【数据结构】朴素模式匹配 KMP算法

🎇【数据结构】朴素模式匹配 & KMP 算法🎇


🌈 自在飞花轻似梦,无边丝雨细如愁 🌈

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🌟 正式开始学习数据结构啦~此专栏作为学习过程中的记录🌟


文章目录

一.朴素模式匹配算法

子串的定位操作通常称为串的模式匹配,它求的是模式串在主串中的位置,而朴素模式匹配就是一种不断移动主串指针,每一次都和模式串依次进行比较的暴力求解方法

思路从主串的第一个位置起和模式串的第一个字符进行匹配,如果相等则继续匹配,否则从主串的第二个字符开始逐一比较,以此类推,直到全部匹配完成


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我们来看朴素模式算法的时间复杂度:

最坏的情况是:当模式串为"0000001",而主串为"000000000000000000001"时,由于模式串的前6个字符均为0,主串的前20个字符也为0,因此,每趟匹配都要匹配到最后一个元素才会匹配失败,而要回溯15次,总比较次数为: 15 × 7 = 105 15×7=105 15×7=105


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因此,我们可以总结出朴素模式算法的缺点为:当某些子串与模式串能部分匹配时,指针i的经常回溯,导致时间开销大


1.用基本操作实现

其实,再之前串的基本操作中,我们就介绍了串的定位操作,这也是串的匹配实现

//1.求子串
bool SubString(SString& Sub, SString S, int pos, int len) { //Sub为子串,S为主串if (pos + len - 1 > S.len) //如果求的子串长度比总长度要大,则返回return false;for (int i = pos; i <= pos + len - 1; i++) {Sub.ch[i - pos + 1] = S.ch[i]; //第一个元素不存}Sub.len = len;return true;
}//2.比较串
int StrCompare(SString S, SString T) {for (int i = 1; i <= S.len && i <= T.len; i++) { //同时在两个串长以内if (S.ch[i] != T.ch[i])return S.ch[i] - T.ch[i]; //返回该元素的ASCII差值}return S.len - T.len; //如果扫描过的字符全部相同,则长的更大
}//3.定位
int Index(SString S, SString T) { //定位子串T在主串S中的位置int i = 1, n = S.len, m = T.len;SString sub; //记录子串while (i <= n - m + 1) {SubString(sub, S, i, m); //求子串if (StrCompare(sub, T) != 0)  //每一次都比较子串和T,如果子串不等于T,继续遍历下一个子串++i;elsereturn i;}return 0;
}

2.不用基本操作实现

🔱思路分析:

  1. 我们将定义两个指针 i , j i,j i,j,一个指向主串,一个指向子串
  2. i , j i,j i,j都不超过各自串的长度时:
    如果此时 i , j i,j i,j位置指向的值相等,则继续比较下一个元素, i , j i,j i,j均向后移一位;
    如果此时 i , j i,j i,j位置指向的值不相等,则让主串指针 i i i回溯,指向之前指向的首位置的下一个, j j j指针指向子串的第一个;
  3. 重复操作,直到结束

🎯 注意点:

  1. i = i − j + 2 i=i-j+2 i=ij+2
    我们可以用图来直观地理解

    在这里插入图片描述

    也就是说,可以将 i − j = 2 i-j=2 ij=2变为 i − ( j − 1 ) + 1 i-(j-1)+1 i(j1)+1
    其中 i − ( j − 1 ) i-(j-1) i(j1)表示 i i i 之前指向的首个位置, + 1 +1 +1则表示, i i i 向后移动一步


  1. i − T . l e n i-T.len iT.len

    因为若最后一个元素匹配成功,则 i , j i,j i,j 指针均会加 1,而此时 i i i 指向下一个位置, j j j 指向 T . l e n + 1 T.len+1 T.len+1位置

    于是,若 j > T . l e n j>T.len j>T.len,则表明模式串所有字符都匹配成功,则此时 i i i 减去模式串长度即为子串在主串中的首位置; 反之,则表明没有匹配成功


功能函数实现:

int Index(SString S, SString T) {int i = 1, j = 1; //指向两个串的指针while (i <= S.len && j <= T.len) {if (S.ch[i] == T.ch[j]) {++i;++j;}else {i = i - j + 2; //向后移一位j = 1;}}if (j > T.len)return i - T.len;elsereturn 0;
}

