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KMP算法詳解

如果機(jī)房馬上要關(guān)門(mén)了，或者你急著要和MM約會(huì)，請(qǐng)直接跳到第六個(gè)自然段。     我們這里說(shuō)的KMP不是拿來(lái)放電影的（雖然我很喜歡這個(gè)軟件），而是一種算法。KMP算法是拿來(lái)處理字符串匹配的。換句話說(shuō)，給你兩個(gè)字符串，你需要回答，B串是否是A串的子串（A串是否包含B串）。比如，字符串A="I"m matrix67"，字符串B="matrix"，我們就說(shuō)B是A的子串。你可以委婉地問(wèn)你的MM：“假如你要向你喜歡的人表白的話，我的名字是你的告白語(yǔ)中的子串嗎？”     解決這類(lèi)問(wèn)題，通常我們的方法是枚舉從A串的什么位置起開(kāi)始與B匹配，然后驗(yàn)證是否匹配。假如A串長(zhǎng)度為n，B串長(zhǎng)度為m，那么這種方法的復(fù)雜度是O (mn)的。雖然很多時(shí)候復(fù)雜度達(dá)不到mn（驗(yàn)證時(shí)只看頭一兩個(gè)字母就發(fā)現(xiàn)不匹配了），但我們有許多“最壞情況”，比如，A= "aaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaab"，B="aaaaaaaab"。我們將介紹的是一種最壞情況下O(n)的算法（這里假設(shè) m<=n），即傳說(shuō)中的KMP算法。     之所以叫做KMP，是因?yàn)檫@個(gè)算法是由Knuth、Morris、Pratt三個(gè)提出來(lái)的，取了這三個(gè)人的名字的頭一個(gè)字母。這時(shí)，或許你突然明白了AVL 樹(shù)為什么叫AVL，或者Bellman-Ford為什么中間是一杠不是一個(gè)點(diǎn)。有時(shí)一個(gè)東西有七八個(gè)人研究過(guò)，那怎么命名呢？通常這個(gè)東西干脆就不用人名字命名了，免得發(fā)生爭(zhēng)議，比如“3x+1問(wèn)題”。扯遠(yuǎn)了。     個(gè)人認(rèn)為KMP是最沒(méi)有必要講的東西，因?yàn)檫@個(gè)東西網(wǎng)上能找到很多資料。但網(wǎng)上的講法基本上都涉及到“移動(dòng)(shift)”、“Next函數(shù)”等概念，這非常容易產(chǎn)生誤解（至少一年半前我看這些資料學(xué)習(xí)KMP時(shí)就沒(méi)搞清楚）。在這里，我換一種方法來(lái)解釋KMP算法。     假如，A="abababaababacb"，B="ababacb"，我們來(lái)看看KMP是怎么工作的。我們用兩個(gè)指針i和j分別表示，A[i-j+ 1..i]與B[1..j]完全相等。也就是說(shuō)，i是不斷增加的，隨著i的增加j相應(yīng)地變化，且j滿足以A[i]結(jié)尾的長(zhǎng)度為j的字符串正好匹配B串的前 j個(gè)字符（j當(dāng)然越大越好），現(xiàn)在需要檢驗(yàn)A[i+1]和B[j+1]的關(guān)系。當(dāng)A[i+1]=B[j+1]時(shí)，i和j各加一；什么時(shí)候j=m了，我們就說(shuō)B是A的子串（B串已經(jīng)整完了），并且可以根據(jù)這時(shí)的i值算出匹配的位置。當(dāng)A[i+1]<>B[j+1]，KMP的策略是調(diào)整j的位置（減小j值）使得A[i-j+1..i]與B[1..j]保持匹配且新的B[j+1]恰好與A[i+1]匹配（從而使得i和j能繼續(xù)增加）。我們看一看當(dāng) i=j=5時(shí)的情況。     i = 1 2 3 4 5 6 7 8 9 ……     A = a b a b a b a a b a b …     B = a b a b a c b     j = 1 2 3 4 5 6 7     此時(shí)，A[6]<>B[6]。這表明，此時(shí)j不能等于5了，我們要把j改成比它小的值j"。j"可能是多少呢？仔細(xì)想一下，我們發(fā)現(xiàn)，j"必須要使得B[1..j]中的頭j"個(gè)字母和末j"個(gè)字母完全相等（這樣j變成了j"后才能繼續(xù)保持i和j的性質(zhì)）。