Python字符串匹配算法KMP实例

Python字符串匹配算法KMP是一种高效的字符串查找算法，它在处理两个字符串进行匹配时，能够避免不必要的字符比较，从而提高效率。KMP算法的核心是构造一个“部分匹配表”（也称为“next数组”），用于存储模式串（需要查找的字符串）中每个字符之前能匹配的最大长度。这样，在主串（被查找的字符串）与模式串比较时，如果出现不匹配，可以通过部分匹配表快速跳过已匹配的部分，而不需要重新从头开始。 我们来详细解释一下`next`函数。这个函数的作用是计算模式串的next数组。在给定的代码中，`next(pattern)`函数接收一个字符串`pattern`作为参数，然后初始化一个与`pattern`长度相等的数组`pos`，并将其所有元素设为-1。接着，我们使用一个变量`j`记录当前能匹配的最大长度，初始化为-1。在遍历`pattern`的过程中，我们检查当前字符`pattern[i]`是否与`pattern[j+1]`相等，如果不等，则将`j`更新为`pos[j]`，直到找到一个相等的字符或`j`等于-1。一旦找到相等的字符，我们将`j`加1并更新`pos[i]`。最后返回`pos`数组。 `kmp`函数是KMP算法的主要实现部分。它接受两个字符串`ss`（主串）和`pattern`（模式串），首先调用`next`函数获取模式串的next数组`pos`，然后分别获取主串和模式串的长度。接下来，通过一个外层循环遍历主串的每个字符。在每次迭代中，我们检查当前模式串位置`j+1`的字符是否与主串的当前字符相等。如果不等，我们根据next数组更新`j`，即`j = pos[j]`。如果相等，我们将`j`加1。当`j`等于模式串的长度减1时，说明找到了一个匹配，打印出匹配位置。然后，我们继续更新`j`为`pos[j]`，以便于下一个字符的比较。 在给出的示例中，`kmp(u'上海自来水来自海上海', u'上海')`将查找主串`u'上海自来水来自海上海'`中是否存在子串`u'上海'`。由于`u'上海'`在主串中出现了两次，KMP算法会输出这两个匹配的位置。 KMP算法的效率在于它避免了不必要的回溯。对于具有n个字符的主串和m个字符的模式串，KMP算法的时间复杂度为O(n+m)，而朴素的字符串匹配算法的时间复杂度则为O(n*m)。因此，当处理大量数据时，KMP算法是更为高效的选择。在Python中，KMP算法可以用于各种文本处理任务，如搜索、替换、文本分析等，尤其是在需要频繁查找子串的情况下。