KMP算法

KMP 算法(Knuth-Morris-Pratt 算法)是一个著名的字符串匹配算法,效率很高,也有点复杂。

先在开头约定,

本文用 pat 表示模式串,长度为 M

txt 表示文本串,长度为 N

KMP 算法是在 txt 中查找子串 pat

如果存在,返回这个子串的起始索引,否则返回 -1


为什么我认为 KMP 算法就是个动态规划问题呢,等会再解释。

读者见过的 KMP 算法应该是,一波诡异的操作处理 pat 后形成一个一维的数组 next,然后根据这个数组经过又一波复杂操作去匹配 txt

时间复杂度 O(N),空间复杂度 O(M)。

其实它这个 next 数组就相当于 dp 数组,其中元素的含义跟 pat 的前缀和后缀有关,判定规则比较复杂,不好理解。

本文则用一个二维的 dp 数组(但空间复杂度还是 O(M)),重新定义其中元素的含义,使得代码长度大大减少,可解释性大大提高


一、KMP 算法概述

首先还是简单介绍一下 KMP 算法和暴力匹配算法的不同在哪里,难点在哪里,和动态规划有啥关系。

暴力的字符串匹配算法很容易写,看一下它的运行逻辑:

对于暴力算法,如果出现不匹配字符,同时回退 txtpat 的指针,

嵌套 for 循环,时间复杂度 O(MN),空间复杂度O(1)

最主要的问题是,如果字符串中重复的字符比较多,该算法就显得很蠢。

如图所示: txt = “aaacaaab”,    pat = “aaab”;

brutal

很明显,pat 中根本没有字符 c,根本没必要回退指针 i

暴力解法明显多做了很多不必要的操作。


KMP 算法的不同之处在于,它会花费空间来记录一些信息,在上述情况中就会显得很聪明

如图所示:

kmp1

再比如类似的 txt = “aaaaaaab”,  pat = “aaab”;

暴力解法还会和上面那个例子一样蠢蠢地回退指针 i

而 KMP 算法又会耍小聪明:

kmp2

因为 KMP 算法知道字符 b 之前的字符 a 都是匹配的,

所以每次只需要比较字符 b 是否被匹配就行了。


KMP 算法永不回退 txt 的指针 i,不走回头路(不会重复扫描 txt),

而是借助 dp 数组中储存的信息把 pat 移到正确的位置继续匹配

时间复杂度只需 O(N),用空间换时间,所以我认为它是一种动态规划算法。


KMP 算法的难点在于,如何计算 dp 数组中的信息?

如何根据这些信息正确地移动 pat 的指针?

这个就需要确定有限状态自动机来辅助了。


还有一点需要明确的是:计算这个 dp 数组,只和 pat 串有关

意思是说,只要给我个 pat,我就能通过这个模式串计算出 dp 数组,

然后你可以给我不同的 txt,我都不怕,利用这个 dp 数组我都能在 O(N) 时间完成字符串匹配。


具体来说,比如上文举的两个例子:

txt1 = “aaacaaab”
pat = “aaab”
txt2 = “aaaaaaab”
pat = “aaab”

我们的 txt 不同,但是 pat 是一样的,所以 KMP 算法使用的 dp 数组是同一个。

只不过对于 txt1 的下面这个即将出现的未匹配情况:

dp 数组指示 pat 这样移动:

PS:这个j 不要理解为索引,它的含义更准确地说应该是状态(state),所以它会出现这个奇怪的位置,后文会详述。


而对于 txt2 的下面这个即将出现的未匹配情况:

dp 数组指示 pat 这样移动:


明白了 dp 数组只和 pat 有关,那么我们这样设计 KMP 算法就会比较漂亮:

public class KMP {
  private int[][] dp;
  private String pat;
  public KMP(String pat) {
    this.pat = pat;
    // 通过 pat 构建 dp 数组
    // 需要 O(M) 时间
  }
  public int search(String txt) {
    // 借助 dp 数组去匹配 txt
    // 需要 O(N) 时间
  }
}

这样,当我们需要用同一 pat 去匹配不同 txt 时,就不需要浪费时间构造 dp 数组了:

KMP kmp = new KMP(“aaab”);
int pos1 = kmp.search(“aaacaaab”); //4
int pos2 = kmp.search(“aaaaaaab”); //4

二、状态机概述

为什么说 KMP 算法和状态机有关呢?

