算法思路

Knuth-Morris-Pratt（KMP）算法是解決字符串匹配問題的經(jīng)典算法，下面通過一個例子來演示一下：

給定字符串'BBC ABCDAB ABCDABCDABDE'，檢查里面是否包含另一個字符串'ABCDABD'。

1.從頭開始依次匹配字符，如果不匹配就跳到下一個字符

2.直到發(fā)現(xiàn)匹配字符，然后經(jīng)過一個內(nèi)循環(huán)嚴(yán)查字符串是否匹配

3.發(fā)現(xiàn)最后一個D不匹配，下面就該思考應(yīng)該把字符串向右移動多少個位置呢？傳統(tǒng)做法可能是移動一格，KMP算法就創(chuàng)新在這里。KMP算法通過查詢一個Partial Match Table（表內(nèi)存有字符串信息），然后計(jì)算出需要移動的步數(shù)，這個表后面會介紹怎么來的。

這里我們看到D前面是B，查表得到第二個B對應(yīng)的是2，所以 移動數(shù) = 已匹配字符數(shù) - 查表所得數(shù) 也就是 6 - 2 = 4， 需要向右移動四格。

下面也是重復(fù)這個步驟

直到發(fā)現(xiàn)匹配或者字符長度超出（未發(fā)現(xiàn)匹配）。

Partial Match Table

那么這個查詢的表是怎么來的呢？仍然以'ABCDABD'為例

－　'A'的前綴和后綴都為空集，共有元素的長度為0；

－　'AB'的前綴為[A]，后綴為[B]，共有元素的長度為0；

－　'ABC'的前綴為[A, AB]，后綴為[BC, C]，共有元素的長度0；

－　'ABCD'的前綴為[A, AB, ABC]，后綴為[BCD, CD, D]，共有元素的長度為0；

－　'ABCDA'的前綴為[A, AB, ABC, ABCD]，后綴為[BCDA, CDA, DA, A]，共有元素為'A'，長度為1；

－　'ABCDAB'的前綴為[A, AB, ABC, ABCD, ABCDA]，后綴為[BCDAB, CDAB, DAB, AB, B]，共有元素為'AB'，長度為2；

－　'ABCDABD'的前綴為[A, AB, ABC, ABCD, ABCDA, ABCDAB]，后綴為[BCDABD, CDABD, DABD, ABD, BD, D]，共有元素的長度為0。

python實(shí)現(xiàn)

def partial_table(p): ’’’’’partial_table('ABCDABD') -> [0, 0, 0, 0, 1, 2, 0]’’’ prefix = set() res = [0] for i in range(1, len(p)): prefix.add(p[:i]) postfix = {p[j:i + 1] for j in range(1, i + 1)} #print(p[:i+1],prefix,postfix,prefix & postfix or {’’}) res.append(len((prefix & postfix or {’’}).pop())) return resdef kmp_match(s, p): m = len(s); n = len(p) cur = 0 # 起始指針cur table = partial_table(p) while cur <= m - n: #只去匹配前m-n個 for i in range(n): if s[i + cur] != p[i]:cur += max(i - table[i - 1], 1) # 有了部分匹配表,我們不只是單純的1位1位往右移,可以一次移動多位break else: return True # loop從 break 中退出時，else 部分不執(zhí)行。 return Falseprint partial_table1('ABCDABD')print kmp_match('BBC ABCDAB ABCDABCDABDE', 'ABCDABD')

以上就是詳解KMP算法以及python如何實(shí)現(xiàn)的詳細(xì)內(nèi)容，更多關(guān)于python實(shí)現(xiàn)KMP算法的資料請關(guān)注好吧啦網(wǎng)其它相關(guān)文章！