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擴(kuò)展KMP算法(Extend KMP)

 更新時(shí)間:2014年08月21日 11:58:52   投稿:hebedich  
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。今天我們談到的是對(duì)KMP算法的拓展

擴(kuò)展kmp既是求模式串和主串的每一個(gè)后綴的最長(zhǎng)公共前綴

即令s[i]表示主串中以第i個(gè)位置為起始的后綴,則B[i]表示s[i]和模式串的最長(zhǎng)公共前綴

顯然KMP是求s[i]=模式串長(zhǎng)度的情況,所以,擴(kuò)展KMP是對(duì)KMP的拓展

像求KMP的next數(shù)組一樣,我們先求A[i],表示模式串的后綴和模式串的最長(zhǎng)公共前綴

然后再利用A[i]求出B[i]
說(shuō)明一下A的求法,B同理
現(xiàn)在我們要求A[i],且A[1]---A[i-1]已經(jīng)求出,設(shè)k,且1<=k<=i-1,并滿足k+A[k]最大
所以T[k]--T[k+A[k]-1]=T[0]--T[A[k]-1],推出T[i]--T[k+A[k]-1]=T[i-k]--T[A[k]-1]
令L=A[i-k],若L+i-1<k+A[k]-1,由A是最長(zhǎng)公共前綴知A[i]=L,否則,向后匹配,知道字符串失配
并相應(yīng)更新k
時(shí)間復(fù)雜度為線性O(shè)(m+n)

while(1+j<strlen(T)&&T[0+j]==T[1+j])
        j = j + 1;
 A[1]=j;
    int k=1;
    for(int i=2; i<strlen(T); i++)
    {
        int Len = k + A[k] - 1,L = A[i-k];
        if( L < Len - i + 1 )
            A[i] = L;
        else
        {
            j = max(0,Len -i +1);
            while(i+j<strlen(T)&&T[i+j] == T[0+j])
                j = j + 1;
            A[i] = j,k = i;
        }
    }
    j = 0;
    while(j<strlen(S)&&j<strlen(T)&&T[0+j]==S[0+j])
        j = j + 1;
    B[0] = j,k = 0;
    for(int i=1; i<strlen(S); i++)
    {
        int Len = k + B[k] - 1,L = A[i-k];
        if( L < Len - i + 1 )
            B[i] = L;
        else
        {
            j = max(0,Len -i +1);
            while(i+j<strlen(S)&&j<strlen(T)&&S[i+j] == T[0+j])
                j = j + 1;
            B[i] = j,k = i;
        }
    }
 ps:普通的next是到這個(gè)結(jié)尾的,能和模式串匹配的長(zhǎng)度,擴(kuò)展kmp是以這個(gè)開(kāi)頭的能匹配的最大長(zhǎng)度
pss:然后我簡(jiǎn)單比較了下kmp和擴(kuò)展kmp http://www.isnowfy.com/kmp-and-extend-kmp/

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