完整代码实现:

#include<iostream>
#define Maxsize 50
using namespace std;typedef struct {char ch[Maxsize];int len;
}SString,*String;void InitString(SString& S) {S.len = 0;
}void StrAssign(SString& S, char chars[]) {int i = 0;while (chars[i] != '\0') {S.ch[i + 1] = chars[i];S.len++;i++;}
}int Index(SString S, SString T) {int i = 1, j = 1; //指向两个串的指针while (i <= S.len && j <= T.len) {if (S.ch[i] == T.ch[j]) {++i;++j;}else {i = i - j + 2; //向后移一位j = 1;}}if (j > T.len)return i - T.len;elsereturn 0;
}int main() {SString S, T;InitString(S);InitString(T);char s[] = "xiaoyanbaobaodan";char t[] = "yanbaobao";StrAssign(S, s);StrAssign(T, t);cout << "模式串T在S中的位置为:" << Index(S,T) << endl;system("pause");return 0;
}

输出结果:
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二. K M P KMP KMP算法

实际上,KMP算法就是消除指针i的回溯,让i指针只进不退,而只移动模式串指针指向位置的方法

怎么理解呢?我们进一步来看

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1.最长公共前后缀

在了解KMP算法之前,我们先要了解一个概念,就是最长公共前后缀

基本概念:

前缀:指除了最后一个字符以外,字符串的全部头部子串
后缀:指除了第一个字符以外,字符串的全部尾部子串
最长公共前后缀即当前字符串构成的前缀集合和后缀集合,取交集,相同且相等的字符串,即为最长公共前后缀


e . g : e.g: e.g:

以"ababa"为例:

  1. 'a’的前后缀均为 ∅,最长的相等前后缀长度为0
  2. 'ab’的前缀为{a},后缀为{b},则交集为 ∅,最长公共前后缀长度为0
  3. 'aba’的前后缀为{a,ab},后缀为{a,ba},交集为 {a},最长公共前后缀长度为1
  4. 'abab’的前缀为{a,ab,aba},后缀为{b,ab,bab},交集为 {ab},最长公共前后缀长度为2
  5. 'ababa’的前缀为{a,ab,aba,abab},后缀为{a,ba,aba,baba},交集为{a,aba},最长公共前后缀长度为3

因此,我们得到了字符串"ababa"的最长公共前后缀长度为 0 0 1 2 3


我们现在来思考,我们得到这个值有什么用呢?

回到字符串匹配问题,对于模式串"ababc"和主串"ababababc"来说,有PM[]数组:

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此时,当第5个位置不匹配时,我们需要移动指向模式串的指针 j j j,若我们指向第4个位置(也就是模式串向后移动一个位置),但是,蓝色划线部分的前面是不匹配的,因此,我们还需要往后移动一个,才可以让蓝色划线之前的字符串匹配成功(“ab”)


我们的思考就在,能不能预测到这一次的匹配失败呢?

答案当然是可以的!
公共前后缀判断:因为此时123位置的元素为"aba",而234位置的元素为"bab",所以,肯定是不能成功匹配的,因为它不是前四个字符串"abab"的公共前后缀

对于"abab",我们对其进行内部匹配:发现它无法匹配,也就预测了次移动方法一定不行!!!

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核心思想:

当前指向的是第5个位置,要想移动后保证尽可能多的前面的字符匹配,又因为前4个字符与主串已经匹配成功,我们就需要得到前4个元素的最大公共前后缀,只需要将该最大公共前缀串移动至后缀串位置(此时两个子串相同),就能保证移动后匹配的字符长度最大


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这是书上的图,可以方便比较一下:

所以我们只需要找到此时的最长公共前后缀即可


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2.理解 n e x t next next数组

我们在上面得到了最长公共前后缀数组,记为 P M [ ] PM[] PM[],并可以得到 移动步数的规律

M o v e = 已匹配的字符串长度 − 最长公共前后缀长度 Move=已匹配的字符串长度-最长公共前后缀长度 Move=已匹配的字符串长度最长公共前后缀长度

那么,我们接下来要进一步研究这一结论

因为已匹配的字符串长度为 j − 1 j-1 j1,而前 j − 1 j-1 j1个字符的最长公共前后缀长度为 P M [ j − 1 ] PM[j-1] PM[j1]

