kmp算法空间复杂度
时间: 2024-05-11 09:12:24 浏览: 2
KMP算法是一种用于字符串匹配的算法,它的时间复杂度为O(m+n),其中m为模式串的长度,n为文本串的长度。而空间复杂度则为O(m),其中m为模式串的长度,主要是由next数组造成的。next数组存储了模式串中每个前缀的最长公共前后缀的长度,用于在匹配失败时进行模式串的回溯。因此,next数组的长度为m,即空间复杂度为O(m)。
相关问题
KMP算法的复杂度分析
KMP算法(Knuth-Morris-Pratt算法)是一种用于字符串匹配的算法,用于在一个主串中查找一个模式串的出现位置。KMP算法的时间复杂度分析如下:
假设主串的长度为n,模式串的长度为m。
1. 构建next数组的时间复杂度为O(m)。next数组是模式串中每个位置上的前缀和后缀的最长公共部分的长度,它用于在匹配过程中遇到不匹配时快速跳过一部分字符。
2. 在匹配过程中,需要对主串和模式串进行逐个字符的比较。在最坏情况下,需要比较n次主串字符和m次模式串字符。但是由于KMP算法中利用了next数组的信息,如果出现不匹配,可以通过next数组直接跳过一部分字符,而不是逐个比较。因此,在匹配过程中,每次不匹配时跳过的字符数不会超过m。
综上所述,KMP算法的时间复杂度为O(n + m)。
需要注意的是,KMP算法的空间复杂度为O(m),用于存储构建的next数组。在实际应用中,可以根据具体情况对KMP算法进行优化,例如利用只需存储最近一次匹配位置的信息,减少空间复杂度。此外,KMP算法在匹配过程中不需要回溯,因此相比于暴力匹配算法,具有更好的时间复杂度。
kmp算法求模式匹配
KMP算法是一种字符串匹配算法,用于在一个文本串S内查找一个模式串P的出现位置。它的时间复杂度为O(n+m),其中n为文本串的长度,m为模式串的长度。
KMP算法的核心思想是利用已知信息来避免无效的比较。具体来说,它通过预处理模式串P,得到一个next数组,用于指导匹配过程中的跳转。next数组的含义是:对于模式串P中的每个位置i,next[i]表示当P[i]与S[j]不匹配时,下一次应该比较的位置是P[next[i]]。
KMP算法的匹配过程如下:
1. 初始化i=0,j=0;
2. 当i<n且j<m时,重复执行以下步骤:
a. 如果j=-1或者S[i]=P[j],则令i++,j++;
b. 否则令j=next[j];
3. 如果j=m,则匹配成功,返回i-m;否则匹配失败,返回-1。
KMP算法的时间复杂度为O(n+m),其中n为文本串的长度,m为模式串的长度。KMP算法的空间复杂度为O(m),其中m为模式串的长度。