kmp搜索文档中特定词汇次数

KMP（Knuth-Morris-Pratt）算法是一种字符串匹配算法，用于在一个文本字符串中搜索一个特定的词汇。下面是一个用KMP算法搜索文档中特定词汇次数的方法。

首先，我们需要将文档和搜索的词汇都转换为字符数组。然后，通过KMP算法建立一个最长公共前后缀数组（即next数组），该数组记录了在搜索词汇中每个位置的最长匹配前缀的长度。

接下来，我们使用两个指针，一个用于文档字符数组的遍历，另一个用于搜索词汇字符数组的遍历。在遍历文档字符数组的过程中，我们比较文档字符数组中的字符和搜索词汇字符数组中的字符是否匹配。

如果匹配成功，我们将两个指针都向后移动一位，继续比较下一个字符。如果匹配失败，则根据最长公共前后缀数组的值将搜索词汇字符数组的指针移动到合适的位置，再继续比较。

每当成功匹配整个搜索词汇字符数组时，我们计数器加一，表示文档中出现了一次该词汇。最后返回计数器的值即可。

这样，我们就可以通过KMP算法在文档中搜索特定词汇，并记录其出现的次数。

需要注意的是，以上方法仅适用于纯文本文件，对于复杂的格式文件，例如Word文档或PDF文档，我们可能需要使用相关的库或工具来进行处理。

相关问题

利用kmp算法求子串在主串中出现的次数

### 回答1：
KMP算法可以用来高效地查找一个字符串中是否包含另一个字符串（即子串），同时也可以用来计算子串在主串中出现的次数。下面是使用KMP算法来求子串在主串中出现次数的步骤：

1. 首先，利用KMP算法求出子串的next数组，即根据子串本身的特点生成一张表格，表格中每个元素记录的是子串在当前位置的最长公共前后缀的长度。

2. 接着，用求出的next数组，以及主串和子串的指针，循环地在主串中查找子串。具体做法是：

a. 如果子串中的字符和主串中的字符相等，那么继续比较子串和主串中的下一个字符；

b. 如果子串中的字符和主串中的字符不相等，那么根据next数组来移动子串指针，将子串向右移动一定的距离，使得下一次比较时尽可能地利用已经比较过的信息。

3. 重复以上步骤，直到子串在主串中出现的次数全部计算完毕。

总体来说，KMP算法的时间复杂度是O(n+m)，其中n和m分别是主串和子串的长度。由于KMP算法利用了子串自身的特点，因此可以在O(n+m)的时间内完成匹配过程，比暴力匹配要快得多。

### 回答2：
KMP算法是一种字符串匹配算法，其核心思想是利用已知的信息来避免无谓的比较。它主要用于在一个主串中查找一个模式串出现的位置。

在利用KMP算法求子串在主串中出现次数的过程中，我们需要对主串和子串进行如下的预处理：

1. 对于模式串 pattern，我们需要计算出其前缀函数 next 数组，next[j] 表示 pattern 中以 j 结尾的子串的最长公共前后缀长度；

2. 对于文本串 text，我们需要在匹配的过程中遍历整个串，将每一位字符和模式串相应位置的字符进行比较。当匹配失败时，我们利用已知 next 数组来进行以下调整：将模式串右移 j - next[j] 个位置，其中 j 为当前匹配失败的位置。这样可以利用已知的信息来扩大匹配范围，避免不必要的比较。

在遍历文本串时，我们可以用变量 count 来记录模式串在文本串中出现的次数。当匹配成功时，则将 count 加 1。

整个算法的时间复杂度为 O(n)，其中 n 是文本串的长度。虽然预处理需要 O(m) 的时间，但由于每次进入循环时都可以根据 next 数组来使模式串右移，因此整个算法的时间复杂度是线性的。

总之，利用KMP算法求子串在主串中出现次数的过程中，我们需要先对模式串进行处理，然后进行匹配，同时根据已知信息进行调整。算法时间复杂度较低，可以快速有效地解决这一问题。