所以写成:

M o v e = j − 1 − P M [ j − 1 ] Move=j-1-PM[j-1] Move=j1PM[j1]

我们不妨将 P M PM PM数组统一向后移动一位,这样 j − 1 j-1 j1变为 j j j,就表示当j位置的字符不匹配时,应该移动的步数为:

M o v e = j − 1 − P M [ j ] Move=j-1-PM[j] Move=j1PM[j]


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🎯 注意:

  1. 原来PM数组的第一个元素右移之后变为-1,因为若第一个字符不匹配,则一定需要将模式串向右移动一位,所以不用计算;
  2. 原来PM数组的最后一个元素溢出而删除,因为原来最后一个元素PM[j]是在指针指向 j + 1 j+1 j+1时才会使用的,而字符串总长就只有 j j j,因此,删去将不会影响结果

这样,当第 j 个字符不匹配时,只用看自己底下的PM数组值就好啦~

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为了便于计算,再改进,将PM数组的值统一 +1,与 j-1中的 -1抵消,于是,我们得到了next数组:

M o v e = j − n e x t [ j ] Move=j-next[j] Move=jnext[j]

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因为当模式串指针j不匹配时,指针j会移动到:

j = j − M o v e j=j-Move j=jMove 位置处

所以,代入Move值,最终得到了子串指针移动位置公式:

j = n e x t [ j ] j=next[j] j=next[j]


我们最后来看一看next数组的含义:
n e x t [ j ] next[j] next[j]的含义是:在子串的第 j j j 个位置与主串发生匹配失败时,则指针跳到子串的 n e x t [ j ] next[j] next[j]位置处,重新与当前位置的主串字符比较


🎯 总结:

到这里,说了这么多,其实就是两个东西

  1. 🍰子串滑动距离
    M o v e = 已匹配字符串长度 − 已匹配子串的最大公共前后缀长度 Move=已匹配字符串长度-已匹配子串的最大公共前后缀长度 Move=已匹配字符串长度已匹配子串的最大公共前后缀长度
  2. 🍰 n e x t [ j ] next[j] next[j]:当 j j j 不匹配时, j j j 要移动至子串的位置为
    j ′ = 已匹配子串的最大公共前后缀长度 + 1 j'=已匹配子串的最大公共前后缀长度 +1 j=已匹配子串的最大公共前后缀长度+1


3.求解 n e x t next next数组

当然,还没结束,接下来,我们还要推导 next数组的一般公式:

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①手算实现

step

在不匹配处划一条分界线,模式串一步步向后退,直到分界线前面的字符串与主串相匹配,则让指向模式串的指针j指向分界线右侧的第一个字符

图解算法:
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此时,主串指针 i = 5 i=5 i=5,则 n e x t [ 5 ] = 3 next[5]=3 next[5]=3



②机算实现


科学算法:设主串为" s 1 s 2... s n s1s2...sn s1s2...sn",模式串为" p 1 p 2... p m p1p2...pm p1p2...pm",当主串中第 i i i 个元素与模式串中第 j j j 个元素不匹配时,最长公共前后缀串应该移动至多远,然后与模式串中哪个字符匹配呢?

假设此时应该与模式中第k个字符进行比较,则模式中前 k − 1 k-1 k1个字符的子串应该满足下列条件:
" p 1 p 2... p k − 1 " = " p j − k + 1 p j − k + 2 . . . p j − 1 " "p1p2...p_{k-1}"="p_{j-k+1}p_{j-k+2}...p_{j-1}" "p1p2...pk1"="pjk+1pjk+2...pj1"

若存在满足上述条件的子串,则发生失配时,只需将模式串滑至 p k pk pk字符和主串中 s i si si字符对齐即可

图解:

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可以看出,当不存在上述的子序列时,即 k = 1 k=1 k=1,显然应该将模式串移动 j − 1 j-1 j1 个位置,将模式串第一个字符与主串第 i i i 个字符比较,因此,当 j = 1 j=1 j=1时, n e x t [ 1 ] = 0 next[1]=0 next[1]=0


