KMP字符串模式匹配算法解释

合集下载

常见5种基本匹配算法

常见5种基本匹配算法

常见5种基本匹配算法在计算机科学中,匹配算法(Matching algorithms)是指用于确定一个集合中的元素是否与另一个集合中的元素相匹配的算法。

匹配算法可以应用于各种领域,如字符串匹配、模式匹配、图匹配等。

下面介绍五种常见的基本匹配算法。

1. 暴力匹配算法(Brute Force Matching Algorithm):暴力匹配算法是最基本的匹配算法之一、它遍历待匹配字符串和目标字符串,逐个字符进行比较,直到找到匹配或者遍历完整个字符串。

该算法的时间复杂度为O(n*m),其中n和m分别是待匹配字符串和目标字符串的长度。

2. KMP匹配算法(Knuth-Morris-Pratt Matching Algorithm):KMP匹配算法是一种优化的字符串匹配算法。

它通过预处理待匹配字符串的信息,快速确定定位下一次比较的位置,减少了不必要的比较次数,从而提高了匹配效率。

该算法的时间复杂度为O(n+m),其中n和m分别是待匹配字符串和目标字符串的长度。

3. Boyer-Moore匹配算法:Boyer-Moore匹配算法是一种高效的字符串匹配算法。

它利用了字符出现位置的规律,从目标字符串的末尾开始匹配,并利用预处理的跳转表格快速跳过不匹配的字符,从而减少比较次数。

该算法的平均时间复杂度为O(n/m),其中n和m分别是待匹配字符串和目标字符串的长度。

4. Aho-Corasick算法:Aho-Corasick算法是一种多模式匹配算法,适用于在一个文本中同时查找多个模式串的情况。

该算法利用Trie树的特性,同时利用一个自动机状态转移表格进行模式匹配,可以高效地找到多个模式串在文本中的出现位置。

该算法的时间复杂度为O(n+k+m),其中n是文本长度,k是模式串的平均长度,m是模式串的个数。

5. Rabin-Karp算法:Rabin-Karp算法是一种基于哈希函数的字符串匹配算法。

它通过对待匹配字符串和目标字符串的部分子串进行哈希计算,比较哈希值是否相等,进而确定是否匹配。

kmp 序列 碱基

kmp 序列 碱基

kmp 序列碱基KMP算法是一种字符串匹配算法,主要应用于字符串匹配和搜索领域,在生物信息学中,KMP序列匹配算法也是一个常用的处理甲基化数据的方法之一。

KMP算法是一种高效的字符串匹配算法,它的核心思想是通过计算匹配串的前缀表格来快速匹配目标串。

同样的,KMP序列匹配算法也是通用的字符串匹配算法。

在生物信息学中,KMP序列匹配算法可以用来处理基因组中的碱基序列,如DNA,RNA等。

KMP序列匹配算法的基本流程是:1.通过计算目标串的匹配表格来快速匹配目标串中的子串。

该表格的计算方式是使用特定的规则来填充每一行,其中每一行代表了目标串中的一个前缀。

2.当我们要查找匹配模式串在目标串中出现的位置时,我们可以通过比对模式串和目标串的每个字符来快速移动模式串,并检查当前字符是否匹配。

如果匹配,我们就继续检查模式串的下一个字符。

3.匹配模式字符串的过程中,如果我们遇到了不匹配的字符,我们可以利用匹配表格来快速移动模式串。

这样,我们就可以避免重复比对不必要的字符,快速地找到目标串中所有匹配模式串的位置。

在生物信息学中,碱基序列是一个重要的概念。

碱基是生物体中最小的化学单元,它们组成了DNA和RNA分子中的基本单元。

每个碱基都包含一个氮原子基团和一个碳基团,它们通过一系列的化学键连接在一起。

序列是由碱基组成的有序排列,它是生物信息学中基本的概念之一。

其中,DNA和RNA序列是生物学研究中最常见的序列类型,这是因为它们在生物体中担任着许多关键的功能,如遗传信息的传递、蛋白质合成等。

KMP序列匹配算法可以用来处理基因组中的碱基序列,其主要步骤是将模式串和目标串中的碱基序列转换为字符串,然后使用KMP算法来快速查找匹配结果。

在生物信息学中,KMP序列匹配算法的应用非常广泛。

例如,我们可以使用KMP算法来查找基因组中的DNA序列中某个特定的碱基片段,或者对不同物种中的DNA序列进行比较等。

总之,KMP序列匹配算法是一种强大的字符串匹配算法,在生物信息学中也是一个重要的工具,在处理DNA、RNA等碱基序列方面有着广泛的应用。

kmp的nextval数组

kmp的nextval数组

kmp的nextval数组【KMP算法之NextVal数组】KMP算法是一种高效的字符串匹配算法,其核心思想是利用已经匹配的部分字符来跳过不必要的比较,以达到快速匹配的目的。

