字符串匹配的KMP算法
kmp算法 公式
KMP算法是一种字符串匹配算法，用于在一个主串中查找一个模式串的出现位置。
它的核心思想是利用已经匹配过的部分信息，尽量减少不必要的比较。
KMP算法的公式如下：1. 预处理模式串，得到next数组：-初始化next数组，next[0] = -1，next[1] = 0；-从第2个字符开始，依次计算next[i]的值：-如果模式串的前缀和后缀匹配，即pattern[j] == pattern[i-1]，则next[i] = j + 1；-如果模式串的前缀和后缀不匹配，即pattern[j] != pattern[i-1]，则需要回溯到前一个可能的匹配位置，即j = next[j]，直到找到一个匹配位置或者回溯到起始位置；-如果回溯到起始位置仍然没有找到匹配位置，则next[i] = 0。
2. 在主串中查找模式串：-初始化主串指针i = 0，模式串指针j = 0；-依次比较主串和模式串的字符：-如果主串和模式串的字符匹配，即text[i] == pattern[j]，则继续比较下一个字符；-如果主串和模式串的字符不匹配，即text[i] != pattern[j]，则需要根据next数组回溯模式串的指针j，即j = next[j]，直到找到一个匹配位置或者回溯到起始位置；-如果回溯到起始位置仍然没有找到匹配位置，则主串指针i和模式串指针j都向后移动一位，继续比较下一个字符；-如果模式串指针j移动到模式串的末尾，则表示找到了一个匹配位置，返回匹配位置的起始索引；-如果主串指针i移动到主串的末尾，则表示没有找到匹配位置，返回-1。
KMP算法通过预处理模式串得到next数组，利用next数组的信息在匹配过程中尽量减少不必要的比较，提高了匹配效率。
kmp 最小循环节
kmp 最小循环节摘要：1.KMP 算法简介2.最小循环节的概念3.KMP 算法求最小循环节的方法4.示例与应用正文：【1.KMP 算法简介】KMP（Knuth-Morris-Pratt）算法是一种高效的字符串匹配算法，用于在一个主字符串中查找一个子字符串出现的位置。
该算法的关键在于通过预处理子字符串，减少不必要的字符比较，从而提高匹配速度。
【2.最小循环节的概念】在KMP 算法中，最小循环节是指子字符串中最小的循环子序列的长度。
例如，字符串"ababc"中，最小循环节为2，因为"ab"是最小的循环子序列。
【3.KMP 算法求最小循环节的方法】为了求解最小循环节，KMP 算法通过预处理子字符串，构建一个next 数组。
next 数组的每个元素代表了子字符串中当前位置到下一个相同字符的最短距离。
通过next 数组，可以在O(m) 的时间复杂度内找到最小循环节。
具体构建next 数组的方法如下：1.初始化一个长度为m+1 的数组next，其中next[0] 为-1。
2.遍历子字符串，对于每个字符a[i]，若a[i] 等于a[j]，则next[i] =next[j]，否则next[i] = -1。
3.返回next 数组中的最大值，即最小循环节的长度。
【4.示例与应用】以字符串"ababc"为例，构建next 数组如下：```-1 0 1 2 30 -1 0 1 21 0 -1 0 12 1 2 0 13 2 0 1 0```从next 数组中可以看出，最小循环节为2。
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next计算方法
kmp算法next计算方法KMP算法是一种字符串匹配算法，它的核心在于利用已经部分匹配的信息来减少匹配的次数，从而提高匹配的效率。
而KMP算法中的next数组计算方法则是KMP算法的关键之一，它是用来存储模式串中前缀和后缀的最长公共元素的长度。
接下来我们将详细介绍KMP算法中next数组的计算方法。
首先，我们需要了解next数组的含义。
next数组是针对模式串而言的，它的长度与模式串的长度相同。
next数组中的每个元素表示在当前位置之前的字符串中，有多大长度的相同前缀和后缀。
例如，对于模式串"ababaca"，其next数组为[-1, 0, 0, 1, 2, 3, 0]，表示在每个位置之前的字符串中，有多大长度的相同前缀和后缀。
接下来，我们来介绍如何计算next数组。
假设模式串的长度为m，我们需要计算出next[1]到next[m-1]的值。
首先，我们可以将next[0]的值设为-1，这是因为next数组中的值表示的是前缀和后缀的最长公共元素的长度，而在第一个位置之前并没有字符串，因此其值为-1。
接着，我们从第二个位置开始计算next数组的值。
假设我们已经知道next[i-1]的值，现在我们来计算next[i]的值。
如果模式串的第i个字符和第next[i-1]+1个字符相等，那么next[i]的值就是next[i-1]+1；如果不相等，我们就需要继续往前找前缀和后缀的最长公共元素的长度，直到找到相等的情况或者完全没有相等的情况。
具体的计算方法可以用如下的伪代码表示：```python。