我们先引出next数组求解公式:

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公式解释:

  1. j = 1 j=1 j=1 时,为什么要取 n e x t [ j ] = 0 next[j]=0 next[j]=0
    当第一个字符与主串不匹配时,可以理解为主串的第 i i i 个位置与模式串的第 0 0 0个位置对齐,所以应该同时将指针 i i i j j j 向右移动一个位置

  1. 为什么要取 m a x ( k ) max(k) max(k) k k k最大是多少?
    当主串的第 i i i 个字符与模式串的第 j j j 个字符配对失败时,因为 k k k为模式串的下一次比较位置, k k k 值可能有多个,但为了不使向右移动丢失可能得匹配,所以要使右移的距离应该尽可能小,即右移距离 M o v e = j − n e x t [ j ] Move=j-next[j] Move=jnext[j]应该尽可能小,应该取max{k}

  1. 其他情况是什么,为什么要取 n e x t [ j ] = 1 next[j]=1 next[j]=1
    除了上面两种情况,发生失配时,主串指针 i i i 不回溯,在最坏的情况下,模式串从第1个位置与主串 i i i 位置进行比较


掌握了next的一般公式,接下来我们来看代码如何实现:

首先我们肯定知道: n e x t [ 1 ] = 0 next[1]=0 next[1]=0 是确定的

我们的思考是:假设我们已知了 n e x t [ j ] = k next[j]=k next[j]=k,那么怎么递推得到 n e x t [ j + 1 ] next[j+1] next[j+1]呢?

这里设此时的 k k k满足上述条件: " p 1 p 2 . . . p k − 1 " = " p j − k + 1 p j − k + 2 . . . p j − 1 " "p_1p_2...p_{k-1}"="p_{j-k+1}p_{j-k+2}...p_{j-1}" "p1p2...pk1"="pjk+1pjk+2...pj1",也就是当第 j − 1 j-1 j1个位置失配时,移动至第 k k k个位置

于是,有两种情况:

  1. p k = p j p_k=p_j pk=pj:
    则在模式串中表现为: " p 1 p 2... p k " = " p j − k + 1 . . . p j " "p1p2...p_k"="p_{j-k+1}...pj" "p1p2...pk"="pjk+1...pj"
    在这里插入图片描述

    所以此时,若 i i i j + 1 j+1 j+1位置失配,应该移动至 k + 1 k+1 k+1位置比较:
    n e x t [ j + 1 ] = n e x t [ j ] + 1 next[j+1]=next[j]+1 next[j+1]=next[j]+1

if (T.ch[k]==T.ch[j]){++k;++j;next[j]=k;
}

  1. p k ≠ p j p_k≠p_j pk=pj

    在这里插入图片描述

    我们可以把 n e x t next next函数值的求解问题转化为模式匹配问题:
    也就是将当前的前缀" p 1 . . . p k p_1...p_k p1...pk"与后缀" p j − k + 1 . . . p j p_{j-k+1}...p_{j} pjk+1...pj"进行模式匹配,这样找到前 j j j 个元素的更小的相等的前后缀


    由于此时" p 1 . . . p k − 1 p_1...p_{k-1} p1...pk1"和" p j − k + 1 . . p j p_{j-k+1}..p_j pjk+1..pj"都是相同的,所以这时候相当于将 j 1 j1 j1指针指向前缀, j 1 j1 j1不断前移, j 2 j2 j2指针指向后缀, j 2 j2 j2不断后移(这里 j 1 j1 j1 是主动指针,而 j 2 j2 j2 相当于从动指针),因为只要保证他们一直为之前的公共前缀,就可以不用在意这 k ′ − 1 k'-1 k1长度的子串,这样主要考虑的就是要找到前缀中的一个值 p k ′ = p j p_k'=p_j pk=pj


    所以,要保证长度为k’-1的前后缀相同:

    k ′ = n e x t [ k ] k'=next[k] k=next[k],若与 p j p_j pj不相同,继续取 k ′ = n e x t [ n e x t [ k ] ] k'=next[next[k]] k=next[next[k]]


