KMP字串模式匹配演算法詳解

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【kmp演算法簡介】

kmp演算法是一種改進後的字串匹配演算法，由d.e.knuth與v.r.pratt和j.h.morris同時發現，因此人們稱它為克努特——莫里斯——普拉特操作（簡稱kmp演算法）。通過乙個輔助函式實現跳過掃瞄不必要的目標串字元，以達到優化效果。

【傳統字串匹配演算法的缺憾】

bill認為，對於一種優化的演算法，既要知道優化的細節，也更應該了解它的前身（至於kmp是否基於傳統演算法，我不清楚，這裡只作語境上的前身），了解是什麼原因導致了人們要去優化它，因此加入了這一段：

請看以下傳統字串匹配的**：

/* 傳統匹配思想是，從目標串target的第乙個字元開始掃瞄，逐一與模式串的對應字元進行匹配，若該組字元匹配，則檢測下一組字元，如遇失配，則退回到target的第二個字元，重複上述步驟，直到整個pattern在target中找到匹配，或者已經掃瞄完整個目標串也沒能夠完成匹配為止。

*/

void nativestrmatching(elemtype target, elemtype pattern)            
}

對此函式的詳解，不妨以一例項帶入(建議大家自己手算一下，算完應該就有感覺了)，易於理解：

不妨設模式串pattern = "a b c c a b c c a b c a"

pattern 陣列編號： 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11

nocm 表示已經匹配的字元數

lolp 表示既是自身真字尾又是自身最長字首的字串長度

以下是計算流程：

prefixfunc[1] = 0； //只匹配乙個字元就失配時，顯然該值為零

lolp = 0； nocm = 2； lolp = 0; prefixfunc[2] = 0;

lolp = 0； nocm = 3； lolp = 0; prefixfunc[3] = 0;

lolp = 0； nocm = 4； lolp = 0; prefixfunc[4] = 0;

lolp = 0； nocm = 5； lolp = 1; prefixfunc[5] = 1;

lolp = 1； nocm = 6； lolp = 2; prefixfunc[6] = 2;

lolp = 2； nocm = 7； lolp = 3; prefixfunc[7] = 3;

lolp = 3； nocm = 8； lolp = 4; prefixfunc[8] = 4;

lolp = 4； nocm = 9； lolp = 5; prefixfunc[9] = 5;

lolp = 5； nocm = 10； lolp = 6; prefixfunc[10] = 6;

lolp = 6； nocm = 11； lolp = 7; prefixfunc[11] = 7;

lolp = 7； nocm = 12；

---------此時滿足條件while( lolp>0 && (pattern[lolp] != pattern[nocm-1]) )-------------

while語句中的執行

lolp = 0； nocm = 12； lolp = 1; prefixfunc[12] = 1;

最後我們的字首函式 prefixfunc =

其間最精妙的要屬失配時的操作

while( lolp > 0 && (pattern[lolp] != pattern[nocm-1]) )

lolp = prefixfunc[lolp];

其中 lolp = prefixfunc[lolp]; 遞迴呼叫prefixfunc函式，直到整個p字串都再無最長字首或者找到乙個之前的滿足條件的最長字首。

【應用字首函式優化傳統匹配演算法——kmp演算法實現】

由以上分析，不難推導kmp演算法的實現

void kmpstrmatching(elemtype target, elemtype pattern)            
} 
}