JavaScript中数据结构与算法(五)：经典KMP算法_javascript技巧-js教程-PHP中文网

KMP算法和BM算法

KMP是前缀匹配和BM后缀匹配的经典算法，看得出来前缀匹配和后缀匹配的区别就仅仅在于比较的顺序不同

前缀匹配是指：模式串和母串的比较从左到右，模式串的移动也是从左到右

后缀匹配是指：模式串和母串的的比较从右到左，模式串的移动从左到右。

通过上一章显而易见BF算法也是属于前缀的算法，不过就非常霸蛮的逐个匹配的效率自然不用提了O(mn)，网上蛋疼的KMP是讲解很多，基本都是走的高大上路线看的你也是一头雾水，我试图用自己的理解用最接地气的方式描述

KMP

KMP也是一种优化版的前缀算法，之所以叫KMP就是Knuth、Morris、Pratt三个人名的缩写，对比下BF那么KMP的算法的优化点就在“每次往后移动的距离”它会动态的调整每次模式串的移动距离，BF是每次都 1，

KMP则不一定

如图BF与KMP前置算法的区别对比

我通过图对比我们发现：

在文本串T中搜索模式串P，在自然匹配第6个字母c的时候发现二等不一致了，那么BF的方法，就是把整个模式串P移动一位，KMP则是移动二位.

BF的匹配方法我们是知道的，但是KMP为什么会移动二位，而不是一位或者三位四位呢？

这就上一张图我们讲解下，模式串P在匹配了ababa的时候都是正确的，当到c的时候才是错误，那么KMP算法的想法是：ababa是正确的匹配完成的信息，我们能不能利用这个信息，不要把"搜索位置"移回已经比较过的位置，继续把它向后移，这样就提高了效率。

那么问题来了, 我怎么知道要移动多少个位置？

这个偏移的算法KMP的作者们就给我们总结好了：

复制代码代码如下:

移动位数 = 已匹配的字符数 - 对应的部分匹配值

偏移算法只跟子串有关系，没文本串没毛线关系，所以这里需要特别注意了

那么我们怎么理解子串中已匹配的字符数与对应的部分匹配值？

已匹配的字符：

复制代码代码如下:

T : abababaabab

p : ababacb

p中红色的标记就是已经匹配的字符，这个很好理解

部分匹配值：

这个就是核心的算法了，也是比较难于理解的

假如：

复制代码代码如下:

T：aaronaabbcc

P：aaronaac

我们可以观察这个文本如果我们在匹配c的时候出错，我们下一个移动的位置就上个的结构来讲，移动到那里最合理？

复制代码代码如下:

aaronaabbcc

     aaronaac

那么就是说：在模式文本内部，某一段字符头尾都一样，那么自然过滤的时候可以跳过这一段内容了，这个思路也是合理的

知道了这个规律，那么给出来的部分匹配表算法如下：

首先，要了解两个概念："前缀"和"后缀"。 "前缀"指除了最后一个字符以外，一个字符串的全部头部组合；"后缀"指除了第一个字符以外，一个字符串的全部尾部组合。

"部分匹配值"就是"前缀"和"后缀"的最长的共有元素的长度”

我们看看aaronaac的如果是BF匹配的时候划分是这样的

BF的位移: a,aa,aar,aaro,aaron,aarona,aaronaa,aaronaac

那么KMP的划分呢？这里就要引入前缀与后缀了

我们先看看KMP部分匹配表的结果是这样的：

复制代码代码如下:

a   a  r  o  n  a  a  c

[0, 1, 0, 0, 0, 1, 2, 0]

肯定是一头雾水，不急我们分解下，前缀与后缀

复制代码代码如下:

匹配字符串 ：“Aaron”

前缀：A，Aa, Aar ,Aaro

后缀：aron,ron,on,n

移动的位置：其实就是针对每一个已匹配的字符做前缀与后缀的对比是否相等，然后算出共有的长度

部分匹配表的分解

KMP中的匹配表的算法，其中p表示前缀，n表示后缀，r表示结果

复制代码代码如下:

a, p=>0, n=>0 r = 0

aa, p=>[a]，n=>[a] , r = a.length => 1

aar, p=>[a,aa], n=>[r,ar] ,r = 0

aaro, p=>[a,aa,aar], n=>[o,ra,aro] ,r = 0

aaron p=>[a,aa,aar,aaro], n=>[n,on,ron,aron] ,r = 0

aarona, p=>[a,aa,aar,aaro,aaron], n=>[a,na,ona,rona,arona] ,r = a.lenght = 1

aaronaa, p=>[a,aa,aar,aaro,aaron,aarona], n=>[a,aa,naa,onaa,ronaa,aronaa] , r = Math.max(a.length,aa.length) = 2