    ①若能找到相等的 p k ′ p_{k'} pk为止,满足:

    " p 1 p 2... p k ′ " = " p j − k ′ + 1 . . . p j " "p1p2...p_{k'}"="p_{j-k'+1}...pj" "p1p2...pk"="pjk+1...pj"

    n e x t [ j + 1 ] = k ′ + 1 next[j+1]=k'+1 next[j+1]=k+1


    ②若不能找到相等的 p k ′ p_{k'} pk,则下一次从第一个位置开始比较,即:

    n e x t [ j + 1 ] = 1 next[j+1]=1 next[j+1]=1


    e . g e.g e.g:上述情况就是均不能匹配时, n e x t [ 7 ] = 1 next[7]=1 next[7]=1

    在这里插入图片描述

如果不理解可以看看手算草稿:

在这里插入图片描述

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则当 j为前缀指针,i为后缀指针时,有如下代码:

//求next数组
void Get_next(SString& S,int next[]) {int i = 1, j = 0;next[1] = 0;while (i < S.len) {if (j == 0 || S.ch[i] == S.ch[j]) { //也就是 pk==pj 时++i; ++j;next[i] = j; //这里保证i>1时,next[i]>=1}else {j = next[j]; //j移动至当前公共前后缀的下一位置}}
}

至此,就是求解next数组的全部内容啦~!



4. k m p kmp kmp算法实现

🎯其实,在得到了next数组后,kmp的匹配算法相对要简单地多,它在形式上与朴素模式算法很相似,不同之处仅在于当匹配模式过程中产生失配时,指针i不变,指针j退回到next[j]的位置(最长公共前后缀的前缀串的下一个位置)并重新比较,并且当指针j=0时,指针i与指针j同时加1,即若主串的第i个位置与模式串的第一个位置不匹配,应该从主串的i+1位置匹配

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K M P KMP KMP 算法的 时间复杂度 O ( m + n ) O(m+n) O(m+n)
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k m p kmp kmp代码实现:

//kmp模式匹配
int Kmp(SString S, SString T,int next[]) {int i = 1, j = 1;while (i <= S.len && j <= T.len) {if (j == 0 || S.ch[i] == T.ch[j]) {i++; j++; //如果匹配,就继续比较后面一个元素}else {j = next[j]; //如果不匹配,j移动下一个位置}}if (j > T.len)return i - T.len;elsereturn 0;
}

完整 k m p kmp kmp算法实现:

#include<iostream>
#define Maxsize 50
using namespace std;typedef struct {char ch[Maxsize];int len;
}SString, * String;void InitString(SString& S) {S.len = 0;
}void StrAssign(SString& S, char chars[]) {int i = 0;while (chars[i] != '\0') {S.ch[i + 1] = chars[i];S.len++;i++;}
}//求next数组
void Get_next(SString& S,int next[]) {int i = 1, j = 0;next[1] = 0;while (i < S.len) {if (j == 0 || S.ch[i] == S.ch[j]) { //也就是 pk==pj 时++i; ++j;next[i] = j; //这里保证i>1时,next[i]>=1}else {j = next[j]; //j移动至当前公共前后缀的下一位置}}
}//kmp模式匹配
int Kmp(SString S, SString T,int next[]) {int i = 1, j = 1;while (i <= S.len && j <= T.len) {if (j == 0 || S.ch[i] == T.ch[j]) {i++; j++; //如果匹配,就继续比较后面一个元素}else {j = next[j]; //如果不匹配,j移动下一个位置}}if (j > T.len)return i - T.len;elsereturn 0;
}int main() {SString S, T;InitString(S);InitString(T);char s[] = "ababacababcda";char t[] = "ababc";StrAssign(S, s);StrAssign(T, t);//构造next数组int next[Maxsize];Get_next(S, next);//kmp模式匹配int index = Kmp(S, T, next);cout <<"kmp算法下,得到模式串T在主串中的位置是:" << index << endl;system("pause");return 0;
}

输出结果:
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三. K M P KMP KMP算法优化

你以为就结束了?你以为 k m p kmp kmp算法已经是最好了?没错,它甚至还可以优化!
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🎁 比如,当模式串"aaaab"和主串"aaacaaaab"进行匹配时:

