扩展KMP算法:高效查找子串在模板串中的匹配长度

需积分: 9 2 下载量 117 浏览量 更新于2024-09-15 收藏 5KB TXT 举报
KMP (Knuth-Morris-Pratt) 和扩展KMP 是一种用于快速字符串匹配的经典算法,主要应用于在线性时间内检查一个长字符串(模板串A)中是否存在另一个字符串(子串B)作为其子串。这两个算法的核心思想是通过预计算next数组来避免不必要的字符比较,提高匹配效率。 1. **KMP算法**: - 定义:给定模板串A和子串B,目标是找到A中的每个位置i,计算A[i]之前的子串与B的最长公共前缀长度,记为ex[i]。 - next数组:对于B的每个字符,计算它和之前字符组成的最长相同序列的长度,即next[i]。 - 核心逻辑:通过比较A[i]和B[j](其中j = next[i-1]),决定ex[i]的值。如果匹配,ex[i] = j+1;如果不匹配,从下一个可能匹配的位置继续,直到找到或跳过不匹配的前缀。 2. **扩展KMP算法**: - 扩展了KMP算法,目标是找出A[i..lenA-1]与B的最长公共前缀长度,而不是单个字符。 - next数组的含义与KMP相同,但用于更长的前缀。 - 核心逻辑区分了两种情况:当i+L<=p时,利用next[i-k]计算ex[i];否则,从当前未匹配部分开始,逐步向前推进,直到找到匹配或到达边界。 3. **核心代码**: - 提供了两个核心循环,一个用于计算next数组,另一个用于计算ex数组,这两个循环的时间复杂度均为线性,即O(lenA + lenB)。 - 边界条件:初始化next[0]和next[1],ex[0]根据A和B的长度确定,处理特殊边界如ex[i-1]=0的情况。 4. **时间复杂度分析**: KMP和扩展KMP算法具有线性时间复杂性,这是因为匹配过程中的跳转规则使得搜索范围逐渐缩小,不会重复比较已经检查过的字符。 5. **应用**: KMP和扩展KMP广泛应用于各种字符串处理问题,包括但不限于查找子串、最长回文子串、最长重复子串等。算法不仅可以用于字符数组,还可以扩展到其他类型的数组。 总结来说,KMP和扩展KMP算法通过预计算next数组,巧妙地规避了无用的字符比较,显著提高了字符串匹配的效率,是解决字符串问题中的重要工具。在实际编程中,理解和掌握这两种算法能有效提升程序性能。