aaronaac p=>[a,aa,aar,aaro,aaron,aarona], n=>[c,ac,aac,naac,onaac,ronaac] r = 0

类似BF算法一下，先分解每一次可能匹配的下标的位置先缓存起来，在匹配的时候通过这个《部分匹配表》来定位需要后移动的位数

所以最后aaronaac的匹配表的结果 0,1,0,0,0,1,2,0 就是这么来的

下面将会实现JS版的KMP，有2种

KMP实现（一）：缓存匹配表的KMP

KMP实现（二）：动态计算next的KMP

KMP实现（一）

匹配表

KMP算法中最重要的就是匹配表，如果不要匹配表那就是BF的实现，加上匹配表就是KMP了

匹配表决定了next下一个位移的计数

针对上面匹配表的规律，我们设计一个kmpGetStrPartMatchValue的方法

function kmpGetStrPartMatchValue(str) {
   var prefix = [];
   var suffix = [];
   var partMatch = [];
   for (var i = 0, j = str.length; i < j; i++) {
    var newStr = str.substring(0, i + 1);
    if (newStr.length == 1) {
     partMatch[i] = 0;
    } else {
     for (var k = 0; k < i; k++) {
      //前缀
      prefix[k] = newStr.slice(0, k + 1);
      //后缀
      suffix[k] = newStr.slice(-k - 1);
      //如果相等就计算大小,并放入结果集中
      if (prefix[k] == suffix[k]) {
       partMatch[i] = prefix[k].length;
      }
     }
     if (!partMatch[i]) {
      partMatch[i] = 0;
     }
    }
   }
   return partMatch;
  }

登录后复制

完全按照KMP中的匹配表的算法的实现，通过str.substring(0, i 1) 分解a->aa->aar->aaro->aaron->aarona->aaronaa-aaronaac

然后在每一个分解中通过前缀后缀算出共有元素的长度

回退算法

KMP也是前置算法，完全可以把BF那一套搬过来，唯一修改的地方就是BF回溯的时候直接是加1，KMP在回溯的时候我们就通过匹配表算出这个next值即可

//子循环
for (var j = 0; j < searchLength; j++) {
  //如果与主串匹配
  if (searchStr.charAt(j) == sourceStr.charAt(i)) {
    //如果是匹配完成
    if (j == searchLength - 1) {
     result = i - j;
     break;
    } else {
     //如果匹配到了，就继续循环，i++是用来增加主串的下标位
     i++;
    }
  } else {
   //在子串的匹配中i是被叠加了
   if (j > 1 && part[j - 1] > 0) {
    i += (i - j - part[j - 1]);
   } else {
    //移动一位
    i = (i - j)
   }
   break;
  }
}

登录后复制

红色标记的就是KMP的核心点 next的值 = 已匹配的字符数 - 对应的部分匹配值

完整的KMP算法

<!doctype html><div id="test2"><div><script type="text/javascript">
 

  function kmpGetStrPartMatchValue(str) {
   var prefix = [];
   var suffix = [];
   var partMatch = [];
   for (var i = 0, j = str.length; i < j; i++) {
    var newStr = str.substring(0, i + 1);
    if (newStr.length == 1) {
     partMatch[i] = 0;
    } else {
     for (var k = 0; k < i; k++) {
      //取前缀
      prefix[k] = newStr.slice(0, k + 1);
      suffix[k] = newStr.slice(-k - 1);
      if (prefix[k] == suffix[k]) {
       partMatch[i] = prefix[k].length;
      }
     }
     if (!partMatch[i]) {
      partMatch[i] = 0;
     }
    }
   }
   return partMatch;
  }



function KMP(sourceStr, searchStr) {
  //生成匹配表
  var part     = kmpGetStrPartMatchValue(searchStr);
  var sourceLength = sourceStr.length;
  var searchLength = searchStr.length;
  var result;
  var i = 0;
  var j = 0;