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当i=4,j=4时, s 4 s_4 s4 p 4 p_4 p4失配,如果用之前的next数组还需要进行 s 4 s_4 s4 p 3 p_3 p3 p 2 p_2 p2 p 1 p_1 p1进行3次匹配,事实上,因为 p n e x t [ 4 ] = 3 = p 4 = a p_{next[4]=3}=p_4=a pnext[4]=3=p4=a p n e x t [ 3 ] = 2 = p 3 = a p_{next[3]=2}=p_3=a pnext[3]=2=p3=a p n e x t [ 2 ] = 1 = p 2 = a p_{next[2]=1}=p_2=a pnext[2]=1=p2=a,显然后面三次匹配都是无意义的,那么问题出在哪呢?


问题在于,不应该出现 p j = p n e x t [ j ] p_j=p_{next[j]} pj=pnext[j]

理由是:当 p j ≠ s j p_j≠s_j pj=sj时,下一次必然是 p n e x t [ j ] 与 s j p_{next[j]}与s_j pnext[j]sj进行比较,但是如果 p j = p n e x t [ j ] p_j=p_{next[j]} pj=pnext[j]时,就会出现上述情况,发现不相等后,又再次取 n e x t [ n e x t [ j ] ] next[next[j]] next[next[j]],这样必然导致继续失配,就会不断进行重复的比较


那么遇到这种情况应该如何处理呢?

其实,我们只需要改变next数组,将这里的 n e x t [ j ] 修改为 n e x t [ n e x t [ j ] ] next[j]修改为next[next[j]] next[j]修改为next[next[j]],不断从前往后递归,并改名为nextval数组,则可得到最终结果


如果不理解可以再看看手算的草稿:

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-sDBeIGpa-1689495018149)(2023-04-25-21-33-20.png)]

在这里插入图片描述


求解nextval数组:

只需要多一层判断即可

//求nextval数组
void Get_nextval(SString& S, int nextval[]) {int i = 1, j = 0;nextval[1] = 0;while (i < S.len) {if (j == 0 || S.ch[i] == S.ch[j]) {++i; ++j;if (S.ch[i] != S.ch[j]) //增加条件nextval[i] = j;elsenextval[i] = nextval[j]; //也就是相等的情况下,等于next[j]}else {j = nextval[j]; //j移动至当前公共前后缀的下一位置}}
}

完整代码实现:

#include<iostream>
#define Maxsize 50
using namespace std;typedef struct {char ch[Maxsize];int len;
}SString, * String;void InitString(SString& S) {S.len = 0;
}void StrAssign(SString& S, char chars[]) {int i = 0;while (chars[i] != '\0') {S.ch[i + 1] = chars[i];S.len++;i++;}
}//求nextval数组
void Get_nextval(SString& S, int nextval[]) {int i = 1, j = 0;nextval[1] = 0;while (i < S.len) {if (j == 0 || S.ch[i] == S.ch[j]) {++i; ++j;if (S.ch[i] != S.ch[j]) //增加条件nextval[i] = j;elsenextval[i] = nextval[j]; //也就是相等的情况下,等于next[j]}else {j = nextval[j]; //j移动至当前公共前后缀的下一位置}}
}//kmp匹配
int Kmp(SString S, SString T, int nextval[]) {int i = 1, j = 1;while (i <= S.len && j <= T.len) {if (j == 0 || S.ch[i] == T.ch[j]) {i++; j++; //如果匹配,就继续比较后面一个元素}else {j = nextval[j]; //如果不匹配,j移动下一个位置}}if (j > T.len)return i - T.len;elsereturn 0;
}int main() {SString S, T;InitString(S);InitString(T);char s[] = "ababacababcda";char t[] = "ababc";StrAssign(S, s);StrAssign(T, t);//构造nextval数组int nextval[Maxsize];Get_nextval(S, nextval);//kmp模式匹配int index = Kmp(S, T, nextval);cout << "kmp优化后,得到模式串T在主串中的位置是:" << index << endl;system("pause");return 0;
}

输出结果:

在这里插入图片描述


🎇本节详细讲解了字符串中的经典算法—— k m p kmp kmp算法~🎇

如有错误,欢迎指正~!