其中一个重要的优化是使用nextval数组,用于在失配时找到下一次需要比较的位置。

1. KMP算法简介:KMP算法由Knuth、Morris和Pratt三人提出,其核心思想是根据模式串(pattern)自身的特点,预先计算出一个nextval 数组,用于在匹配过程中跳过不必要的比较。

KMP算法的时间复杂度为O(m+n),其中m和n分别为主串(target)和模式串(pattern)的长度。

2. NextVal数组的定义:NextVal数组是在求解next数组时的一种优化,其定义与next 数组略有不同。

NextVal数组的值nextval[i]表示,当模式串的第i个字符与主串的第i个字符失配时,下一个需要比较的位置在哪里。

3. NextVal数组的求解:(1)定义一个辅助数组next[],用于存储当前位置之前的最大相同前后缀长度。

(2)对模式串进行遍历,计算next数组的值:a. 初始化next[0] = -1,next[1] = 0;b. 使用两个指针i和j,分别指向模式串的第i个字符和第j个字符,初始值为i=2,j=0;c. 若p[i-1] == p[j],则next[i] = j + 1,同时i++,j++;d. 若p[i-1] != p[j],则在j = next[j]的基础上,继续比较,直到p[i-1] == p[j]或者j = 0;e. 若j = 0,则next[i] = 0,同时i++;f. 重复步骤c~e,直到遍历完整个模式串。

(3)通过next数组求解nextval数组:a. 初始化nextval[1] = 0;b. 遍历next数组,对于next[i] >= 0的位置,若p[i] ==p[next[i]],则nextval[i+1] = next[i] + 1;c. 若p[i] != p[next[i]],则继续在next数组中找到next[next[i]],直到找到p[i] == p[next[next[i]]]或者next[i] = -1;d. 若找到p[i] == p[next[next[i]]],则nextval[i+1] =next[next[i]] + 1;e. 若next[i] = -1,则nextval[i+1] = 0。

kmp算法next计算方法

kmp算法next计算方法

kmp算法next计算方法KMP算法是一种用于字符串匹配的经典算法,它的核心在于通过预处理模式串,得到一个next数组,然后利用这个数组在匹配过程中进行快速跳转,从而提高匹配效率。

本文将介绍KMP算法中next数组的计算方法。

在KMP算法中,next数组的含义是指在模式串中,以每个字符结尾的子串中,有多大长度的相同前缀后缀。

这个信息非常有用,因为当遇到不匹配的字符时,我们可以利用next数组中的信息,快速地将模式串向后移动,而不是从头开始逐个字符地比较。

接下来我们来看一下next数组的计算方法。

假设模式串为P,长度为m,我们要计算出next数组的值。

首先,我们定义next[0]=-1,next[1]=0,这两个是特殊情况。

然后,我们从第二个字符开始,依次计算next[i]的值。

具体的计算方法如下:1. 如果P[j]等于P[next[j]],则next[j+1]=next[j]+1;2. 如果P[j]不等于P[next[j]],则需要继续向前寻找,直到找到一个满足P[j]等于P[next[j]]的位置,或者找到0为止。

