写在前面:
(阅读本文前需要了解KMP算法的基本思路。另外,本着大道至简的思想,本文的所有例子都会做从头到尾的讲解)
作者翻阅了大量网上现有的KMP算法博客,发现广为流传的竟然是一种不完整的KMP算法。即通过next数组来作为有限状态自动机,以此实现非匹配时的回退。这不失为一种好的方法。
但我们接下来要见识的是一种更好和更完整的方法————拥有完整DFA的KMP算法
先列出本文要介绍的方法与一般方法对比下的几大优点:
- 在最坏情况下,对字符串的操作次数仅为一般做法的三分之二。
- 在所有情况下,对字符串的操作数都小于等于一般做法。
- 思路上相对于一般做法更加完整细致,学习了它一定能让你对kmp有一个全新的认识。
(读者可以在通读全文之后回头来看这几句话到底对不对)
一、关于有限状态自动机(什么是DFA)
kmp算法模拟了有限状态自动机的运行,一般算法中的next数组和本文中的dfa数组都是作为有限状态自动机的运行指导。
有限状态自动机不同,程序运行起来自然会存在不同。
在本文介绍的KMP算法中,我们使用二维数组DFA来作为有限状态自动机指导:
- 定义:DFA=new int[R][M],R为文本可能出现的字符种类(EXTENDED_ASCII的R为256位,一般情况下是够用了),M为模式字符串的长度。
- 空间:DFA占用空间上比next数组大了R倍,但空间的牺牲必然要迎来性能上的提升!
- 储存内容:和next数组一样的是,DFA也储存了每个位置匹配失败时模式串的重启位置,但它更加详细,DFA针对了匹配失败时可能出现的不同字符对应了其特定的重启位置,这样的好处在后面的性能分析中会降到。
图1 和模式字符串ABABAC对应的确定有限状态机自动机
图一展示了模式字符串pat:ABABAC对应的确定有限状态机自动机
dfa[A][j]表示:模式串成功匹配到第j个位置时文本这时对应字符为‘A‘的情况下模式串下一个将要匹配的位置。
拿图1来说,dfa[A][3]表示匹配到模式串ABABAC的第三位时(B),文本对应的是A,这时模式串将回到dfa[A][3]=1,也就是将模式串回到ABABAC的第一位(B),然后继续下一位(也是就ABABAC中的第二位,这里是A)与文本的下一位继续比较。
似乎蛮复杂的,但理解了它的构造方法之,你就可以灵活使用它。
1、dfa的构造方法:
我们需要借助j和X来构造dfa,j指向当前的匹配位置,X是匹配失败时的重启位置。一开始j和X都设为0。
对于每个j,我们要做的是:
- 将daf[][X]复制到daf[][j](对于匹配失败的情况)
- 将daf[pat.charAt(j)][j]设为j+1(对于匹配成功的情况)
- 更新X
用代码表示如下:
(推荐读者先大概看看代码,再结合下面给出的完整例子,然后做代码运行调试)
dfa[pat.charAt(0)][0]=1; for(int X=0,j=1;j<M;j++){//计算dfa[][j] for(int c=0;c<R;c++){//不匹配情况 dfa[c][j]=dfa[c][X]; } dfa[pat.charAt(j)][j]=j+1; X=dfa[pat.charAt(j)][X]; }
在上面代码的基础上来演示一个完整的构造过程:
① j和X都为0,dfa[pat.charAt(0)][0]=1
② 进入for循环X=0,j=1:将X的列复制到j的列,再设dfa[pat.charAt(j)][j]=j+1,更新X
可以看到第三步更新X后X还是0,因为在第二步时X=dfa[pat.charAt(j)][X]=dfa[B][0]=0 (关于X变化的探讨接下来就会提到)
③ 第二次循环X=0,j=2:将X的列复制到j的列,再设dfa[pat.charAt(j)][j]=j+1,更新X
X=dfa[pat.charAt(j)][X]=dfa[A][0]=1
④ 第三次循环X=1,j=3:将X的列复制到j的列,再设dfa[pat.charAt(j)][j]=j+1,更新X
X=dfa[pat.charAt(j)][X]=dfa[B][1]=2
⑤ 第四次循环X=2,j=4:将X的列复制到j的列,再设dfa[pat.charAt(j)][j]=j+1,更新X
X=dfa[pat.charAt(j)][X]=dfa[A][2]=3
⑥ 第四次循环X=3,j=5:将X的列复制到j的列,再设dfa[pat.charAt(j)][j]=j+1,已经结束到最后一位,不用更新X
到这里就结束了模式字符串ABABAC的dfa构造最终得到的结果:
相信大家已经明白了dfa的构造思路
为巩固练习,下面请读者自己构造出模式字符串ABRACAD的daf,然后和下图对照一下是不是一样
2、关于X的一些问答:
值得一提的是,X是构造dfa的关键,下面几个问答有助于我们理解整个dfa构造。
为什么每次都能得出X的值?
答:因为X永远小于j,X走的是j走的老路。
为什么要把X列复制到j列?
