KPM 算法的 JS 实现
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KMP (Knuth–Morris–Pratt algorithm) 算法是用于比较字符串的,给定字符串A,以及匹配字符串 B,判断 A 中是否包含 B。
最直白的做法是,遍历 A 的每个字符,找到和 B 的第一个字符相同的,然后从这个字符开始,逐个和 B 的字符比较,看是否能完全匹配 B。
当 A 中的某个字符不能匹配 B 时,则从 A 的下一个匹配字符开始,再和 B 进行匹配。
这样的匹配过程,会造成 A 中比较过的字符重复去匹配,从而造成匹配效率的下降。
而 KMP 的目的就是避免重复匹配,A 中的字符匹配过了就不会再进行匹配, B 进行移动,移动到下一个和 A 匹配的位置,继续配置。
KMP 利用了匹配后的信息,把 匹配串(B)的匹配部分的前缀
和 原串(A)匹配部分的后缀
进行对齐,从而快速移动匹配串,避免了原串遍历的回溯。
前缀 & 后缀
字符串的 前缀 是指不包含最后一个字符的所有以第一个字符开头的连续子串;
字符串的 后缀 是指不包含第一个字符的所有以最后一个字符结尾的连续子串。
最长公共前后缀: 所有相同的前缀和后缀中,最长的一个前缀后缀。
例如字符串 "abcaa":
前缀有 ["a", "ab", "abc", "abca"]
后缀有 ["a", "aa", "caa", "bcaa"]
最长公共前后缀: "a"
部分匹配表(PMT [Partial Match Table])
"部分匹配值" 就是 "前缀" 和 "后缀" 的 最长 的 共有 元素的 长度 。
PMT[i] 表示一个部分匹配值,描述的是在 0 ~ i 这个区间,最长公共前后缀的长度。
计算 PMT 的过程,其实也利用了 KMP 算法。
PMT 代码实现
function getPmt(s) { const n = s.length; // 初始化为 0 const pmt = new Array(n).fill(0); // i 对应的是后缀(除去 0 的元素) // j 对应的是前缀,错位比较,计算公共前后缀 let i = 1; let j = 0; while (i < n) { // 如果字符相同,则有相同前后缀,统计长度 if (s[i] == s[j]) { pmt[i++] = ++j; } else { // 当字符出现不匹配的时候,判断 j 前面是否还有zh公共前缀,有则移动到前缀的下一位 // 即 pmt[j - 1] (0 ~ j - 1 中,最长公共前后缀长度) if (j > 0) { j = pmt[j - 1]; } else { // 如果 j 为 0,肯定没有公共前轴缀,此时 j 无法移动,只能移动 i i++; } } } return pmt; } console.log(getPmt('aaabbab'));
参考 [算法] 轻松掌握 kmp 的最后一个视频。
KMP 实现
function kmp(s, p) { const n = s.length; const m = p.length; const pmt = new Array(m).fill(0); let i = 1, j = 0; while (i < m) { if (p[i] === p[j]) { pmt[i++] = ++j; } else { if (j > 0) { j = pmt[j - 1]; } else { i++; } } } i = 0; j = 0; while (i < n) { if (s[i] === p[j]) { i++; j++; if (j === m) { return i - j; } } else { if (j > 0) { j = pmt[j - 1]; } else { i++; } } } return -1; }
时间复杂度为 O(n + m)
,其中 n
是字符串的长度, m
是匹配串的长度。
leetcode 题目
参考
- [算法] 轻松掌握 kmp - bilibili@邋遢大哥233 最容易理解的视频
- 字符串匹配的 KMP 算法 - ruanyifeng
- 多图预警 详解 KMP 算法 - leetcode
- 如何更好地理解和掌握 KMP 算法? - 知乎@海纳