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本文主要介紹KMP算法和BM算法，它們分別是前綴匹配和后綴匹配的經(jīng)典算法。所謂前綴匹配是指：模式串和母串的比較從左到右，模式串的移動也是從左到右；所謂后綴匹配是指：模式串和母串的的比較從右到左，模式串的移動從左到右。看得出來前綴匹配和后綴匹配的區(qū)別就僅僅在于比較的順序不同。下文分別從最簡單的前綴蠻力匹配算法和后綴蠻力匹配算法入手，詳細的介紹KMP算法和BM算法以及它們的實現(xiàn)。
KMP算法
首先來看一下前綴蠻力匹配算法的代碼（以下代碼從linux源碼string.h中摳出），模式串和母串的比較是從左到右進行（strncmp（）），如果找不到和模式串相同的子串，則從左到右移動模式串，距離為1（s++）。
har * strstr（register const char *s， register constchar *wanted）
{
register const size_t len = strlen（wanted）;
if （len ==0） return （char*）s;
while （*s ！=* wanted || strncmp（s， wanted， len））
if （*s++==‘\0’）
return （char*）NULL;
return （char*）s;
}
KMP算法中的KMP分別是指三個人名：Knuth、Morris、Pratt，其本質(zhì)也是前綴匹配算法，對比前綴蠻力匹配算法，區(qū)別在于它會動態(tài)調(diào)整每次模式串的移動距離，而不僅僅是加一，從而加快匹配過程。下圖通過一個直觀的例子展示前綴蠻力匹配算法和KMP算法的區(qū)別，前文提過，這二者唯一的不同在于模式串移動距離。
上圖中，前綴蠻力匹配算法發(fā)現(xiàn)匹配不上，就向右移動距離1，而KMP算法根據(jù)已經(jīng)比較過的前綴信息，了解到應(yīng)該移動距離為2；換句話說針對母串的下一個匹配字符，KMP算法了解它下回應(yīng)該匹配模式串的哪個位置，比如上圖中，針對母串的第i+1個字符，KMP算法了解它應(yīng)該匹配模式串的第k+1個字符。為什么會是這樣，這是因為母串的子串T［i-k， i］=aba，而模式串的子串P［0，k］=aba，這二者正好相等。所以模式串應(yīng)該移動到這個位置，從而讓母串的第i+1個字符和模式串的第k+1個字符繼續(xù)比較。
那k值又是如何尋找？請注意上圖中，模式串位置j已經(jīng)匹配上母串的位置i，也就是T［i-k， i］ = P［j-k， j］=aba；根據(jù)前文的T［i-k， i］ = P［0， k］ = aba， 從而得出P［0， k］ = P［j-k， j］ = aba。通過觀察發(fā)現(xiàn)，就是在模式的子串［0， j］中尋找一個最長前綴［0，k］，從而使得［j-k， j］ = ［0，k］；
于是可以定義一個jump數(shù)組，jump［j］=k，表示滿足P［0， k］ ==P［j-k， j］ 的最大k值，或者表述為：如果模式串j+1匹配不上母串的i+1，那跳轉(zhuǎn)到模式串k+1繼續(xù)比較。有了這個jump數(shù)組，就很容易寫出kmp算法的偽代碼：
j：=0;
for i：=1 to n do
Begin
while （j》0） and （P［j+1］《》T［i］） do j：=jump［j］;［
if P［j+1］=T［i］ then j：=j+1;
if j=m then
Begin
writeln（‘Pattern occurs with shift ’，i-m）;
end;
end;
KMP算法中jump數(shù)組的構(gòu)建可以通過歸納法來解決，首先確定jump［1］=0；假設(shè)jump［j］=k，也就是P［0， k］ == P［j-k， k］，如果P［j+1］ == P［k+1］，那么得出［0，k+1］ = P［j-k， j+1］，從而更加定義得出jump［j+1］ = k+1；
如果P［j+1］ ！= P［k+1］，那就接著比較P［j+1］ ？= P［k1+1］，其中（jump［k］ = k1），根據(jù)（jump［k］=k1）的定義，P［0，k1］ == P［k-k1， k］，根據(jù)（jump［j］=k）的定義，P［0， k］ == P［j-k， k］，根據(jù)這兩個等式，推出P［0， k1］ == P［j-k1， j］，如果此時P［j+1］ == P［k1+1］，則得出：jump［j+1］ = K1 +1 = jump［k］ +1。
如果P［j+1］ ！= P［K1+1］，繼續(xù)遞歸比較P［j+1］ 和P［jump［jump［k］］+1］ …。 P［1］。
如果依次比較都不相等，那么jump［j+1］ = 0；寫成偽代碼如下，可以看出其實就是模式串自我匹配的過程。
jump［1］：=0;
j：=0;
for i：=2 to m do
begin
while （j》0） and （P［j+1］《》P［i］） do j：=jump［j］;
if P［j+1］=P［i］ then j：=j+1;
jump［i］：=j;
end;
考慮模式串匹配不上母串的最壞情況，前綴蠻力匹配算法的時間復(fù)雜度最差是O（n×m），最好是O（n）， 其中n為母串的長度，m為模式串的長度。KMP算法最差的時間復(fù)雜度是O（n）；最好的時間復(fù)雜度是O（n/m）。
