KMP算法跳转表原理举例

时间: 2023-07-19 07:51:09 浏览: 24
假设模式串$P$为"abababca",我们可以通过递推的方式构造出它的跳转表。 首先,$next[0]=-1$,$next[1]=0$。 对于$i=2$,$j=0$,$P[2]=a$,$P[0:1]=ab$,不存在前缀和后缀相同的子串,因此$next[2]=0$。 对于$i=3$,$j=0$,$P[3]=b$,$P[0:2]=aba$,不存在前缀和后缀相同的子串,因此$next[3]=0$。 对于$i=4$,$j=0$,$P[4]=a$,$P[0:3]=abab$,$P[1:2]=ba$,前缀和后缀相同的子串为"ab",因此$next[4]=1$。 对于$i=5$,$j=1$,$P[5]=b$,$P[1:4]=bab$,不存在前缀和后缀相同的子串,因此$next[5]=0$。 对于$i=6$,$j=1$,$P[6]=c$,$P[1:5]=ababc$,不存在前缀和后缀相同的子串,因此$next[6]=0$。 对于$i=7$,$j=2$,$P[7]=a$,$P[2:6]=babca$,不存在前缀和后缀相同的子串,因此$next[7]=0$。 最后,$next[8]=1$。 因此,该模式串的跳转表为$[-1, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1]$。
相关问题

kmp算法的实现原理

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。它的实现原理是通过预处理模式串,得到一个next数组,然后利用next数组进行匹配。 具体实现步骤如下: 1. 预处理模式串P,得到next数组。next[i]表示当P中第i个字符与S中某个字符不匹配时,下一次匹配应该从P的第next[i]个字符开始。 2. 在S中从左往右匹配P。如果匹配成功,则返回匹配的起始位置;否则,根据next数组移动模式串P,继续匹配。

举例说明什么是kmp算法

假设我们要在字符串S="abababaabc"中查找模式串P="abaabc"。 首先,我们需要预处理模式串P的部分匹配表,该表如下: | 字符串 | 最长公共前后缀长度 | | ------ | ------------------ | | a | 0 | | ab | 0 | | aba | 1 | | abaa | 1 | | abaab | 2 | | abaabc | 0 | 接下来,我们从左到右扫描字符串S,同时维护一个指向模式串P中正在匹配的字符的指针。 在第一次匹配时,S中的第1个字符与P中的第1个字符相同,指针不移动。 在第二次匹配时,S中的第2个字符与P中的第2个字符相同,指针不移动。 在第三次匹配时,S中的第3个字符与P中的第3个字符相同,指针不移动。 在第四次匹配时,S中的第4个字符与P中的第4个字符相同,指针不移动。 在第五次匹配时,S中的第5个字符与P中的第5个字符相同,指针不移动。 在第六次匹配时,S中的第6个字符与P中的第6个字符不同,根据部分匹配表,我们将指针向右移动2位,使得P中前缀"aba"已经与S中的前缀匹配上了。 在第七次匹配时,S中的第7个字符与P中的第7个字符不同,根据部分匹配表,我们将指针向右移动1位,使得P中前缀"a"已经与S中的前缀匹配上了。 在第八次匹配时,S中的第8个字符与P中的第8个字符相同,指针不移动。 在第九次匹配时,S中的第9个字符与P中的第9个字符相同,指针不移动。 因此,我们在字符串S中找到了模式串P,并返回其起始位置为3。 以上就是KMP算法的具体应用过程。