  for (; i < sourceStr.length; i++) { //最外层循环，主串

    //子循环
    for (var j = 0; j < searchLength; j++) {
      //如果与主串匹配
      if (searchStr.charAt(j) == sourceStr.charAt(i)) {
        //如果是匹配完成
        if (j == searchLength - 1) {
         result = i - j;
         break;
        } else {
         //如果匹配到了，就继续循环，i++是用来增加主串的下标位
         i++;
        }
      } else {
       //在子串的匹配中i是被叠加了
       if (j > 1 && part[j - 1] > 0) {
        i += (i - j - part[j - 1]);
       } else {
        //移动一位
        i = (i - j)
       }
       break;
      }
    }

    if (result || result == 0) {
     break;
    }
  }


  if (result || result == 0) {
   return result
  } else {
   return -1;
  }
}

 var s = "BBC ABCDAB ABCDABCDABDE";
 var t = "ABCDABD";


 show('indexOf',function() {
  return s.indexOf(t)
 })

 show('KMP',function() {
  return KMP(s,t)
 })

 function show(bf_name,fn) {
  var myDate = +new Date()
  var r = fn();
  var div = document.createElement('div')
  div.innerHTML = bf_name +'算法,搜索位置:' + r + ",耗时" + (+new Date() - myDate) + "ms";
   document.getElementById("test2").appendChild(div);
 }


</script></div></div>

登录后复制

KMP（二）

第一种kmp的算法很明显，是通过缓存查找匹配表也就是常见的空间换时间了。那么另一种就是时时查找的算法，通过传递一个具体的完成字符串，算出这个匹配值出来，原理都一样

生成缓存表的时候是整体全部算出来的，我们现在等于只要挑其中的一条就可以了，那么只要算法定位到当然的匹配即可

next算法

function next(str) {
  var prefix = [];
  var suffix = [];
  var partMatch;
  var i = str.length
  var newStr = str.substring(0, i + 1);
  for (var k = 0; k < i; k++) {
   //取前缀
   prefix[k] = newStr.slice(0, k + 1);
   suffix[k] = newStr.slice(-k - 1);
   if (prefix[k] == suffix[k]) {
    partMatch = prefix[k].length;
   }
  }
  if (!partMatch) {
   partMatch = 0;
  }
  return partMatch;
}

登录后复制

其实跟匹配表是一样的，去掉了循环直接定位到当前已成功匹配的串了

完整的KMP.next算法

<!doctype html><div id="testnext"><div><script type="text/javascript">
 
  function next(str) {
    var prefix = [];
    var suffix = [];
    var partMatch;
    var i = str.length
    var newStr = str.substring(0, i + 1);
    for (var k = 0; k < i; k++) {
     //取前缀
     prefix[k] = newStr.slice(0, k + 1);
     suffix[k] = newStr.slice(-k - 1);
     if (prefix[k] == suffix[k]) {
      partMatch = prefix[k].length;
     }
    }
    if (!partMatch) {
     partMatch = 0;
    }
    return partMatch;
  }

  function KMP(sourceStr, searchStr) {
    var sourceLength = sourceStr.length;
    var searchLength = searchStr.length;
    var result;
    var i = 0;
    var j = 0;

    for (; i < sourceStr.length; i++) { //最外层循环，主串

      //子循环
      for (var j = 0; j < searchLength; j++) {
        //如果与主串匹配
        if (searchStr.charAt(j) == sourceStr.charAt(i)) {
          //如果是匹配完成
          if (j == searchLength - 1) {
           result = i - j;
           break;
          } else {
           //如果匹配到了，就继续循环，i++是用来增加主串的下标位
           i++;
          }
        } else {
         if (j > 1) {
          i += i - next(searchStr.slice(0,j));
         } else {
          //移动一位
          i = (i - j)
         }
         break;
        }
      }

      if (result || result == 0) {
       break;
      }
    }


    if (result || result == 0) {
     return result
    } else {
     return -1;
    }
  }

 var s = "BBC ABCDAB ABCDABCDABDE";
 var t = "ABCDAB";


  show('indexOf',function() {
   return s.indexOf(t)
  })

  show('KMP.next',function() {
   return KMP(s,t)
  })

  function show(bf_name,fn) {
   var myDate = +new Date()
   var r = fn();
   var div = document.createElement('div')
   div.innerHTML = bf_name +'算法,搜索位置:' + r + ",耗时" + (+new Date() - myDate) + "ms";
    document.getElementById("testnext").appendChild(div);
  }

</script></div></div>

登录后复制

git代码下载: https://github.com/JsAaron/data_structure