### 回答3：
KMP算法是一种字符串匹配算法，可以在O(n+m)的时间复杂度内，求出一个字符串在另一个字符串中出现的次数。

要求一个子串在主串中出现的次数，首先需要对主串和子串进行预处理，然后再利用KMP算法进行查找。

1. 预处理主串

预处理主串的目的是为了获得next数组，它记录了每个位置之前，最长的相等前缀和后缀的长度，用于KMP算法中的跳转操作。

算法过程如下：

1) 初始化next[0] = -1，next[1] = 0。

2) 从第2个位置开始，依次计算出next[k]的值，其中k表示计算next[k]的位置。

对于当前的k，先找到前一个位置的next[k-1]，根据这个值，计算出当前位置的最长相等前缀和后缀的长度p，也就是说，前缀p个字符和后缀p个字符分别相等。然后再比较k-1位置的字符和p位置的字符是否相等。

如果相等，那么next[k] = p + 1，表示当前位置的最长相等前后缀长度为p + 1。否则，需要继续递归地向前寻找，在前一个位置的最长相等前后缀上加入k-1位置的字符，看看是否能够构成一个新的最长相等前后缀。

具体实现可参考以下代码：

void getNext(char* pattern, int* next) {
int m = strlen(pattern);
next[0] = -1;
int i = 0, j = -1;
while (i < m - 1) {
if (j == -1 || pattern[i] == pattern[j]) {
i++;
j++;
next[i] = j;
} else {
j = next[j];
}
}
}

2. 利用KMP算法匹配子串

在预处理完主串后，就可以利用KMP算法查找子串了。假设主串为text，子串为pattern，text的长度为n，pattern的长度为m。

具体实现过程如下：

1) 初始化i和j，分别表示text和pattern的下标，从0开始。

2) 如果text[i]等于pattern[j]，说明当前位置匹配成功，将i和j分别加1。如果j等于m，说明已经匹配成功一个子串，把j置为next[j]，即查找下一个最长相等前后缀。

3) 如果text[i]不等于pattern[j]，需要根据next数组进行跳转。假设当前匹配到了text[i]和pattern[j]不相等的位置，那么应该将j跳转到next[j]所表示的位置，然后重新进行匹配。

4) 进行上述步骤直到i等于n或者j等于m。

具体实现可参考以下代码：

int kmp(char* text, char* pattern) {
int n = strlen(text), m = strlen(pattern);
int* next = new int[m];
getNext(pattern, next);
int i = 0, j = 0, count = 0;
while (i < n) {
if (j == -1 || text[i] == pattern[j]) {
i++;
j++;
if (j == m) {
count++;
j = next[j];
}
} else {
j = next[j];
}
}
delete[] next;
return count;
}

综上所述，利用KMP算法求子串在主串中出现的次数，需要先对主串进行预处理，获得next数组，然后利用KMP算法匹配子串。时间复杂度为O(n+m)。

用KMP算法求子串在主串中出现的次数

好的，以下是使用KMP算法求子串在主串中出现的次数的代码实现：

def KMPSearch(pat, txt):
    M = len(pat)
    N = len(txt)

    lps = [0]*M
    j = 0

    computeLPSArray(pat, M, lps)

    i = 0
    res = 0

    while i < N:
        if pat[j] == txt[i]:
            i += 1
            j += 1

        if j == M:
            res += 1
            j = lps[j-1]

        elif i < N and pat[j] != txt[i]:
            if j != 0:
                j = lps[j-1]
            else:
                i += 1

    return res


def computeLPSArray(pat, M, lps):
    len = 0

    lps[0] = 0
    i = 1

    while i < M:
        if pat[i] == pat[len]:
            len += 1
            lps[i] = len
            i += 1
        else:
            if len != 0:
                len = lps[len-1]
            else:
                lps[i] = 0
                i += 1

其中，`pat`是要查找的子串，`txt`是主串。函数`KMPSearch`返回子串在主串中出现的次数。