相关推荐

### 回答1: KMP算法中的next数组原理是通过模式串自身的匹配信息,来确定在匹配失败时,模式串应该向右移动多少位,以便尽可能地减少匹配次数。具体来说,next数组中的每个元素表示模式串中当前字符之前的子串中,最长的既是前缀又是后缀的字符串的长度。在匹配过程中,当模式串的某个字符与文本串的某个字符不匹配时,就可以利用next数组中的信息,将模式串向右移动尽可能少的位数,以便尽快找到下一个可能匹配的位置。这样就可以大大提高匹配效率,避免不必要的重复匹配。 ### 回答2: KMP算法中的next数组是用来存储模式串中每个字符前面的最长公共前缀和最长公共后缀的长度。它的主要作用是在模式串匹配过程中,当出现匹配失败时,通过next数组中存储的信息,来确定下一次匹配的起始位置,避免不必要的回溯。 具体的原理如下:首先,我们需要对模式串进行预处理,得到next数组。开始时,next数组的第一个元素next[0]为-1,第二个元素next[1]为0。然后,从第三个元素开始依次计算next[i]的值。 假设已经计算得到了next[0]~next[i-1]的值,现在需要计算next[i]。比较模式串的前缀和后缀,如果它们的前缀和后缀相同,那么next[i]的值就是该相同前缀的长度加1。如果不相同,则需要继续寻找更短的相同前缀和后缀。通过不断地回溯,直到找到相同的前缀和后缀,或者回溯到模式串的开头,此时next[i]的值为0。 在实际匹配时,当出现匹配失败时,可以根据next数组的值,来确定将模式串右移多少个位置,从而找到下一次匹配的起始位置。相较于暴力搜索的方法,KMP算法利用了已经匹配过的信息,减少了回溯的次数,提高了匹配效率。 通过next数组,KMP算法在O(n+m)的时间复杂度内完成匹配操作,其中n为主串的长度,m为模式串的长度,相较于朴素的字符串匹配算法的时间复杂度O(n*m),提供了明显的优化。 ### 回答3: KMP算法是一种字符串匹配算法,用于在一个主串中查找子串。而KMP算法中的核心思想是通过预处理模式串(子串)构建一个next数组,用于指导匹配过程中的模式串移动操作。 next数组存储的是模式串中每个位置的最长公共前后缀的长度。这样,在匹配过程中,当发生不匹配时,我们可以根据next数组中的值来决定移动模式串的位置。 具体的next数组构建过程如下: 1. 初始化next数组,第一个元素next[0]为-1。 2. 从模式串的第二个字符开始遍历至最后一个字符,计算每个位置i的next[i]的值。 a. 若模式串的前缀和后缀的最长公共前后缀长度为k,在位置i的字符匹配失败之后,可以将模式串移动的位置设置为k,继续下一轮的匹配。 b. 若位置i之前的最长公共前后缀长度为k,而第i个字符不匹配,则根据next[k]的值来更新当前位置i的next[i]值,即next[i] = next[k]。 c. 若位置i之前的最长公共前后缀长度为k,而第i个字符匹配成功,则当前位置i的next[i]值为k+1。 d. 重复上述步骤,直至计算完成所有位置的next值。 通过构建好的next数组,可以在匹配过程中根据当前字符不匹配时的next值来决定模式串的移动位置,从而实现快速的字符串匹配。 总结来说,KMP算法中的next数组原理即模式串的最长公共前后缀长度,用于指导匹配过程中的模式串移动操作,提高了算法的效率。
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: python 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: python 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。
BF算法和KMP算法都是字符串匹配算法,但是它们的时间复杂度和匹配效率有很大的不同。 BF算法的时间复杂度为O(n*m),其中n为主串长度,m为模式串长度。BF算法的思想是从主串的第一个字符开始,依次和模式串的每一个字符进行匹配,如果匹配失败,则主串的下一个字符作为起始位置,继续和模式串进行匹配。这种暴力匹配的方式,虽然简单易懂,但是当主串和模式串长度较大时,匹配效率会非常低下。 KMP算法的时间复杂度为O(n+m),其中n为主串长度,m为模式串长度。KMP算法的思想是在匹配过程中,当出现不匹配的情况时,尽可能地利用已经匹配过的信息,避免从头开始匹配。具体来说,KMP算法通过预处理模式串,得到一个next数组,next数组中的值表示当模式串中第i个字符和主串中第j个字符不匹配时,模式串下一次匹配的起始位置应该是哪里。这样,在匹配过程中,当出现不匹配的情况时,就可以利用next数组中的信息,跳过一些不必要的匹配,从而提高匹配效率。 下面是BF算法和KMP算法的Python实现: python # BF算法 def bf_match(s, p): n = len(s) m = len(p) for i in range(n-m+1): j = 0 while j < m and s[i+j] == p[j]: j += 1 if j == m: return i return -1 # KMP算法 def kmp_match(s, p): n = len(s) m = len(p) next = get_next(p) i = 0 j = 0 while i < n and j < m: if j == -1 or s[i] == p[j]: i += 1 j += 1 else: j = next[j] if j == m: return i - j else: return -1 def get_next(p): m = len(p) next = [-1] * m i = 0 j = -1 while i < m-1: if j == -1 or p[i] == p[j]: i += 1 j += 1 next[i] = j else: j = next[j] return next
KMP算法是一种字符串匹配算法,由Knuth、Morris和Pratt共同设计实现。它与BF算法(暴力匹配算法)相比具有更高的效率。KMP算法的核心思想是利用已经匹配的部分信息来避免不必要的回溯。在Python中,可以通过以下代码实现KMP算法的功能: def getNext(pattern): next = [0 * len(pattern) i, j = 0, -1 next = -1 while i < len(pattern) - 1: if j == -1 or pattern[i == pattern[j]: i += 1 j += 1 next[i = j else: j = next[j] return next def kmp(text, pattern): next = getNext(pattern) i, j = 0, 0 while i < len(text) and j < len(pattern): if j == -1 or text[i == pattern[j]: i += 1 j += 1 else: j = next[j] if j == len(pattern): return i - j else: return -1 以上是一个基于Python的KMP算法实现。你可以通过调用kmp函数,传入待匹配的文本和模式串,来获得模式串在文本中的匹配位置。123 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* [KMP算法(Python)](https://blog.csdn.net/m0_52238102/article/details/115830347)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *3* [详解小白之KMP算法及python实现](https://download.csdn.net/download/weixin_38617196/12863711)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]

最新推荐

KMP串匹配算法,并行计算

而且,串匹配是这些应用中最耗时的核心问题,好的串匹配算法能显著地提高应用的效率。因此,研究并设计快速的串匹配算法具有重要的理论价值和实际意义。 串匹配问题实际上就是一种模式匹配问题,即在给定的文本串中...