def getNextArray(s):n = len(s)。
next = [-1] n。
k = -1。
j = 0。
while j < n 1:if k == -1 or s[j] == s[k]:k += 1。
j += 1。
next[j] = k。
else:k = next[k]return next。
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]。
文本文件中字符串匹配算法
strncpy(tData,tData+MAXSIZE-pLen+1,pLen-1);
fread(tData+pLen-1, MAXSIZE, 1, tFile);
if((answer=Index_KMP(tData, pData,nextval,MAXSIZE+pLen-1,pLen))>=0)
pData = (unsigned char*)malloc((unsigned int)(pLen+16)*sizeof(char));
if(!pData) return -1;
nextval = (int*)malloc((unsigned int)(pLen+16)*sizeof(int));
#include <sys/stat.h>
#define MAXSIZE 1024
//计算字符个数
long get_file_size(char *filename){
FILE *fp=fopen(filename,"r");
char ch;
long num=0;
while(ch=getc(fp)!=EOF)
count+=answer;
BlockNum=tlastlen?BlockNum:(BlockNum+1);
for(i=0;i<BlockNum-3;i++)
{
strncpy(tData,tData+MAXSIZE,pLen-1);
fread(tData+pLen-1, MAXSIZE, 1, tFile);
pLen=get_file_size(file2);
kmp算法失配值
kmp算法失配值
KMP算法失配值
KMP算法是一种比较高效的模式匹配字符串算法，其中一个重要概念就是失配值（Failure Function）。
失配值是模式字符串的一个数组，存放的是在当前位置失配时跳转到的下一个位置的下标。
具体定义：失配值数组f[i], 其中i表示当前字符在整个模式字符串中的位置，如果i=0，则f[i]= -1，如果i>0，则f[i]表示最长可以匹配前缀的后缀的字符个数。
例如：假定有模式字符串ababd，其失配值数组f为[-1 0 0 1 2]，其中f[2]=1，表示当前位置失配时跳转的下一个位置的下标为1，此时已经可以匹配前缀aba的后缀a。
KMP算法的主要思想就是：
当模式字符串的第i个字符失配时，则从f[i]这个位置重新开始匹配，而不是从第i+1个字符开始匹配。
- 1 -。
kmp 最小循环节
kmp 最小循环节（最新版）目录1.KMP 算法简介2.最小循环节的概念3.KMP 算法与最小循环节的关系4.KMP 算法的应用实例5.总结正文1.KMP 算法简介KMP（Knuth-Morris-Pratt）算法是一种字符串匹配算法，用于在一个主字符串中查找一个子字符串出现的位置。
该算法的关键在于通过部分匹配串的 next 数组来避免无效的匹配过程，从而提高匹配效率。
2.最小循环节的概念最小循环节是指一个字符串中最短的连续重复子串。
例如，字符串"ababc"的最小循环节是"ab"。
在 KMP 算法中，最小循环节的概念被用来构建 next 数组，以加速字符串匹配过程。
3.KMP 算法与最小循环节的关系KMP 算法利用最小循环节的性质来避免无效的匹配过程。
在构建next 数组时，如果某个字符在主字符串中出现，那么它之前的所有字符都必须与子字符串中的对应字符匹配。
这样，在匹配过程中，如果发现某个字符不匹配，可以根据 next 数组跳过已经匹配的部分，从而减少无效匹配的次数。
4.KMP 算法的应用实例假设要在字符串"abcabcabc"中查找子字符串"abc"的位置，使用 KMP 算法可以得到如下 next 数组：{0, 1, 0, 1, 0, 1}。
在匹配过程中，发现第二个字符不匹配，根据 next 数组，跳过已经匹配的"abc"，继续匹配剩余的"abc"，最终得到匹配位置为 3。
5.总结KMP 算法是一种高效的字符串匹配算法，它利用最小循环节的性质来避免无效的匹配过程。
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字符串匹配是计算机的基本任务之一。
举例来说，有一个字符串"BBC ABCDAB ABCDABCDABDE"，我想知道，里面是否包含另一个字符串"ABCDABD"？
许多算法可以完成这个任务，Knuth-Morris-Pratt算法（简称KMP）是最常用的之一。
它以三个发明者命名，起头的那个K就是著名科学家Donald Knuth。
我用自己的语言，试图写一篇比较好懂的KMP算法解释。
1.
