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。

相关问题

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

数据结构实验：next数组

在字符串匹配算法中，next数组是一个非常重要的数据结构。它是用来表示模式串中每个位置之前的子串中前缀和后缀的最长公共部分的长度。具体来说，设模式串为p，p的长度为m。则next数组的长度为m，第i个位置的值表示p中以第i个字符结尾的子串的前缀和后缀的最长公共部分的长度。

next数组的计算方法是基于动态规划的思想。具体来说，我们可以先将next[0]和next[1]设置为0，然后从第二个位置开始，依次计算每个位置的值。计算方法如下：

1. 如果i=0，则直接令next[0]=-1。
2. 如果i=1，则直接令next[1]=0。
3. 如果i>1，则令j=next[i-1]，然后不断往前找next[j]，直到找到一个位置k，使得p[i-1]=p[k]。此时，next[i]=j+1。如果一直找到了p[0]仍然没有找到符合条件的k，则令next[i]=0。

计算完next数组之后，我们就可以利用它来进行字符串匹配了。具体来说，我们可以将模式串p和文本串t从左到右依次比较，如果p和t的某个位置不匹配，就根据next数组中的值将模式串p向右移动一定的距离，然后再和文本串t的当前位置比较。这样，我们就可以用O(m+n)的时间复杂度完成字符串匹配的过程。