C++ 数据结构之kmp算法中的求Next()函数的算法

主要介绍了C++ 数据结构之kmp算法中的求Next()函数的算法的相关资料,需要的朋友可以参考下

kMP算法JavakMP算法JavakMP算法JavakMP算法Java

kMP算法JavakMP算法JavakMP算法JavakMP算法JavakMP算法JavakMP算法JavakMP算法JavakMP算法JavakMP算法JavakMP算法JavakMP算法JavakMP算法JavakMP算法JavakMP算法JavakMP算法JavakMP算法JavakMP算法JavakMP算法Java...

重庆大学数据结构实验报告,串的操作与KMP模式匹配算法源码及结果截屏

这是重庆大学数据结构实验报告,题目是串的操作与KMP模式匹配算法。里面有完整的实验流程,包括源码及结果截屏

数据结构课程设计实验报告-KMP算法的实现

KMP算法是对一般模式匹配算法的改进,由D.E.Knuth与V.R.Pratt和J.H.Morris 同时发现的因此人们称它为克努特-莫里斯-莫拉特操作(简称为KMP算法)。 对于一般的模式匹配算法:分别利用两个指针i和j指示主串S和T中的...

学科融合背景下“编程科学”教学活动设计与实践研究.pptx

学科融合背景下“编程科学”教学活动设计与实践研究.pptx

ELECTRA风格跨语言语言模型XLM-E预训练及性能优化

+v:mala2277获取更多论文×XLM-E:通过ELECTRA进行跨语言语言模型预训练ZewenChi,ShaohanHuangg,LiDong,ShumingMaSaksham Singhal,Payal Bajaj,XiaSong,Furu WeiMicrosoft Corporationhttps://github.com/microsoft/unilm摘要在本文中,我们介绍了ELECTRA风格的任务(克拉克等人。,2020b)到跨语言语言模型预训练。具体来说,我们提出了两个预训练任务,即多语言替换标记检测和翻译替换标记检测。此外,我们预训练模型,命名为XLM-E,在多语言和平行语料库。我们的模型在各种跨语言理解任务上的性能优于基线模型,并且计算成本更低。此外,分析表明,XLM-E倾向于获得更好的跨语言迁移性。76.676.476.276.075.875.675.475.275.0XLM-E(125K)加速130倍XLM-R+TLM(1.5M)XLM-R+TLM(1.2M)InfoXLMXLM-R+TLM(0.9M)XLM-E(90K)XLM-AlignXLM-R+TLM(0.6M)XLM-R+TLM(0.3M)XLM-E(45K)XLM-R0 20 40 60 80 100 120触发器(1e20)1介绍使�

docker持续集成的意义

Docker持续集成的意义在于可以通过自动化构建、测试和部署的方式,快速地将应用程序交付到生产环境中。Docker容器可以在任何环境中运行,因此可以确保在开发、测试和生产环境中使用相同的容器镜像,从而避免了由于环境差异导致的问题。此外,Docker还可以帮助开发人员更快地构建和测试应用程序,从而提高了开发效率。最后,Docker还可以帮助运维人员更轻松地管理和部署应用程序,从而降低了维护成本。 举个例子,假设你正在开发一个Web应用程序,并使用Docker进行持续集成。你可以使用Dockerfile定义应用程序的环境,并使用Docker Compose定义应用程序的服务。然后,你可以使用CI

红楼梦解析PPT模板:古典名著的现代解读.pptx

红楼梦解析PPT模板:古典名著的现代解读.pptx

大型语言模型应用于零镜头文本风格转换的方法简介

+v:mala2277获取更多论文一个使用大型语言模型进行任意文本样式转换的方法Emily Reif 1页 达芙妮伊波利托酒店1,2 * 袁安1 克里斯·卡利森-伯奇(Chris Callison-Burch)Jason Wei11Google Research2宾夕法尼亚大学{ereif,annyuan,andycoenen,jasonwei}@google.com{daphnei,ccb}@seas.upenn.edu摘要在本文中,我们利用大型语言模型(LM)进行零镜头文本风格转换。我们提出了一种激励方法,我们称之为增强零激发学习,它将风格迁移框架为句子重写任务,只需要自然语言的指导,而不需要模型微调或目标风格的示例。增强的零触发学习很简单,不仅在标准的风格迁移任务(如情感)上,而且在自然语言转换(如“使这个旋律成为旋律”或“插入隐喻”)上都表现出了1介绍语篇风格转换是指在保持语篇整体语义和结构的前提下,重新编写语篇,使其包含其他或替代的风格元素。虽然