這個(gè)j"當(dāng)然要越大越好。在這里，B [1..5]="ababa"，頭3個(gè)字母和末3個(gè)字母都是"aba"。而當(dāng)新的j為3時(shí)，A[6]恰好和B[4]相等。于是，i變成了6，而j則變成了 4：     i = 1 2 3 4 5 6 7 8 9 ……     A = a b a b a b a a b a b …     B =     a b a b a c b     j =     1 2 3 4 5 6 7     從上面的這個(gè)例子，我們可以看到，新的j可以取多少與i無(wú)關(guān)，只與B串有關(guān)。我們完全可以預(yù)處理出這樣一個(gè)數(shù)組P[j]，表示當(dāng)匹配到B數(shù)組的第j個(gè)字母而第j+1個(gè)字母不能匹配了時(shí)，新的j最大是多少。P[j]應(yīng)該是所有滿足B[1..P[j]]=B[j-P[j]+1..j]的最大值。     再后來(lái)，A[7]=B[5]，i和j又各增加1。這時(shí)，又出現(xiàn)了A[i+1]<>B[j+1]的情況：     i = 1 2 3 4 5 6 7 8 9 ……     A = a b a b a b a a b a b …     B =     a b a b a c b     j =     1 2 3 4 5 6 7     由于P[5]=3，因此新的j=3：     i = 1 2 3 4 5 6 7 8 9 ……     A = a b a b a b a a b a b …     B =         a b a b a c b     j =         1 2 3 4 5 6 7     這時(shí)，新的j=3仍然不能滿足A[i+1]=B[j+1]，此時(shí)我們?cè)俅螠p小j值，將j再次更新為P[3]：     i = 1 2 3 4 5 6 7 8 9 ……     A = a b a b a b a a b a b …     B =             a b a b a c b     j =             1 2 3 4 5 6 7     現(xiàn)在，i還是7，j已經(jīng)變成1了。而此時(shí)A[8]居然仍然不等于B[j+1]。這樣，j必須減小到P[1]，即0：     i = 1 2 3 4 5 6 7 8 9 ……     A = a b a b a b a a b a b …     B =               a b a b a c b     j =             0 1 2 3 4 5 6 7     終于，A[8]=B[1]，i變?yōu)?，j為1。事實(shí)上，有可能j到了0仍然不能滿足A[i+1]=B[j+1]（比如A[8]="d"時(shí)）。因此，準(zhǔn)確的說(shuō)法是，當(dāng)j=0了時(shí)，我們?cè)黾觟值但忽略j直到出現(xiàn)A[i]=B[1]為止。     這個(gè)過(guò)程的代碼很短（真的很短），我們?cè)谶@里給出： j:=0; for i:=1 to n do begin    while (j>0) and (B[j+1]<>A[i]) do j:=P[j];    if B[j+1]=A[i] then j:=j+1;    if j=m then    begin       writeln("Pattern occurs with shift ",i-m);       j:=P[j];    end; end;最后的j:=P[j]是為了讓程序繼續(xù)做下去，因?yàn)槲覀冇锌赡苷业蕉嗵幤ヅ洹?    這個(gè)程序或許比想像中的要簡(jiǎn)單，因?yàn)閷?duì)于i值的不斷增加，代碼用的是for循環(huán) 。因此，這個(gè)代碼可以這樣形象地理解：掃描字符串A，并更新可以匹配到B的什么位置。     現(xiàn)在，我們還遺留了兩個(gè)重要的問(wèn)題：一，為什么這個(gè)程序是線性的；二，如何快速預(yù)處理P數(shù)組。     為什么這個(gè)程序是O(n)的？