答:dfa里记录了到每种状态时可能的所有选择,如果状态A发生不匹配时可以回到状态B继续匹配,那我们就可以先把状态B复制到状态A,这样在状态A不匹配时就可以直接使用状态B的方案。
X的位置何时会发生变化?
X的下一个位置与j当前指向的字符、j之前指向过的字符、X当前位置都有关,事实上不管j当前指向的字符在之前是否出现过,X都可能移动。
X的位置会怎么变化?
当每次j指向的字符与X指向的字符能够连续对应上的时候,X就会每次向后移一位(字符与前缀对应时X往后移)。
当j指向的字符在之前没有出现过,X就会指向0。
3、实例对问题的证明:
上图是模式ABCDE的dfa数组,可以观察到ABCDE中是没有出现重复字符的,所以到最后X依然指向0
对应极端情况,前面的字符出现重复达到了四次,X也是要移动四次,但只停留在3是因为模式串已经匹配完成,不需要再移动X。
关于X的移动,是需要读者自己在模拟dfa构造中细想的,想明白了就能全懂KMP,不明白就再看看上面的问题,尝试自己作答就会有新的心得。
二、改变搜索方法
有了强大的有限状态自动机,怎么用它呢?实际使用中是否比原来更强大呢?咱直接将两者的代码贴出来一顿对比,顺便说明精妙之处。
大体的思路是一样的,就是将txt字符串从头到尾循环一遍,过程中不断判断模式串的位置
1、先来看看一般方法中的搜索方法代码:
for(i=0;i<n;i++){ while (j>-1&&txt.charAt(i)!=pat.charAt(j)){ j=next[j]; } if(j==-1||txt.charAt(i)==pat.charAt(j)){ j++; } if(j==m){return i-j; } }
一边从头到尾循环,一边判断j是不是等于m,应该注意到的是,for循环中还包含了一个while,用来做回退和继续匹配的。
可以发现,这个过程中的操作次数必定是要大于i的(每次for循环都可能要加入while)
2、下面是使用dfa后的搜索方法:
for(j=0,i=0;i<N&&j<M;i++){ j=dfa[txt.charAt(i)][j]; } if(j==M){ System.out.println("匹配成功"); return i-M; }else { System.out.println("匹配失败"); return N; }
可以看到,在for循环之后,直接进行匹配成功或失败的判断,整个过程的操作次数等于i,是小于一般方法的。
三、性能分析对比
①当字符串不匹配时(这是两种方法差异最大的地方):
使用DFA二维数组作为有限状态自动机,每次不匹配时都能到达精准位置(对每个不匹配的情况dfa都有记录在案)。
而使用next一维数组时,在每次匹配失败后到达的位置是不能确认的,它只是先到达可能的位置。
从可能的最长前缀位置,进行字符的匹配,如果不匹配再移到下一位可能的位置(下标在模式字符串上往前移)。
②当字符串匹配时
在两种方式中是一样的,i和j都加一,然后进入下一个for循环。
②最坏情况什么时候出现
对于一般方法:如果文本为AAAA,模式串为AAAB,这时匹配到最后一位时失败,j会一步步往前走,这时在搜索方法中操作次数达到了2n,加上构造next数组的n次操作,共3n次操作。
对于完整KMP算法:上面的情况并不会使它达到3n,因为在j一步步往前走的时候i也会往后走,当i达到n时for循环结束,这样最多也就操作n次,加上dfa数组的构造需要n次,共2n次操作。
结果:
可以看到,在通常情况下完整KMP算法的操作次数要比一般算法的操作次数少
即便是在最坏情况下完整KMP算法的操作次数也为一般方法的三分之二。
足以证明完整KMP的性能是更优的。
四、完整实现及测试代码(java)
1 public class KMP { 2 private String pat; 3 private int dfa[][]; 4 5 public KMP(String pat){//由模式字符串构建dfa 6 this.pat=pat; 7 int M=pat.length(); 8 int R=256; 9 dfa=new int[R][M]; 10 dfa[pat.charAt(0)][0]=1; 11 for(int X=0,j=1;j<M;j++){//计算dfa[][j] 12 for(int c=0;c<R;c++){//不匹配情况 13 dfa[c][j]=dfa[c][X]; 14 } 15 dfa[pat.charAt(j)][j]=j+1; 16 X=dfa[pat.charAt(j)][X]; 17 } 18 } 19 20 public int search(String txt){ 21 int N= txt.length(); 22 int M=pat.length(); 23 int j,i; 24 for(j=0,i=0;i<N&&j<M;i++){ 25 j=dfa[txt.charAt(i)][j]; 26 } 27 if(j==M){ 28 System.out.println("匹配成功"); 29 return i-M; 30 }else { 31 System.out.println("匹配失败"); 32 return N; 33 } 34 } 35 }
测试例子:
1 @Test 2 public void KMPTest(){ 3 KMP kmp=new KMP("abc"); 4 System.out.println(kmp.search("abfeabcabc")); 5 }
原文地址:https://www.cnblogs.com/Unicron/p/11746306.html