp算法什么意思？

KMP算法之所以叫做KMP算法是因为这个算法是由三个人共同提出来的，就取三个人名字的首字母作为该算法的名字。其实KMP算法与BF算法的区别就在于KMP算法巧妙的消除了指针i的回溯问题，只需确定下次匹配j的位置即可，使得问题的复杂度由O(mn)下降到O(m+n)。

　 在KMP算法中，为了确定在匹配不成功时，下次匹配时j的位置，引入了next[]数组，next[j]的值表示P[0...j-1]中最长后缀的长度等于相同字符序列的前缀。

　 对于next[]数组的定义如下：

　1) next[j] = -1 j = 0

　2) next[j] = max(k): 0kj P[0...k-1]=P[j-k,j-1]

　3) next[j] = 0 其他

　如：

　P a b a b a

　j 0 1 2 3 4

next -1 0 0 1 2

　即next[j]=k0时，表示P[0...k-1]=P[j-k,j-1]

　因此KMP算法的思想就是：在匹配过程称，若发生不匹配的情况，如果next[j]=0，则目标串的指针i不变，将模式串的指针j移动到next[j]的位置继续进行匹配；若next[j]=-1，则将i右移1位，并将j置0，继续进行比较。