这样,我们就可以得到整个next数组的值。

这个过程实际上是在模式串中寻找相同的前缀后缀,然后记录下它们的长度。

这样,在匹配过程中,当遇到不匹配的字符时,我们就可以根据next数组中的值,快速地将模式串向后移动,从而提高匹配效率。

需要注意的是,由于next数组的计算是基于模式串本身的特性,因此对于不同的模式串,其next数组的值也是不同的。

这就要求我们在实际使用KMP算法时,需要提前计算好next数组,并将其保存下来,以备匹配过程中使用。

总结一下,KMP算法中next数组的计算方法是一个非常重要的步骤,它直接影响到算法的匹配效率。

通过提前计算好next数组,并在匹配过程中利用它,我们可以大大提高字符串匹配的效率,从而更高效地解决实际问题。

希望本文对KMP算法中next数组的计算方法有所帮助,如果有任何疑问或者建议,欢迎留言讨论。

kmp算法概念

kmp算法概念

kmp算法概念KMP算法概念KMP算法是一种字符串匹配算法,它的全称是Knuth-Morris-Pratt 算法。

该算法通过预处理模式串,使得在匹配过程中避免重复比较已经比较过的字符,从而提高了匹配效率。

一、基本思想KMP算法的基本思想是:当模式串与文本串不匹配时,不需要回溯到文本串中已经比较过的位置重新开始匹配,而是利用已知信息跳过这些位置继续匹配。

这个已知信息就是模式串自身的特点。

二、next数组1.定义next数组是KMP算法中最核心的概念之一。

它表示在模式串中当前字符之前的子串中,有多大长度的相同前缀后缀。

2.求解方法通过观察模式串可以发现,在每个位置上出现了相同前缀和后缀。

例如,在模式串“ABCDABD”中,第一个字符“A”没有任何前缀和后缀;第二个字符“B”的前缀为空,后缀为“A”;第三个字符“C”的前缀为“AB”,后缀为“B”;第四个字符“D”的前缀为“ABC”,后缀为“AB”;第五个字符“A”的前缀为“ABCD”,后缀为“ABC”;第六个字符“B”的前缀为“ABCDA”,后缀为“ABCD”;第七个字符“D”的前缀为“ABCDAB”,后缀为“ABCDA”。

根据上述观察结果,可以得到一个求解next数组的方法:(1)next[0]=-1,next[1]=0。

(2)对于i=2,3,...,m-1,求解next[i]。

①如果p[j]=p[next[j]],则next[i]=next[j]+1。

②如果p[j]≠p[next[j]],则令j=next[j],继续比较p[i]和p[j]。

③重复执行步骤①和步骤②,直到找到满足条件的j或者j=-1。

(3)通过上述方法求解出所有的next值。

三、匹配过程在匹配过程中,文本串从左往右依次与模式串进行比较。

如果当前字符匹配成功,那么继续比较下一个字符;否则利用已知信息跳过一些位置继续进行匹配。

具体地:(1)如果当前字符匹配成功,则i和j都加1。

(2)如果当前字符匹配失败,则令j=next[j]。

KMP算法(改进的模式匹配算法)——next函数

KMP算法(改进的模式匹配算法)——next函数

KMP算法(改进的模式匹配算法)——next函数KMP算法简介KMP算法是在基础的模式匹配算法的基础上进⾏改进得到的算法,改进之处在于:每当匹配过程中出现相⽐较的字符不相等时,不需要回退主串的字符位置指针,⽽是利⽤已经得到的部分匹配结果将模式串向右“滑动”尽可能远的距离,再继续进⾏⽐较。

在KMP算法中,依据模式串的next函数值实现字串的滑动,本随笔介绍next函数值如何求解。

next[ j ]求解将 j-1 对应的串与next[ j-1 ]对应的串进⾏⽐较,若相等,则next[ j ]=next[ j-1 ]+1;若不相等,则将 j-1 对应的串与next[ next[ j-1 ]]对应的串进⾏⽐较,⼀直重复直到相等,若都不相等则为其他情况题1在字符串的KMP模式匹配算法中,需先求解模式串的函数值,期定义如下式所⽰,j表⽰模式串中字符的序号(从1开始)。

若模式串p 为“abaac”,则其next函数值为()。

解:j=1,由式⼦得出next[1]=0;j=2,由式⼦可知1<k<2,不存在k,所以为其他情况即next[2]=1;j=3,j-1=2 对应的串为b,next[2]=1,对应的串为a,b≠a,那么将与next[next[2]]=0对应的串进⾏⽐较,0没有对应的串,所以为其他情况,也即next[3]=1;j=4,j-1=3 对应的串为a,next[3]=1,对应的串为a,a=a,所以next[4]=next[3]+1=2;j=5,j-1=4 对应的串为a,next[4]=2,对应的串为b,a≠b,那么将与next[next[4]]=1对应的串进⾏⽐较,1对应的串为a,a=a,所以next[5]=next[2]+1=2;综上,next函数值为 01122。

题2在字符串的KMP模式匹配算法中,需先求解模式串的函数值,期定义如下式所⽰,j表⽰模式串中字符的序号(从1开始)。

若模式串p为“tttfttt”,则其next函数值为()。

不同的模式匹配方法详解(暴力、KMP、Rabin-Karp算法)

不同的模式匹配方法详解(暴力、KMP、Rabin-Karp算法)

