阮一峰的这篇文章,字符串匹配的KMP算法,能够很好地帮助我们理解KMP的大致思路。如果需要从原理上更深入和全面的理解,比如在text processing问题中常用的自动机表示,可以参考UCI的一个Lecture Note。
网上有各种实现,这里选取比较容易理解并且合乎逻辑的一则来讨论。
# Python program for KMP Algorithm
def KMPSearch(pat, txt):
M = len(pat)
N = len(txt)
# create lps[] that will hold the longest prefix suffix
# values for pattern
lps = [0]*M
j = 0 # index for pat[]
# Preprocess the pattern (calculate lps[] array)
computeLPSArray(pat, M, lps)
i = 0 # index for txt[]
while i < N:
if pat[j] == txt[i]:
i+=1
j+=1
if j==M:
print "Found pattern at index " + str(i-j)
j = lps[j-1]
# mismatch after j matches
elif i < N and pat[j] != txt[i]:
# Do not match lps[0..lps[j-1]] characters,
# they will match anyway
if j != 0:
j = lps[j-1]
else:
i+=1
def computeLPSArray(pat, M, lps):
len = 0 # length of the previous longest prefix suffix
lps[0] # lps[0] is always 0
i = 1
# the loop calculates lps[i] for i = 1 to M-1
while i < M:
if pat[i]==pat[len]:
len+=1
lps[i] = len
i+=1
else:
if len!=0:
# This is tricky. Consider the example AAACAAAA
# and i = 7
len = lps[len-1]
# Also, note that we do not increment i here
else:
lps[i] = 0
i+=1
txt = "ABABDABACDABABCABAB"
pat = "ABABCABAB"
KMPSearch(pat, txt)
比较需要理解的,是j = lps[j-1]
和len = lps[len-1]
这样两处。
首先第一个,j = lps[j-1]
。当j==M
,即找到匹配时,将pattern的cursor也就是j移动到lps[j-1]处。为什么不是lps[j]处呢,其实很容易理解,因为pattern和lps数组都是zero based,lps是longest proper prefix which is also suffix,那么从零开始,应当是要有-1存在的。同理,不匹配的情况中,j != 0
时,j = lps[j-1]
。
第二个,computeLPSArray
方法中的len = lps[len-1]
。既然都不匹配了,那么该处的lps不是应该变成0吗?要注意的是,在这个方法中,pattern字符串(数组)的cursor是i
,而不是len
,并且,len = lps[len-1]
之后,i
并没有变化。在某些情况,比如AAACAA,当i==3
的时候,的确该处的lps是0,但是len
并不表示某处的lps,而是一个中间量,用于表示lps。这里,如果pat[i]==pat[len]
或者len
一直不满足,那么len = lps[len-1]
将一直执行。因为lps[0]
始终是0,所以循环肯定是会终止的。len = lps[len-1]
在这里到底是什么含义呢?其实可以把len
理解成一个对于前缀的cursor,让这个cursor往前(往index 0)移动,这样在下一次pat[i]==pat[len]
的比较,前缀cursor回退了。
举例来说,在AAACAAAAA这个pattern中,当刚刚运行到i==7
时,len==lps[6]==3
,这个时候比较pat[3]字符C和pat[7]字符A,不相等。所以我们自然而然地想要减小前缀再比较。而这个过程,就是回退前缀的cursor,表达出来,也就是len=lps[len-1]
。
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