其實(shí)，主要的爭(zhēng)議在于，while循環(huán)使得執(zhí)行次數(shù)出現(xiàn)了不確定因素。我們將用到時(shí)間復(fù)雜度的攤還分析中的主要策略，簡(jiǎn)單地說(shuō)就是通過(guò)觀察某一個(gè)變量或函數(shù)值的變化來(lái)對(duì)零散的、雜亂的、不規(guī)則的執(zhí)行次數(shù)進(jìn)行累計(jì)。KMP的時(shí)間復(fù)雜度分析可謂攤還分析的典型。我們從上述程序的j 值入手。每一次執(zhí)行while循環(huán)都會(huì)使j減?。ǖ荒軠p成負(fù)的），而另外的改變j值的地方只有第五行。每次執(zhí)行了這一行，j都只能加1；因此，整個(gè)過(guò)程中j最多加了n個(gè)1。于是，j最多只有n次減小的機(jī)會(huì)（j值減小的次數(shù)當(dāng)然不能超過(guò)n，因?yàn)閖永遠(yuǎn)是非負(fù)整數(shù)）。這告訴我們，while循環(huán)總共最多執(zhí)行了n次。按照攤還分析的說(shuō)法，平攤到每次for循環(huán)中后，一次for循環(huán)的復(fù)雜度為O(1)。整個(gè)過(guò)程顯然是O(n)的。這樣的分析對(duì)于后面P數(shù)組預(yù)處理的過(guò)程同樣有效，同樣可以得到預(yù)處理過(guò)程的復(fù)雜度為O(m)。     預(yù)處理不需要按照P的定義寫(xiě)成O(m^2)甚至O(m^3)的。我們可以通過(guò)P[1],P[2],…,P[j-1]的值來(lái)獲得P[j]的值。對(duì)于剛才的B="ababacb"，假如我們已經(jīng)求出了P[1],P[2],P[3]和P[4]，看看我們應(yīng)該怎么求出P[5]和P[6]。P[4]=2，那么P [5]顯然等于P[4]+1，因?yàn)橛蒔[4]可以知道，B[1,2]已經(jīng)和B[3,4]相等了，現(xiàn)在又有B[3]=B[5]，所以P[5]可以由P[4] 后面加一個(gè)字符得到。P[6]也等于P[5]+1嗎？顯然不是，因?yàn)锽[ P[5]+1 ]<>B[6]。那么，我們要考慮“退一步”了。我們考慮P[6]是否有可能由P[5]的情況所包含的子串得到，即是否P[6]=P[ P[5] ]+1。這里想不通的話可以仔細(xì)看一下：         1 2 3 4 5 6 7     B = a b a b a c b     P = 0 0 1 2 3 ?     P[5]=3是因?yàn)锽[1..3]和B[3..5]都是"aba"；而P[3]=1則告訴我們，B[1]、B[3]和B[5]都是"a"。既然P[6]不能由P[5]得到，或許可以由P[3]得到（如果B[2]恰好和B[6]相等的話，P[6]就等于P[3]+1了）。顯然，P[6]也不能通過(guò)P[3]得到，因?yàn)锽[2]<>B[6]。事實(shí)上，這樣一直推到P[1]也不行，最后，我們得到，P[6]=0。     怎么這個(gè)預(yù)處理過(guò)程跟前面的KMP主程序這么像呢？其實(shí)，KMP的預(yù)處理本身就是一個(gè)B串“自我匹配”的過(guò)程。它的代碼和上面的代碼神似： P[1]:=0; j:=0; for i:=2 to m do begin    while (j>0) and (B[j+1]<>B[i]) do j:=P[j];    if B[j+1]=B[i] then j:=j+1;    P[i]:=j; end;最后補(bǔ)充一點(diǎn)：由于KMP算法只預(yù)處理B串，因此這種算法很適合這樣的問(wèn)題：給定一個(gè)B串和一群不同的A串，問(wèn)B是哪些A串的子串。     串匹配是一個(gè)很有研究?jī)r(jià)值的問(wèn)題。事實(shí)上，我們還有后綴樹(shù)，自動(dòng)機(jī)等很多方法，這些算法都巧妙地運(yùn)用了預(yù)處理，從而可以在線性的時(shí)間里解決字符串的匹配。我們以后來(lái)說(shuō)。     昨天發(fā)現(xiàn)一個(gè)特別暈的事，知道怎么去掉BitComet的廣告嗎？把界面語(yǔ)言設(shè)成英文就行了。     還有，金山詞霸和Dr.eye都可以去自殺了，Babylon素王道。 Matrix67原創(chuàng)