BM算法
后綴匹配，是指模式串的比較從右到左，模式串的移動也是從左到右的匹配過程，經(jīng)典的BM算法其實是對后綴蠻力匹配算法的改進。所以還是先從最簡單的后綴蠻力匹配算法開始。下面直接給出偽代碼，注意這一行代碼：j++；BM算法所做的唯一的事情就是改進了這行代碼，即模式串不是每次移動一步，而是根據(jù)已經(jīng)匹配的后綴信息，從而移動更多的距離。
j =0；
while （j 《= strlen（T） - strlen（P）） {
for （i = strlen（P） -1; i 》=0 && P［i］ ==T［i + j］; --i）
if （i 《0）
match；
else
++j；
}
為了實現(xiàn)更快移動模式串，BM算法定義了兩個規(guī)則，好后綴規(guī)則和壞字符規(guī)則，如下圖可以清晰的看出他們的含義。利用好后綴和壞字符可以大大加快模式串的移動距離，不是簡單的++j，而是j+=max （shift（好后綴）， shift（壞字符））
先來看如何根據(jù)壞字符來移動模式串，shift（壞字符）分為兩種情況：
壞字符沒出現(xiàn)在模式串中，這時可以把模式串移動到壞字符的下一個字符，繼續(xù)比較，如下圖：
壞字符出現(xiàn)在模式串中，這時可以把模式串第一個出現(xiàn)的壞字符和母串的壞字符對齊，當然，這樣可能造成模式串倒退移動，如下圖：
為了用代碼來描述上述的兩種情況，設(shè)計一個數(shù)組bmBc［‘k’］，表示壞字符‘k’在模式串中出現(xiàn)的位置距離模式串末尾的最大長度，那么當遇到壞字符的時候，模式串可以移動距離為： shift（壞字符） = bmBc［T［i］］-（m-1-i）。如下圖：
數(shù)組bmBc的創(chuàng)建非常簡單，直接貼出代碼如下：
void preBmBc（char*x， int m， int bmBc［］） {
int i;
for （i =0; i 《 ASIZE; ++i）
bmBc［i］ = m;
for （i =0; i 《 m -1; ++i）
bmBc［x［i］］ = m - i -1;
}
再來看如何根據(jù)好后綴規(guī)則移動模式串，shift（好后綴）分為三種情況：
模式串中有子串匹配上好后綴，此時移動模式串，讓該子串和好后綴對齊即可，如果超過一個子串匹配上好后綴，則選擇最靠左邊的子串對齊。
模式串中沒有子串匹配上后后綴，此時需要尋找模式串的一個最長前綴，并讓該前綴等于好后綴的后綴，尋找到該前綴后，讓該前綴和好后綴對齊即可。
模式串中沒有子串匹配上后后綴，并且在模式串中找不到最長前綴，讓該前綴等于好后綴的后綴。此時，直接移動模式到好后綴的下一個字符。
為了實現(xiàn)好后綴規(guī)則，需要定義一個數(shù)組suffix［］，其中suffix［i］ = s 表示以i為邊界，與模式串后綴匹配的最大長度，如下圖所示，用公式可以描述：滿足P［i-s， i］ == P［m-s， m］的最大長度s。
構(gòu)建suffix數(shù)組的代碼如下：
suffix［m-1］=m;
for （i=m-2；i》=0；--i）{
q=i;
while（q》=0&&P［q］==P［m-1-i+q］）
--q;
suffix［i］=i-q;
}
有了suffix數(shù)組，就可以定義bmGs［］數(shù)組，bmGs［i］ 表示遇到好后綴時，模式串應(yīng)該移動的距離，其中i表示好后綴前面一個字符的位置（也就是壞字符的位置），構(gòu)建bmGs數(shù)組分為三種情況，分別對應(yīng)上述的移動模式串的三種情況
模式串中有子串匹配上好后綴
模式串中沒有子串匹配上好后綴，但找到一個最大前綴
模式串中沒有子串匹配上好后綴，但找不到一個最大前綴
構(gòu)建bmGs數(shù)組的代碼如下：
void preBmGs（char*x， int m， int bmGs［］） {
int i， j， suff［XSIZE］;
suffixes（x， m， suff）;
for （i =0; i 《 m; ++i）
bmGs［i］ = m;
j =0;
for （i = m -1; i 》=0; --i）
if （suff［i］ == i +1）
for （; j 《 m -1- i; ++j）
if （bmGs［j］ == m）
bmGs［j］ = m -1- i;
for （i =0; i 《= m -2; ++i）
bmGs［m -1- suff［i］］ = m -1- i;
}
再來重寫一遍BM算法：
j=0；
while （j 《= strlen（T） - strlen（P）） {
for （i = strlen（P） -1; i 》=0&& P［i］ ==T［i + j］; --i）
if （i 《0）
match；
else
j += max（bmGs［i］， bmBc［T［i］］-（m-1-i））；
}
考慮模式串匹配不上母串的最壞情況，后綴蠻力匹配算法的時間復(fù)雜度最差是O（n×m），最好是O（n），其中n為母串的長度，m為模式串的長度。
工商網(wǎng)監(jiān)
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