不同的模式匹配⽅法详解(暴⼒、KMP、Rabin-Karp算法)1 概述单模式匹配是处理字符串的经典问题,指在给定字符串中寻找是否含有某⼀给定的字串。

⽐较形象的是CPP中的strStr()函数,Java的String 类下的indexOf()函数都实现了这个功能,本⽂讨论⼏种实现单模式匹配的⽅法,包括暴⼒匹配⽅法、KMP⽅法、以及Rabin-Karp⽅法(虽然Rabin-Karp⽅法在单模式匹配中性能⼀般,单其多模式匹配效率较⾼,且采取⾮直接⽐较的⽅法也值得借鉴)。

算法预处理时间匹配时间暴⼒匹配法O(mn)KMP O(m)O(n)Rabin-Karp O(m)O(mn)2 暴⼒匹配模式匹配类的问题做法都是类似使⽤⼀个匹配的滑动窗⼝,失配时改变移动匹配窗⼝,具体的暴⼒的做法是,两个指针分别指向长串的开始、短串的开始,依次⽐较字符是否相等,当不相等时,指向短串的指针移动,当短串指针已经指向末尾时,完成匹配返回结果。

以leetcode为例给出实现代码(下同)class Solution {public int strStr(String haystack, String needle) {int m = haystack.length(), n = needle.length();if (needle.length() == 0) return 0;for (int i = 0; i <= m - n; i++) {for (int j = 0; j < n; j++) {if (haystack.charAt(i + j) != needle.charAt(j))break;if (j == n - 1)return i;}}return -1;}}值得注意的是,Java中的indexO()⽅法即采⽤了暴⼒匹配⽅法,尽管其算法复杂度⽐起下⾯要谈到的KMP⽅法要⾼上许多。

⼀个可能的解释是,⽇常使⽤此⽅法过程中串的长度都⽐较短,⽽KMP⽅法预处理要⽣成next数组浪费时间。

字符串匹配问题的算法步骤

字符串匹配问题的算法步骤

字符串匹配问题的算法步骤字符串匹配是计算机科学中常见的问题,主要用于确定一个字符串是否包含另一个字符串。

解决这个问题的算法可以分为暴力匹配算法、Knuth-Morris-Pratt(KMP)算法和Boyer-Moore(BM)算法等。

暴力匹配算法是最简单的一种方法。

它的基本思想是从主串的第一个字符开始,依次和模式串的每个字符进行比较,直到找到一个字符不匹配为止。

如果找到了不匹配的字符,则将主串的指针后移一位,重新开始匹配。

如果匹配成功,模式串的指针向后移一位,主串的指针也向后移一位,继续匹配。

这个过程一直进行下去,直到模式串的指针到达模式串的末尾,或者找到了一个匹配的子串。

尽管暴力匹配算法很简单,但是它的时间复杂度较高,为O(m*n),其中m是主串的长度,n是模式串的长度。

当主串和模式串很长时,暴力匹配算法的效率就会很低。

为了提高字符串匹配的效率,有很多其他的算法被提出。

其中比较著名的是KMP算法和BM算法。

KMP算法的核心思想是,当发生不匹配的情况时,不需要回溯主串的指针,而是通过已经匹配的部分字符的信息,将模式串的指针移动到一个新的位置,从而避免了不必要的比较。

具体来说,KMP算法在匹配的过程中,通过建立一个部分匹配表(Partial Match Table),来记录模式串中每个位置的最长前缀后缀的长度。

当发生不匹配的情况时,根据部分匹配表的信息,可以将模式串的指针直接移动到下一个可能匹配的位置。

BM算法是一种基于启发式的匹配算法,它的核心思想是从模式串的尾部开始匹配,并根据已经匹配的部分字符的信息,跳跃式地移动模式串的指针。

具体来说,BM算法分别构建了坏字符规则和好后缀规则。

坏字符规则用于处理主串中与模式串不匹配的字符,找到最右边的该字符在模式串中的位置,并移动模式串的指针到对齐该字符。

好后缀规则用于处理主串中与模式串匹配的部分,找到最右边的该部分在模式串中的位置,并移动模式串的指针到对齐该部分。

  1. 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
  2. 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
  3. 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。

个人觉得这篇文章是网上的介绍有关KMP算法更让人容易理解的文章了,确实说得很“详细”,耐心地把它看完肯定会有所收获的~~,另外有关模式函数值next[i]确实有很多版本啊,在另外一些面向对象的算法描述书中也有失效函数f(j)的说法,其实是一个意思,即next[j]=f(j-1)+1,不过还是next[j]这种表示法好理解啊:KMP字符串模式匹配详解KMP字符串模式匹配通俗点说就是一种在一个字符串中定位另一个串的高效算法。

