数据结构求next数组

下面是求解next数组的步骤：

1. 首先，我们需要定义一个next数组，用于存储每个字符对应的最长公共前后缀的长度。

2. 然后，我们需要对模式串进行处理，求出每个字符对应的最长公共前后缀的长度，并将其存储到next数组中。

3. 求解next数组的方法是，从模式串的第二个字符开始，依次计算每个字符对应的最长公共前后缀的长度。

4. 对于每个字符，我们需要找到它之前的所有字符中，最长的既是前缀又是后缀的字符串。这个字符串的长度就是该字符对应的最长公共前后缀的长度。

5. 如果不存在这样的字符串，那么该字符对应的最长公共前后缀的长度就是0。

6. 最后，我们将求得的next数组返回即可。

下面是Python代码实现：

def get_next(pattern):
    n = len(pattern)
    next = [0] * n
    j = 0
    for i in range(1, n):
        while j > 0 and pattern[i] != pattern[j]:
            j = next[j-1]
        if pattern[i] == pattern[j]:
            j += 1
        next[i] = j
    return next

相关问题

数据结构中求next数组的代码

在数据结构中，尤其是处理字符串、链表等动态数据的情况时，"next array"通常是指前缀或后缀数组，用于快速查找某个子串在原串中的起始位置。这里以字符串为例，假设我们有一个字符串S，创建next数组的目标是在常数时间内找到子串S[i..j]在S中的起始位置。

例如对于C++，我们可以用KMP算法生成next数组：

#include <vector>
#include <string>

std::vector<int> getNext(const std::string &s) {
    int n = s.size();
    std::vector<int> next(n);
    int j = -1;
    
    for (int i = 1; i < n; ++i) {
        while (j != -1 && s[i] != s[j + 1]) {
            j = next[j];
        }
        
        if (s[i] == s[j + 1]) {
            ++j;
        }
        
        next[i] = j;
    }
    
    return next;
}

这段代码首先初始化`next[0] = -1`，然后从第二个字符开始遍历字符串，通过维护两个指针i和j，如果当前字符匹配，就移动j；如果不匹配，则尝试跳过已经匹配的部分，即移动j到下一个next[j]的位置。这样最后得到的next数组就能满足KMP算法的要求。

数据结构next数组

Next数组是KMP算法中的一个重要概念，用于快速匹配字符串。它是一个长度与模式串相等的数组，其中每个元素表示在当前位置之前的最长相等前后缀的长度。在匹配过程中，当出现不匹配的情况时，可以利用Next数组中的信息来快速跳过一部分已经匹配的字符，从而提高匹配效率。Next数组的求解过程可以通过求解模式串的最长相等前后缀来实现，具体方法可以参考引用中提供的文章。