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1.MyBatis是什么&#xff1f; MyBatis 是⼀款优秀的持久层框架&#xff0c;它⽀持⾃定义 SQL、存储过程以及⾼级映射。MyBatis 去除了⼏乎所有的 JDBC 代码以及设置参数和获取结果集的⼯作。MyBatis 可以通过简单的 XML 或注解来配置和映射原始类型、接⼝和 Java POJO&#xf…

【机器学习】吃瓜教程 | 西瓜书 + 南瓜书 (1)

文章目录 一、绪论1、什么是机器学习&#xff1f;2、基本术语3、假设空间4、归纳偏好5、发展历程 二、模型评估与选择A、一种训练集一种算法2.1 经验误差 与 过拟合2.2 评估方法a) 留出法b) 交叉验证法c) 自助法d) 调参与最终模型 2.3 性能度量a) 错误率与精度b) 查准率、查全率…

matlab dot()函数求矩阵内积,三维 ,多维 详解

matlab dot()函数求矩阵内积&#xff0c;三维 &#xff0c;多维 详解 Cdot(A,b,X)&#xff0c;这个参数X 只能取1,或者2。1 表示按列&#xff0c;2表示按行&#xff0c;如果没有参数。默认按列。 1&#xff09;按列优先计算 Cdot(A,B)dot(A,B,1)[a1*b1a4*b4 ,a2*b2a5*b5 ,a…

视频拼接得AI三维生成方案-开端(一)

想使用二维得图像生成三维得空间图像&#xff0c;英伟达有完整得方案&#xff0c;开源&#xff0c;但是三维拼接不一样&#xff0c;只需要二维&#xff0c;并且要实时&#xff0c;如何生成是我每天都在思考得东西。 cnn 提取特征器和自编码 在训练细胞神经网络时&#xff0c;问…

大数据分析案例-基于LightGBM算法构建乳腺癌分类预测模型

&#x1f935;‍♂️ 个人主页&#xff1a;艾派森的个人主页 ✍&#x1f3fb;作者简介&#xff1a;Python学习者 &#x1f40b; 希望大家多多支持&#xff0c;我们一起进步&#xff01;&#x1f604; 如果文章对你有帮助的话&#xff0c; 欢迎评论 &#x1f4ac;点赞&#x1f4…

jmeter软件测试实验(附源码以及配置)

jmeter介绍 JMeter是一个开源的性能测试工具&#xff0c;由Apache软件基金会开发和维护。它主要用于对Web应用程序、Web服务、数据库和其他类型的服务进行性能测试。JMeter最初是为测试Web应用程序而设计的&#xff0c;但现在已经扩展到支持更广泛的应用场景。 JMeter 可对服务…

AcWing 244. 谜一样的牛—树状数组、二分

题目链接 AcWing 244. 谜一样的牛 题目描述 分析 这道题挺巧妙的&#xff0c;感觉树状数组方面的题就是比较难想&#xff0c;先分析一下样例&#xff0c;样例中每头牛前面比自己低的牛的数量分别为 0 1 2 1 0牛的高度是1~n的排列&#xff0c;如何分析出每头牛的高度呢&…

API Testing 一个基于 YAML 文件的开源接口测试工具

目录 前言&#xff1a; 如何使用&#xff1f; 本地模式 服务端模式 文件格式 后续计划 前言&#xff1a; API Testing 是一个基于 YAML 文件的开源接口测试工具&#xff0c;它可以帮助开发者快速地进行接口测试。 在选择工具时&#xff0c;可以从很多方面进行考量、对比…

【历史上的今天】7 月 20 日:人类登上月球;数据仓库之父诞生;Mac OS X Lion 发布

整理 | 王启隆 透过「历史上的今天」&#xff0c;从过去看未来&#xff0c;从现在亦可以改变未来。 今天是 2023 年 7 月 20 日&#xff0c;在 2005 年的今天&#xff0c;时任微软全球副总裁的李开复加盟谷歌担任谷歌全球副总裁及中国区总裁。谷歌公司在发布聘请李开复消息的同…

