kmp算法Pyhton

在Python中实现KMP算法的关键是通过next()函数计算出k值，这样就可以避免每次只移动一个元素并重新从0开始匹的朴素算法的缺点。以下是一个示例的KMP算法的实现：

def getNext(pattern):
    n = len(pattern)
    next = [0 * n
    i, j = 0, -1
    next = -1

    while i < n - 1:
        if j == -1 or pattern[i == pattern[j]:
            i += 1
            j += 1
            next[i = j
        else:
            j = next[j]

    return next

def kmpSearch(text, pattern):
    m, n = len(text), len(pattern)
    i, j = 0, 0
    next = getNext(pattern)

    while i < m and j < n:
        if j == -1 or text[i == pattern[j]:
            i += 1
            j += 1
        else:
            j = next[j]

    if j == n:
        return i - j
    else:
       

相关问题

kmp算法acwing

KMP算法，全称为Knuth-Morris-Pratt算法，是由Donald Knuth、James Morris和Vance Pratt在1970年代独立开发的一种字符串匹配算法。它是一种高效的模式匹配算法，用于在一个文本串中查找指定的子串。与朴素的线性搜索相比，KMP算法具有更好的时间复杂度，能在最坏情况下达到O(n + m)，其中n是文本串的长度，m是子串的长度。

在ACWing这样的编程教育平台上，KMP算法通常作为数据结构和算法中的高级主题进行讲解，因为理解并实现它需要对动态规划和状态转移的思想有深入的理解。以下是KMP算法的一些关键概念：

1. **部分匹配表（Partial Match Table, PMT）**：这是KMP算法的核心，是一个预先计算好的数组，用于存储模式串的前缀和后缀公共部分的长度，帮助我们在匹配过程中避免无效的字符比较。

2. **状态转移**：算法会根据PMT找到当前字符和目标串中上一个成功匹配字符的位置差值，决定下一步匹配的位置，减少了回溯的次数。

3. **失败跳转**：如果遇到不匹配的字符，我们不是直接后移一位，而是根据PMT信息跳过一定位置，避免了重复搜索已经匹配过的部分。

使用kmp算法

好的，下面我来为您讲解使用KMP算法解决字符串匹配问题的方法。

KMP算法是一种比较高效的字符串匹配算法，它的核心思想是利用已经匹配过的信息，尽可能减少不必要的字符比较次数，从而提高匹配效率。具体实现时，KMP算法利用前缀和后缀的概念，对于每个字符，计算出它的最长前缀和最长后缀的匹配长度，然后根据这些信息来移动模式串，从而减少比较次数。

下面是使用KMP算法解决字符串匹配问题的代码实现：

def str_str(s, n):
    if not n:
        return 0
    if not s:
        return -1
    
    m, k = len(s), len(n)
    next = get_next(n)
    i = j = 0
    while i < m and j < k:
        if j == -1 or s[i] == n[j]:
            i += 1
            j += 1
        else:
            j = next[j]
    if j == k:
        return i - k
    else:
        return -1

def get_next(n):
    k, j = -1, 0
    next = [-1] * len(n)
    while j < len(n) - 1:
        if k == -1 or n[k] == n[j]:
            k += 1
            j += 1
            next[j] = k
        else:
            k = next[k]
    return next

需要注意的是，KMP算法中的next数组表示的是模式串中每个位置的最长前缀和最长后缀的匹配长度，而不是暴力匹配算法中的每个位置的最长前缀和最长后缀。因此，KMP算法中的next数组需要先计算出来，然后再根据它来移动模式串。

接下来，我来给您提供一组测试用例，证明KMP算法的正确性：

assert str_str("hello", "ll") == 2
assert str_str("aaaaa", "bba") == -1
assert str_str("mississippi", "issip") == 4

这些测试用例可以验证KMP算法的正确性。相比暴力匹配算法，KMP算法的时间复杂度为O(m+n)，可以在较短的时间内解决字符串匹配问题。