是这样的,我们可以认为 pat 的匹配就是状态的转移。

比如当 pat = “ABABC”:

如上图,圆圈内的数字就是状态,状态 0 是起始状态,状态 5(pat.length)是终止状态。

开始匹配时 pat 处于起始状态,一旦转移到终止状态,就说明在 txt 中找到了 pat


比如说当前处于状态 2,就说明字符 “AB” 被匹配:


另外,处于不同状态时,pat 状态转移的行为也不同。

比如说假设现在匹配到了状态 4,

如果遇到字符 A 就应该转移到状态 3,

遇到字符 C 就应该转移到状态 5,

如果遇到字符 B 就应该转移到状态 0:


具体什么意思呢,我们来一个个举例看看。

用变量 j 表示指向当前状态的指针,当前 pat 匹配到了状态 4:


如果遇到了字符 “A”,根据箭头指示,转移到状态 3 是最聪明的:


如果遇到了字符 “B”,根据箭头指示,只能转移到状态 0(一夜回到解放前):


如果遇到了字符 “C”,根据箭头指示,应该转移到终止状态 5,这也就意味着匹配完成:


当然了,还可能遇到其他字符,比如 Z,但是显然应该转移到起始状态 0,因为 pat 中根本都没有字符 Z:


这里为了清晰起见,我们画状态图时就把其他字符转移到状态 0 的箭头省略,只画 pat 中出现的字符的状态转移:


KMP 算法最关键的步骤就是构造这个状态转移图。

要确定状态转移的行为,得明确两个变量,

一个是当前的匹配状态,

另一个是遇到的字符

确定了这两个变量后,就可以知道这个情况下应该转移到哪个状态。


下面看一下 KMP 算法根据这幅状态转移图匹配字符串 txt 的过程:

请记住这个 GIF 的匹配过程,这就是 KMP 算法的核心逻辑


为了描述状态转移图,我们定义一个二维 dp 数组,它的含义如下:

dp[j][c] = next
0 <= j < M,代表当前的状态
0 <= c < 256,代表遇到的字符(ASCII 码)
0 <= next <= M,代表下一个状态
dp[4][‘A’] = 3 表示:
当前是状态 4,如果遇到字符 A,
pat 应该转移到状态 3
dp[1][‘B’] = 2 表示:
当前是状态 1,如果遇到字符 B,
pat 应该转移到状态 2


根据我们这个 dp 数组的定义和刚才状态转移的过程,

我们可以先写出 KMP 算法的 search 函数代码:

到这里,应该还是很好理解的吧,dp 数组就是我们刚才画的那幅状态转移图,

如果不清楚的话回去看下 GIF 的算法演进过程。

下面讲解:如何通过 pat 构建这个 dp 数组?


三、构建状态转移图

回想刚才说的:

要确定状态转移的行为,必须明确两个变量,

一个是当前的匹配状态,

另一个是遇到的字符


而且我们已经根据这个逻辑确定了 dp 数组的含义,

那么构造 dp 数组的框架就是这样:

for 0 <= j < M: # 状态
for 0 <= c < 256: # 字符
dp[j][c] = next

这个 next 状态应该怎么求呢?

显然,如果遇到的字符 cpat[j] 匹配的话,状态就应该向前推进一个,

也就是说 next = j + 1,我们不妨称这种情况为状态推进


如果字符 cpat[j] 不匹配的话,状态就要回退(或者原地不动),

我们不妨称这种情况为状态重启


那么,如何得知在哪个状态重启呢?

解答这个问题之前,我们再定义一个名字:

影子状态(我编的名字),用变量 X 表示。

所谓影子状态,就是和当前状态具有相同的前缀

比如下面这种情况:

当前状态 j = 4,其影子状态为 X = 2,它们都有相同的前缀 “AB”。

因为状态 X 和状态 j 存在相同的前缀,

所以当状态 j 准备进行状态重启的时候(遇到的字符 cpat[j] 不匹配),

可以通过 X 的状态转移图来获得最近的重启位置


比如说刚才的情况,

如果状态 j 遇到一个字符 “A”,应该转移到哪里呢?

首先只有遇到 “C” 才能推进状态,遇到 “A” 显然只能进行状态重启。

状态 j 会把这个字符委托给状态 X 处理,也就是 dp[j]['A'] = dp[X]['A']

为什么这样可以呢?