简单匹配算法的时间复杂度为O(m*n);KMP匹配算法。

可以证明它的时间复杂度为O(m+n).。

一.简单匹配算法先来看一个简单匹配算法的函数:int Index_BF ( char S [ ], char T [ ], int pos ){/* 若串S 中从第pos(S 的下标0≤pos<StrLength(S))个字符起存在和串T 相同的子串,则称匹配成功,返回第一个这样的子串在串S 中的下标,否则返回-1 */int i = pos, j = 0;while ( S[i+j] != '\0'&& T[j] != '\0')if ( S[i+j] == T[j] )j ++; // 继续比较后一字符else{i ++; j = 0; // 重新开始新的一轮匹配}if ( T[j] == '\0')return i; // 匹配成功返回下标elsereturn -1; // 串S中(第pos个字符起)不存在和串T相同的子串} // Index_BF此算法的思想是直截了当的:将主串S中某个位置i起始的子串和模式串T相比较。

即从j=0 起比较S[i+j] 与T[j],若相等,则在主串S 中存在以i 为起始位置匹配成功的可能性,继续往后比较( j逐步增1 ),直至与T串中最后一个字符相等为止,否则改从S串的下一个字符起重新开始进行下一轮的"匹配",即将串T向后滑动一位,即i 增1,而j 退回至0,重新开始新一轮的匹配。

例如:在串S=”abcabcabdabba”中查找T=” abcabd”(我们可以假设从下标0开始):先是比较S[0]和T[0]是否相等,然后比较S[1] 和T[1]是否相等…我们发现一直比较到S[5] 和T[5]才不等。

如图:当这样一个失配发生时,T下标必须回溯到开始,S下标回溯的长度与T 相同,然后S下标增1,然后再次比较。

如图:这次立刻发生了失配,T下标又回溯到开始,S下标增1,然后再次比较。

如图:这次立刻发生了失配,T下标又回溯到开始,S下标增1,然后再次比较。

如图:又一次发生了失配,所以T下标又回溯到开始,S下标增1,然后再次比较。

这次T中的所有字符都和S中相应的字符匹配了。

函数返回T在S中的起始下标3。

如图:二. KMP匹配算法还是相同的例子,在S=”abcabcabdabba”中查找T=”abcabd”,如果使用KMP匹配算法,当第一次搜索到S[5] 和T[5]不等后,S下标不是回溯到1,T下标也不是回溯到开始,而是根据T中T[5]==’d’的模式函数值(next[5]=2,为什么?后面讲),直接比较S[5] 和T[2]是否相等,因为相等,S和T的下标同时增加;因为又相等,S和T的下标又同时增加。

最终在S中找到了T。

如图:KMP匹配算法和简单匹配算法效率比较,一个极端的例子是:在S=“AAAAAA…AAB“(100个A)中查找T=”AAAAAAAAAB”, 简单匹配算法每次都是比较到T的结尾,发现字符不同,然后T的下标回溯到开始,S的下标也要回溯相同长度后增1,继续比较。

如果使用KMP匹配算法,就不必回溯.对于一般文稿中串的匹配,简单匹配算法的时间复杂度可降为O (m+n),因此在多数的实际应用场合下被应用。

KMP算法的核心思想是利用已经得到的部分匹配信息来进行后面的匹配过程。

看前面的例子。

为什么T[5]==’d’的模式函数值等于2(next[5]=2),其实这个2表示T[5]==’d’的前面有2个字符和开始的两个字符相同,且T[5]==’d’不等于开始的两个字符之后的第三个字符(T[2]=’c’).如图:也就是说,如果开始的两个字符之后的第三个字符也为’d’,那么,尽管T[5]==’d’的前面有2个字符和开始的两个字符相同,T[5]==’d’的模式函数值也不为2,而是为0。

前面我说:在S=”abcabcabdabba”中查找T=”abcabd”,如果使用KMP匹配算法,当第一次搜索到S[5] 和T[5]不等后,S下标不是回溯到1,T 下标也不是回溯到开始,而是根据T中T[5]==’d’的模式函数值,直接比较S[5] 和T[2]是否相等。

为什么可以这样?刚才我又说:“(next[5]=2),其实这个2表示T[5]==’d’的前面有2个字符和开始的两个字符相同”。

请看图:因为,S[4] ==T[4],S[3] ==T[3],根据next[5]=2,有T[3]==T[0],T[4] ==T[1],所以S[3]==T[0],S[4] ==T[1](两对相当于间接比较过了),因此,接下来比较S[5] 和T[2]是否相等。