首先，字符串"BBC ABCDAB ABCDABCDABDE"的第一个字符与搜索词"ABCDABD"的第一个字符，进行比较。
因为B与A不匹配，所以搜索词后移一位。
2.
因为B与A不匹配，搜索词再往后移。
3.
就这样，直到字符串有一个字符，与搜索词的第一个字符相同为止。
4.
接着比较字符串和搜索词的下一个字符，还是相同。
5.
直到字符串有一个字符，与搜索词对应的字符不相同为止。
6.
这时，最自然的反应是，将搜索词整个后移一位，再从头逐个比较。
这样做虽然可行，但是效率很差，因为你要把"搜索位置"移到已经比较过的位置，重比一遍。
7.
一个基本事实是，当空格与D不匹配时，你其实知道前面六个字符是"ABCDAB"。
KMP算法的想法是，设法利用这个已知信息，不要把"搜索位置"移回已经比较过的位置，继续把它向后移，这样就提高了效率。
8.
怎么做到这一点呢？可以针对搜索词，算出一张《部分匹配表》（Partial Match Table）。
这张表是如何产生的，后面再介绍，这里只要会用就可以了。
9.
已知空格与D不匹配时，前面六个字符"ABCDAB"是匹配的。
查表可知，最后一个匹配字符B对应的"部分匹配值"为2，因此按照下面的公式算出向后移动的位数：
移动位数= 已匹配的字符数- 对应的部分匹配值
因为6 - 2 等于4，所以将搜索词向后移动4位。
10.
因为空格与Ｃ不匹配，搜索词还要继续往后移。
这时，已匹配的字符数为2（"AB"），对应的"部分匹配值"为0。
所以，移动位数= 2 - 0，结果为2，于是将搜索词向后移2位。
11.
因为空格与A不匹配，继续后移一位。
12.
逐位比较，直到发现C与D不匹配。
于是，移动位数= 6 - 2，继续将搜索词向后移动4位。
13.
逐位比较，直到搜索词的最后一位，发现完全匹配，于是搜索完成。
如果还要继续搜索（即找出全部匹配），移动位数= 7 - 0，再将搜索词向后移动7位，这里就不再重复了。
14.
下面介绍《部分匹配表》是如何产生的。
首先，要了解两个概念："前缀"和"后缀"。
"前缀"指除了最后一个字符以外，一个字符串的全部头部组合；"后缀"指除了第一个字符以外，一个字符串的全部尾部组合。
15.
"部分匹配值"就是"前缀"和"后缀"的最长的共有元素的长度。
以"ABCDABD"为例，－"A"的前缀和后缀都为空集，共有元素的长度为0；
－"AB"的前缀为[A]，后缀为[B]，共有元素的长度为0；
－"ABC"的前缀为[A, AB]，后缀为[BC, C]，共有元素的长度0；
－"ABCD"的前缀为[A, AB, ABC]，后缀为[BCD, CD, D]，共有元素的长度为0；
－"ABCDA"的前缀为[A, AB, ABC, ABCD]，后缀为[BCDA, CDA, DA, A]，共有元素为"A"，长度为1；
－"ABCDAB"的前缀为[A, AB, ABC, ABCD, ABCDA]，后缀为[BCDAB, CDAB, DAB, AB, B]，共有元素为"AB"，长度为2；
－"ABCDABD"的前缀为[A, AB, ABC, ABCD, ABCDA, ABCDAB]，后缀为[BCDABD, CDABD, DABD, ABD, BD, D]，共有元素的长度为0。
16.
"部分匹配"的实质是，有时候，字符串头部和尾部会有重复。
比如，"ABCDAB"之中有两个"AB"，那么它的"部分匹配值"就是2（"AB"的长度）。
搜索词移动的时候，第一个"AB"向后移动4位（字符串长度-部分匹配值），就可以来到第二个"AB"的位置。
（完）。