news 2026/6/10 18:42:14

字符串匹配的KMP算法

作者头像

张小明

前端开发工程师

1.2k 24
文章封面图
字符串匹配的KMP算法

转载链接:https://kb.cnblogs.com/page/176818/

字符串匹配是计算机的基本任务之一。

举例来说,有一个字符串"BBC ABCDAB ABCDABCDABDE",我想知道,里面是否包含另一个字符串"ABCDABD"?

许多算法可以完成这个任务,Knuth-Morris-Pratt算法(简称KMP)是最常用的之一。它以三个发明者命名,起头的那个K就是著名科学家Donald Knuth。

这种算法不太容易理解,网上有很多解释,但读起来都很费劲。直到读到Jake Boxer的文章,我才真正理解这种算法。下面,我用自己的语言,试图写一篇比较好懂的KMP算法解释。

1.

首先,字符串"BBC ABCDAB ABCDABCDABDE"的第一个字符与搜索词"ABCDABD"的第一个字符,进行比较。因为B与A不匹配,所以搜索词后移一位。

2.

因为B与A不匹配,搜索词再往后移。

3.

就这样,直到字符串有一个字符,与搜索词的第一个字符相同为止。

4.

接着比较字符串和搜索词的下一个字符,还是相同。

5.

直到字符串有一个字符,与搜索词对应的字符不相同为止。

6.

这时,最自然的反应是,将搜索词整个后移一位,再从头逐个比较。这样做虽然可行,但是效率很差,因为你要把"搜索位置"移到已经比较过的位置,重比一遍。

7.

一个基本事实是,当空格与D不匹配时,你其实知道前面六个字符是"ABCDAB"。KMP算法的想法是,设法利用这个已知信息,不要把"搜索位置"移回已经比较过的位置,继续把它向后移,这样就提高了效率。

8.

怎么做到这一点呢?可以针对搜索词,算出一张《部分匹配表》(Partial Match Table)。这张表是如何产生的,后面再介绍,这里只要会用就可以了。

9.

已知空格与D不匹配时,前面六个字符"ABCDAB"是匹配的。查表可知,最后一个匹配字符B对应的"部分匹配值"为2,因此按照下面的公式算出向后移动的位数:

移动位数 = 已匹配的字符数 - 对应的部分匹配值

因为 6 - 2 等于4,所以将搜索词向后移动4位。

10.

因为空格与C不匹配,搜索词还要继续往后移。这时,已匹配的字符数为2("AB"),对应的"部分匹配值"为0。所以,移动位数 = 2 - 0,结果为 2,于是将搜索词向后移2位。

11.

因为空格与A不匹配,继续后移一位。

12.

逐位比较,直到发现C与D不匹配。于是,移动位数 = 6 - 2,继续将搜索词向后移动4位。

13.

逐位比较,直到搜索词的最后一位,发现完全匹配,于是搜索完成。如果还要继续搜索(即找出全部匹配),移动位数 = 7 - 0,再将搜索词向后移动7位,这里就不再重复了。

14.

下面介绍《部分匹配表》是如何产生的。

首先,要了解两个概念:"前缀"和"后缀"。 "前缀"指除了最后一个字符以外,一个字符串的全部头部组合;"后缀"指除了第一个字符以外,一个字符串的全部尾部组合。

15.

"部分匹配值"就是"前缀"和"后缀"的最长的共有元素的长度。以"ABCDABD"为例,

- "A"的前缀和后缀都为空集,共有元素的长度为0;

- "AB"的前缀为[A],后缀为[B],共有元素的长度为0;

- "ABC"的前缀为[A, AB],后缀为[BC, C],共有元素的长度0;

- "ABCD"的前缀为[A, AB, ABC],后缀为[BCD, CD, D],共有元素的长度为0;

- "ABCDA"的前缀为[A, AB, ABC, ABCD],后缀为[BCDA, CDA, DA, A],共有元素为"A",长度为1;

- "ABCDAB"的前缀为[A, AB, ABC, ABCD, ABCDA],后缀为[BCDAB, CDAB, DAB, AB, B],共有元素为"AB",长度为2;

- "ABCDABD"的前缀为[A, AB, ABC, ABCD, ABCDA, ABCDAB],后缀为[BCDABD, CDABD, DABD, ABD, BD, D],共有元素的长度为0。

16.

"部分匹配"的实质是,有时候,字符串头部和尾部会有重复。比如,"ABCDAB"之中有两个"AB",那么它的"部分匹配值"就是2("AB"的长度)。搜索词移动的时候,第一个"AB"向后移动4位(字符串长度-部分匹配值),就可以来到第二个"AB"的位置。

版权声明: 本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系邮箱:809451989@qq.com进行投诉反馈,一经查实,立即删除!
网站建设 2026/6/6 16:12:30

一文详解黑客是怎么利用钓鱼攻击,通过PDF文档暗投后门病毒的?网络安全零基础入门到精通实战教程!

免责声明由于传播、利用本号所提供的信息而造成的任何直接或者间接的后果及损失,均由使用者本人负责,作者不为此承担任何责任,一旦造成后果请自行承担!如有侵权烦请告知,我们会立即删除并致歉。谢谢!钓鱼攻…

作者头像 李华
网站建设 2026/6/10 14:28:01

2025顶级黑客练成计划,学会就入狱,手把手带你从零入门白帽黑客网络安全行业,学不会我退出网安圈

白帽子黑客是什么 说起黑客你一定耳熟,那么白帽黑客你知道吗?今天和知了姐一起来看看什么事白帽黑客及白帽黑客的作用。 白帽子黑客是指对网络技术防御的人。对电脑系统比如语言,TCP协议等等还有一些其他的有很高的造诣。他们精通攻击和防御&…

作者头像 李华
网站建设 2026/6/9 19:43:03

纯文本任务体验结果

目的和要求理解大语言模型的基本工作原理,包括其训练方式和生成机制。熟悉国内外主流大语言模型的特点、应用场景及技术差异。通过实际体验,掌握不同模型在文本生成、逻辑推理、多模态任务等方面的表现。实验准备大语言模型是通过海量文本数据训练的深度…

作者头像 李华
网站建设 2026/6/10 14:29:18

2025 AI技术竞赛:GPT-5.2与Gemini 3的深度对决,谁能引领未来?

2025年,人工智能领域的两大巨头迎来了他们最新的技术成果——OpenAI 发布的 GPT-5.2 和 Google 推出的 Gemini 3。这两款先进的AI模型在多个层面上都展现了强大的能力,但它们的定位、技术创新和应用场景却有着明显的差异。 GPT-5.2 和 Gemini 3 都宣称要…

作者头像 李华
网站建设 2026/6/9 21:47:00

基于 HTML5 Canvas 的终端日志流可视化实现(支持多 Pane / 运维模式)

在日常运维、演示或监控系统中,我们经常需要一种**“像真实终端一样滚动的日志界面”**,用于: 运维大屏 / NOC 展示Demo / 产品演示系统状态背景动画DevOps / 云原生场景模拟 本文将完整解析一个基于 HTML Canvas 的终端日志流可视化方案&am…

作者头像 李华