LiveNVR监控流媒体Onvif/RTSP功能-拉转Onvif/RTSP/RTMP/FLV/HLS直播流流媒体服务视频广场页面集成视频播放集成说明

LiveNVR拉转Onvif/RTSP/RTMP/FLV/HLS直播流流媒体服务视频广场页面集成视频播放集成说明 1、视频页面集成1.1、关闭接口鉴权1.2、视频广场页面集成1.2.1、隐藏菜单栏1.2.2、隐藏播放页面分享连接 1.3、其它页面集成 2、播放分享页面集成2.1、获取 iframe 代码2.2、html 集成ifr…

ThreadPoolExecutor自定义线程池|拒绝策略|线程工厂|统一捕获异常

线程池的7大参数含义介绍 corePoolSize&#xff1a;池中一直保持的线程的数量。 maximumPoolSize&#xff1a;池中允许的最大的线程数。 keepAliveTime&#xff1a;当线程数大于核心线程数的时候&#xff0c;线程在最大多长时间没有接到新任务就会终止释放&#xff0c; 最终…

Python 集合 union()函数使用详解,Python合并集合

「作者主页」&#xff1a;士别三日wyx 「作者简介」&#xff1a;CSDN top100、阿里云博客专家、华为云享专家、网络安全领域优质创作者 「推荐专栏」&#xff1a;小白零基础《Python入门到精通》 union函数使用详解 1、合并多个集合2、合并其他类型2.1、合并字符串2.2、合并列表…

Linux超详细的了解

文章目录 前言Linux的简介不同应用领域的主流操作系统Linux系统历史Linux系统各版本 Linux的安装安装方式介绍安装Linux网卡设置安装SSH连接工具finalShell连接虚拟机Linux和Windows目录结构对比Linux目录介绍 Linux常用命令Linux命令初体验文件目录命令ls命令cd命令cat命令mor…

Hbase基本原理剖析

一、基本原理 数据存储使用HBase来承接&#xff0c;HBase是一个开源的、面向列&#xff08;Column-Oriented&#xff09;、适合存储海量非结构化数据或半结构化数据的、具备高可靠性、高性能、可灵活扩展伸缩的、支持实时数据读写的分布式存储系统。更多关于HBase的信息&#…

html 解决css样式 缓存 ---css引入添加时间戳

通过js 对引入的css添加时间戳 <script type"text/javascript">document.write("<link relstylesheet typetext/css href./style/base.css?v" new Date().getTime() ">");document.write("<link relstylesheet typetext…

IDEA: 将第三方依赖打入jar包

文章目录 一、添加自定义的jar包到lib目录下二、将自定义依赖包打入jar包方式1、使用springboot自带的插件 一、添加自定义的jar包到lib目录下 参考往期文章&#xff1a;IDEA中Java项目创建lib目录(添加依赖jar包代替maven依赖) 二、将自定义依赖包打入jar包 方式1、使用spr…

windows系统安装异构虚拟机arm版的银河麒麟服务器

下载qemu UEFI&#xff08;BIOS的替代方案&#xff09;的下载地址&#xff1a;http://releases.linaro.org/components/kernel/uefi-linaro/16.02/release/qemu64/QEMU_EFI.fd QEMU 软件的下载地址&#xff1a;https://qemu.weilnetz.de/w64/2021/qemu-w64-setup-20210505.exe …

Sentinel规则持久化到nacos的实现(源码修改)

文章目录 1、Sentinel源码修改2、持久化效果测试 Sentinel规则管理有三种模式&#xff1a; 原始模式pull模式push模式 这是实现push方式&#xff1a; push模式即控制台将配置规则推送到远程配置中心&#xff0c;例如Nacos。Sentinel客户端去监听Nacos&#xff0c;获取配置变更…

低代码如何帮助企业数字化转型?

在数字化时代背景下&#xff0c;企业都面临着巨大的数字化转型挑战。为了迎接这一挑战&#xff0c;企业软件开发工具和平台都在不断地创新和进化。其中&#xff0c;低代码开发平台应运而生&#xff0c;并成为了众多企业转型的首选方案。企业为什么都选择低代码开发平台&#xf…