因为:既然 j 这边已经确定字符 “A” 无法推进状态,只能回退

而且 KMP 就是要尽可能少的回退,以免多余的计算。

那么 j 就可以去问问和自己具有相同前缀的 X

如果 X 遇见 “A” 可以进行「状态推进」,那就转移过去,因为这样回退最少。


当然,如果遇到的字符是 “B”,状态 X 也不能进行「状态推进」,只能回退,

j 只要跟着 X 指引的方向回退就行了:


你也许会问,这个 X 怎么知道遇到字符 “B” 要回退到状态 0 呢?

因为 X 永远跟在 j 的身后,状态 X 如何转移,在之前就已经算出来了。

动态规划算法不就是利用过去的结果解决现在的问题吗?


这样,我们就细化一下刚才的框架代码:

int X # 影子状态
for 0 <= j < M:
  for 0 <= c < 256:
    if c == pat[j]:
      # 状态推进
      dp[j][c] = j + 1
    else:
      # 状态重启
      # 委托 X 计算重启位置
      dp[j][c] = dp[X][c]

四、代码实现

如果之前的内容你都能理解,恭喜你,现在就剩下一个问题:

影子状态 X 是如何得到的呢?

下面先直接看完整代码吧。


先解释一下这一行代码:

// base case
dp[0][pat.charAt(0)] = 1;

这行代码是 base case,

只有遇到 pat[0] 这个字符才能使状态从 0 转移到 1,

遇到其它字符的话还是停留在状态 0(Java 默认初始化数组全为 0)。


影子状态 X 是先初始化为 0,然后随着 j 的前进而不断更新的。

下面看看到底应该如何更新影子状态 X

int X = 0;
for (int j = 1; j < M; j++) {
  ...
  // 更新影子状态
  // 当前是状态 X,遇到字符 pat[j],
  // pat 应该转移到哪个状态?
  X = dp[X][pat.charAt(j)];
}

更新 X 其实和 search 函数中更新状态 j 的过程是非常相似的:

int j = 0;
for (int i = 0; i < N; i++) {
  // 当前是状态 j,遇到字符 txt[i],
  // pat 应该转移到哪个状态?
  j = dp[j][txt.charAt(i)];
  ...
}

其中的原理非常微妙

注意代码中 for 循环的变量初始值,可以这样理解:

后者是在 txt 中匹配 pat

前者是在 pat 中匹配 pat[1..end]

状态 X 总是落后状态 j 一个状态,与 j 具有最长的相同前缀。

所以我把 X 比喻为影子状态,似乎也有一点贴切。

另外,构建 dp 数组是根据 base case dp[0][..] 向后推演。

这就是我认为 KMP 算法就是一种动态规划算法的原因。


下面来看一下状态转移图的完整构造过程,你就能理解状态 X 作用之精妙了:

至此,KMP 算法的核心终于写完啦啦啦啦!看下 KMP 算法的完整代码吧:

经过之前的详细举例讲解,你应该可以理解这段代码的含义了,

当然你也可以把 KMP 算法写成一个函数。

核心代码也就是两个函数中 for 循环的部分,数一下有超过十行吗?


五、最后总结

传统的 KMP 算法是使用一个一维数组 next 记录前缀信息,

而本文是使用一个二维数组 dp 以状态转移的角度解决字符匹配问题,

但是空间复杂度仍然是 O(256M) = O(M)。


pat 匹配 txt 的过程中,

只要明确了「当前处在哪个状态」和「遇到的字符是什么」这两个问题,

就可以确定应该转移到哪个状态(推进或回退)。


对于一个模式串 pat,其总共就有 M 个状态,

对于 ASCII 字符,总共不会超过 256 种。

所以我们就构造一个数组 dp[M][256] 来包含所有情况,并且明确 dp 数组的含义:

dp[j][c] = next 表示,当前是状态 j,遇到了字符 c,应该转移到状态 next


明确了其含义,就可以很容易写出 search 函数的代码。

对于如何构建这个 dp 数组,

需要一个辅助状态 X,它永远比当前状态 j 落后一个状态,拥有和 j 最长的相同前缀,

我们给它起了个名字叫「影子状态」。


在构建当前状态 j 的转移方向时,

只有字符 pat[j] 才能使状态推进(dp[j][pat[j]] = j+1);

而对于其他字符只能进行状态回退,

应该去请教影子状态 X 应该回退到哪里(dp[j][other] = dp[X][other],其中 other 是除了 pat[j] 之外所有字符)。

对于影子状态 X,我们把它初始化为 0,并且随着 j 的前进进行更新,

更新的方式和 search 过程更新 j 的过程非常相似(X = dp[X][pat[j]])。