kmp算法求next数组
时间: 2023-09-26 09:12:32 浏览: 141
对于KMP算法,求解next数组的过程如下:
1. 初始化一个长度为模式串长度的next数组,并将第一个元素next设置为-1。
2. 设置两个指针,i和j,分别指向模式串中的第一个和第二个字符。
3. 进入循环,依次计算next数组中的其他元素:
a. 如果j等于-1或者当前字符与j指向的字符相等,则令next[i+1]等于j+1,同时将i和j分别后移一位。
b. 如果当前字符与j指向的字符不相等,则将j更新为next[j]。
c. 重复步骤a和b,直到i等于模式串长度减一。
4. 返回求得的next数组。
下面是一个示例代码:
```python
def get_next(pattern):
length = len(pattern)
next = [0] * length
next[0] = -1
i, j = 0, -1
while i < length - 1:
if j == -1 or pattern[i] == pattern[j]:
i += 1
j += 1
next[i] = j
else:
j = next[j]
return next
```
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相关问题
kmp算法求next数组c语言
KMP算法是一种字符串匹配算法,用于在一个字符串中查找另一个字符串的出现位置。它的核心是求出模式串的next数组。下面是KMP算法求next数组的C语言代码实现:
```c
void getNext(char* p, int* next) {
int len = strlen(p);
next[0] = -1;
int k = -1;
int j = 0;
while (j < len - 1) {
if (k == -1 || p[k] == p[j]) {
++k;
++j;
next[j] = k;
} else {
k = next[k];
}
}
}
```
其中,p是模式串,next是next数组。这段代码中,我们首先将next[0]设置为-1。然后,我们通过循环计算next数组中的每个元素。在循环中,我们用k表示最长相等前后缀的长度,j表示后缀的索引。如果k==-1或者p[k]等于p[j],我们将k和j都加1,并且将next[j]设置为k。否则,我们将k设置为next[k](即p[0]~p[k-1]的最长相等前后缀的长度),继续循环。最后,我们得到了完整的next数组。
需要注意的是,这里的next数组的意义与其他地方可能不同,有些地方可能会将next[0]设置为0。这里我们将其设置为-1,是因为在KMP算法中,当next[j]==-1时,表示p[0]~p[j]中不存在任何一个前缀同时也是后缀。
kmp算法求next数组值
### KMP算法中next数组的求解方法详解
KMP算法的核心在于减少不必要的字符比较次数,从而提高模式匹配效率。其中的关键之一是`next`数组的构建过程。以下是关于如何计算`next`数组的具体方法。
#### `next`数组的概念
`next[i]`表示模式串中以第`i`个字符结尾的子串的最大相同前后缀长度减一[^1]。换句话说,它是当前字符之前的部分中能够重复利用的信息量。例如,在模式串`ababaaababaa`中:
| 下标 | 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 |
|------|----|----|----|----|----|----|----|----|----|----|----|
| 字符 | a | b | a | b | a | a | a | b | a | b | a | a |
| next | -1 | 0 | 0 | 1 | 2 | 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 |
#### 计算`next`数组的过程
为了更清晰地说明`next`数组的求解方式,可以分为以下几个方面进行解释:
##### 初始化
通常情况下,`next[0]=-1`或者`next[0]=0`取决于具体实现需求。这里我们采用`next[0]=-1`作为初始条件[^4]。
##### 遍历模式串并更新`next`值
假设已知`next[j-1]`,则可以通过以下逻辑推导出`next[j]`:
- 如果模式串中的`P[j]==P[next[j-1]]`,那么可以直接得出`next[j]=next[j-1]+1`。
- 否则需要回溯到`next[next[j-1]]`的位置继续判断,直到满足条件或回到起始位置为止。
下面是基于C语言的一个典型例子来展示该过程[^3]:
```c
void getNext(char *p, int *next) {
int j = 0; // 主指针指向当前位置
int k = -1; // 辅助指针用于追踪最大公共前后缀结束位置
next[0] = -1;
while (p[j] != '\0') { // 循环直至到达字符串末尾
if (k == -1 || p[j] == p[k]) {
++j;
++k;
next[j] = k; // 更新next数组
} else {
k = next[k]; // 不匹配时回退至合适位置重新尝试匹配
}
}
}
```
以上代码片段展示了如何通过双重循环结构逐步填充整个`next`数组。值得注意的是,当遇到不匹配的情况时,并不会盲目地将索引重置为零,而是借助先前记录下来的数据快速跳转到可能存在的新起点处再次试探是否存在潜在的机会完成进一步扩展操作。
---
#### 实际案例分析
考虑模式串`"ABABCABAA"`:
| i/j | A | B | A | B | C | A | B | A | A |
|-----|----|----|----|----|----|----|----|----|----|
| Next| -1 | 0 | 0 | 1 | 2 | 0 | 1 | 2 | 1 |
从表可以看出每当发生失配现象之后都会依据已有信息迅速定位新的候选区域而非单纯依靠逐一遍历来查找目标项所在之处;如此这般便实现了高效检索的目的。
---
### 总结
综上所述,通过对`next`数组的理解以及其构造机制的学习可以帮助开发者更好地掌握KMP算法精髓所在——即充分利用历史数据避免冗余运算达到加速效果的目标。同时也可以看出合理运用辅助工具如递归函数或是迭代语句均能有效简化复杂度较高的程序设计难题。
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