有人可能会问:S[3]和T[0],S[4] 和T[1]是根据next[5]=2间接比较相等,那S[1]和T[0],S[2] 和T[0]之间又是怎么跳过,可以不比较呢?因为S[0]=T[0],S[1]=T[1],S[2]=T[2],而T[0] != T[1], T[1] != T[2],==> S[0] != S[1],S[1] != S[2],所以S[1] != T[0],S[2] != T[0]. 还是从理论上间接比较了。

有人疑问又来了,你分析的是不是特殊轻况啊。

假设S不变,在S中搜索T=“abaabd”呢?答:这种情况,当比较到S[2]和T[2]时,发现不等,就去看next[2]的值,next[2]=-1,意思是S[2]已经和T[0] 间接比较过了,不相等,接下来去比较S[3]和T[0]吧。

++j; ++k;if (T[j]!=T[k])next[j] = k;elsenext[j] = next[k];}// ifelsek = next[k];}// while////这里是我加的显示部分// for(int i=0;i<j;i++)//{// cout<<next[i];//}//cout<<endl;}// get_nextval另一种写法,也差不多。

void getNext(const char* pattern,int next[]) {next[0]= -1;int k=-1,j=0;while(pattern[j] != '\0'){if(k!= -1 && pattern[k]!= pattern[j] )k=next[k];++j;++k;if(pattern[k]== pattern[j])next[j]=next[k];elsenext[j]=k;}////这里是我加的显示部分// for(int i=0;i<j;i++)//{// cout<<next[i];//}//cout<<endl;}下面是KMP模式匹配程序,各位可以用他验证。

记得加入上面的函数#include <iostream.h>#include <string.h>int KMP(const char *Text,const char* Pattern) //const 表示函数内部不会改变这个参数的值。

{if( !Text||!Pattern|| Pattern[0]=='\0' || Text[0]=='\0' )//return -1;//空指针或空串,返回-1。

int len=0;const char * c=Pattern;while(*c++!='\0')//移动指针比移动下标快。

{++len;//字符串长度。

}int *next=new int[len+1];get_nextval(Pattern,next);//求Pattern的next函数值int index=0,i=0,j=0;while(Text[i]!='\0' && Pattern[j]!='\0' ){if(Text[i]== Pattern[j]){++i;// 继续比较后继字符++j;}else{index += j-next[j];if(next[j]!=-1)j=next[j];// 模式串向右移动else{j=0;++i;}}}//whiledelete []next;if(Pattern[j]=='\0')return index;// 匹配成功elsereturn -1;}int main()//abCabCad{char* text="bababCabCadcaabcaababcbaaaabaaacababcaabc";char*pattern="adCadCad";//getNext(pattern,n);//get_nextval(pattern,n);cout<<KMP(text,pattern)<<endl;return 0;}五.其他表示模式值的方法上面那种串的模式值表示方法是最优秀的表示方法,从串的模式值我们可以得到很多信息,以下称为第一种表示方法。

第二种表示方法,虽然也定义next[0]= -1,但后面绝不会出现-1,除了next[0],其他模式值next[j]=k(0≤k<j)的意义可以简单看成是:下标为j的字符的前面最多k个字符与开始的k个字符相同,这里并不要求T[j] != T[k]。

其实next[0]也可以定义为0(后面给出的求串的模式值的函数和串的模式匹配的函数,是next[0]=0的),这样,next[j]=k(0≤k<j)的意义都可以简单看成是:下标为j的字符的前面最多k个字符与开始的k个字符相同。

第三种表示方法是第一种表示方法的变形,即按第一种方法得到的模式值,每个值分别加1,就得到第三种表示方法。

第三种表示方从这里我们可以看到:串的模式值第一种表示方法能表示更多的信息,第二种表示方法更单纯,不容易搞错。

当然,用第一种表示方法写出的模式匹配函数效率更高。

比如说,在串S=“adCadCBdadCadCad 9876543”中匹配串T=“adCadCad”, 用第一种表示方法写出的模式匹配函数,当比较到S[6] != T[6] 时,取next[6]= -1(表三),它可以表示这样许多信息:S[3]S[4]S[5]==T[3]T[4]T[5]==T[0]T[1]T[2],而S[6] != T[6],T[6]==T[3]==T[0],所以S[6] != T[0],接下来比较S[7]和T[0]吧。

相关文档
最新文档