• 扩展KMP算法


    一、何为扩展

    预先设定

    • 字符串S,长度为n
    • 字符串T,长度为m
    • 下标i从0开始
    • extend[i]表示:S[i]...S[n-1]与 T 的最长相同前缀的长度
    • 问题:求出所有的extend[i]

    具体示例如下表所示:

    KMP 算法的功能

    1. 如果在 S 的某个位置 i 有extend[i]等于 m,则可知在 S 中找到了匹配串 T,并且匹配的首位置是 i;
    2. 扩展 KMP 算法可以找到 S 中所有 T 的匹配。

    二、扩展KMP算法

    【算法流程】

    1.

    如上图,假设当前遍历到 S 串位置 i,即extend[0]...extend[i - 1]这 i 个位置的值已经计算得到。设置两个变量,a 和 p。p 代表以 a 为起始位置的字符匹配成功的最右边界,也就是 “p = 最后一个匹配成功位置 + 1”。相较于字符串 T 得出,S[a...p) 等于 T[0...p-a)

    再定义一个辅助数组int next[],其中next[i]含义为:T[i]...T[m - 1]与 T 的最长相同前缀长度,m 为串 T 的长度。

    举个例子:

    2.

    椭圆的长度为next[i - a],对比 S 和 T,很容易发现,三个椭圆完全相同。如上图,此时i + next[i - a] < p,根据 next 数组的定义,此时extend[i] = next[i - a]

    3.

    如果i + next[i - a] == p呢?如上图,三个椭圆都是完全相同的,此时我们可以直接从S[p]T[p - i]开始往后匹配,加快了速度。

    4.

    如果i + next[i - a] > p呢?那说明S[i...p)T[i-a...p-a)相同,这和i + next[i - a] == p的情况一样,我们直接从S[p]T[p - i]开始往后匹配。(在以 a 为始的匹配中,S[p]T[p-a]已经失配)

    (5)最后,就是求解 next 数组。我们再来看下next[i]extend[i]的定义:
    next[i]: T[i]...T[m - 1]与 T 的最长相同前缀长度;
    extend[i]: S[i]...S[n - 1]与 T 的最长相同前缀长度。

    恍然大悟,求解next[i]的过程不就是 T 自己和自己的一个匹配过程嘛,下面直接看代码。

    【代码】

    #include<iostream>
    #include<string>
    using namespace std;
    
    /* 求解 T 中 next[],注释参考 GetExtend() */
    void GetNext(string & T, int & m, int next[])
    {
        int a = 0, p = 0;
        next[0] = m;
    
        for (int i = 1; i < m; i++)
        {
            if (i >= p || i + next[i - a] >= p)
            {
                if (i >= p)
                    p = i;
    
                while (p < m && T[p] == T[p - i])
                    p++;
    
                next[i] = p - i;
                a = i;
            }
            else
                next[i] = next[i - a];
        }
    }
    
    /* 求解 extend[] */
    void GetExtend(string & S, int & n, string & T, int & m, int extend[], int next[])
    {
        int a = 0, p = 0;
        GetNext(T, m, next);
    
        for (int i = 0; i < n; i++)
        {
            if (i >= p || i + next[i - a] >= p) // i >= p 的作用:举个典型例子,S 和 T 无一字符相同
            {
                if (i >= p)
                    p = i;
    
                while (p < n && p - i < m && S[p] == T[p - i])
                    p++;
    
                extend[i] = p - i;
                a = i;
            }
            else
                extend[i] = next[i - a];
        }
    }
    
    int main()
    {
        int next[100];
        int extend[100];
        string S, T;
        int n, m;
        
        while (cin >> S >> T)
        {
            n = S.size();
            m = T.size();
            GetExtend(S, n, T, m, extend, next);
    
            // 打印 next 和 extend
            cout << "next:   ";
            for (int i = 0; i < m; i++)
                cout << next[i] << " ";
    
            cout << "
    extend: ";
            for (int i = 0; i < n; i++)
                cout << extend[i] << " ";
    
            cout << endl << endl;
        }
        return 0;
    }
    

    测试数据如下:

    时间复杂度:对比 KMP 算法,很容易发现时间复杂度为 Θ(n+m)。

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