KMP算法原理及优化策略深度解析

KMP算法详解

KMP算法是一类用于快速解决字符串匹配问题的算法，适合用长字符串查找短字符串（B来设置）。
与简单的暴力匹配方法相比。
KMP算法可以显着提高效率，尤其是在处理大数据集时。
暴力匹配法是从当前位置开始，遍历长字符串A并与短字符串B一一匹配。
然而，这种方法在处理大数据时效率很低，因为它会重复比较匹配成功的字符序列。
为了避免不必要的重复比较，KMP算法通过使用部分匹配的信息来优化过程。
主要思想是前缀和后缀使用相同的信息。
即“逆势而上”策略。
尤其，该算法使用名为“next”的数组来记录相同前后缀的缩写字符串B的最大长度，以引导指针移动的位置，避免从一开始就出现不匹配。
当匹配过程中发现A和B在某个位置不同时，使用“next”数组将指针引导到B字符串，并将A字符串从开头移动到要匹配的位置；从而节省计算资源。
KMP算法。
关键步骤包括构建“下一个”数组并使用它对匹配项执行指针操作。
构建“下一个”数组的过程本质上是不对称的，因此指导后续移动的规则需要预处理相同的最大长度以及B串前后两端相同的最大长度。
在单独的实现中，通过模拟KMP匹配过程；可以增量填充“下一个”数组，以在不匹配后引导B字符串指针的移动。
这个过程是必要的，以确保指针不会移动太多，并确保尽可能多地利用匹配信息。
代码模板通常包括初始化“下一个”数组和初始化主匹配循环。
“next”数组在初始化阶段填充，匹配过程在主循环中通过比较和更新指针位置来实现。
有了这样的设计，KMP算法在匹配过程中实现高效滚动，显着减少错误比较，提高匹配性能。
一般来说，信息不一致的KMP算法及预处理策略巧妙的使用可以大大提高字符串匹配的效率，尤其是长度，对于中短字符串的搜索问题其性能更为突出。

图文并茂！字符串匹配之Sunday、KMP和BM算法入门级讲解

字符串匹配是NLP领域的一个基本功能，用于快速查找文本中的特定信息。
常见的单模式匹配算法有朴素搜索算法、Sunday算法、KMP算法、BM算法等。
朴素搜索算法是一种简单直接但高效的功率匹配方法，因为它不使用模式或文本特征。
Sunday的算法预先注册每个字符的准确位置，以减少匹配次数并提高效率。
为了减少无效比较，KMP算法使用前缀表来计算系统的匹配值，适用于前缀和后缀重叠的情况。
BM算法从右向左匹配，将不良行为规则和良好的扩展规则结合起来，跳过无法成功匹配的部分，大大提高搜索速度。
这些算法的主要思想是利用字符串属性来减少不必要的比较，从而优化匹配效率。
通过明智地选择和实现这些算法，可以有效地提高文本处理性能。

KMP算法及其拓展与其中的next数组

KMP算法，全称Knuth-Morris-Pratt算法，是一种用于解决字符串匹配问题的高效算法。
主要目标是优化朴素算法的时间复杂度。
Naive算法在匹配过程中会进行大量的重复比较，而KMP算法则预先构造模式串的下一个数组，以避免匹配过程中不必要的比较，从而实现线性时间复杂度。
接下来的矩阵就是KMP算法的关键。
它将最长的相同后缀信息存储到模式字符串中。
具体来说，对于模式串长度为len、下标为[1,len]的序列，next[i]表示子串中从1到i的相同后缀的最长长度。
通过这个矩阵，KMP算法可以利用已经匹配到的部分信息来预测模式串的后续匹配，从而实现跳跃匹配，避免重复比较。
查找下一个数组的步骤如下：首先next[1]=0，因为单个字符没有后缀或后缀。
接下来，假设当前匹配到下标i的位置，且已知next[i]=a。
此时我们需要判断s[a+1]是否等于s[i+1]。
如果相等，next[i+1]=a+1；如果不相等，则必须回到next[a]，即找到第一个a字符中相同后缀的最长长度；模式字符串，并以此作为新的起点继续匹配。
KMP算法主串和模式串的匹配过程本质上是利用next数组来不断优化匹配路径。
当匹配到模式串的第i个位置和主串的第j个位置时，实际上是主串的后缀[j-i+1,j]和前缀[1,i]匹配的模式字符串。
这种匹配方法补充了寻找下一个数组的过程，因此KMP算法在实际应用中表现出很高的效率。
使用KMP算法实现代码时，要注意循环条件和下标初始化方法，以适应不同的编程语言和字符串处理习惯。
另外，在扩展KMP算法时，引入了扩展数组的概念，将问题进一步扩展，用于解决更复杂的匹配问题。
扩展数组存储模式串不同部分和主串的最长公共前缀信息。
利用已知的预数组（模式串的自匹配信息）通过优化初始值设置来构造扩展数组，匹配过程减少了不必要的字符比较，进一步提高了算法效率。
扩展KMP算法的具体步骤包括初始化pre和extend数组，并根据计算出的extend数组来预测和设置匹配过程中的起始值。
通过匹配模式串本身，利用预先计算的信息来指导后续的字符串匹配过程，从而进一步优化算法。
KMP算法及其扩展广泛应用于文字处理、搜索引擎、数据挖掘等领域。
该算法通过构造next和扩展数组，可以有效提高字符串匹配的性能，降低计算复杂度，为解决实际问题提供有力支持。