kpm演算法

❶ kmp演算法是貪心演算法嗎

KMP演算法（Knuth-Morris-Pratt演算法）不是貪心演算法。

拓展知識：

KMP演算法是一種用於字元串匹配的演算法，它通過在主串中不斷跳躍到下一個可能的匹配位置，從而在主串中查找子串的位置。KMP演算法的主要優點是，它能夠利用已經匹配失敗的位置的信息，避免重復搜索，從而提高搜索效率。

KMP演算法並不是貪心演算法，因為它並不總是盡可能地選擇最優的搜索策略。相反，KMP演算法是基於一種啟發式的方法，它通過維護一個已經匹配失敗的位置信息數組（被稱為“部分匹配表”或“失敗函數”），從而在搜索過程中避免重復搜索。這種方法的優點是能夠減少搜索時間，特別是在處理長字元串時。

總的來說，KMP演算法是一種基於啟發式方法的字元串匹配演算法，它通過維護失敗信息，避免了重復搜索，提高了搜索效率。

❷ KMP是什麼意思

KMP演算法是一種高效的字元串匹配演算法，由D.E.Knuth、V.R.Pratt和J.H.Morris共同提出。這一演算法之所以被人們熟知，是因為它在字元串匹配領域中具有高效性，能夠顯著減少模式匹配時的無效比較次數。

KMP演算法的核心在於next數組的構建。next數組的定義基於模式串本身，用於記錄模式串的前綴與後綴的最大公共部分。通過這個數組，演算法能夠在匹配失敗時，直接跳過不需要重新比較的部分，從而極大地提高了演算法的效率。

KMP演算法的思想相對復雜，但一旦掌握了其中的原理，便能深刻理解其高效性。在實際應用中，KMP演算法廣泛應用於文本編輯器、搜索引擎等領域，為提高數據處理速度提供了強有力的支持。

在學過數據結構課程的人看來，KMP演算法不僅僅是一種演算法，更是一種思維方式。通過對模式串的深入分析，KMP演算法展現了如何利用局部信息來優化全局性能。這種思想在演算法設計中具有普遍的應用價值，值得深入學習與探討。

無論是從理論層面還是實踐應用的角度來看，KMP演算法都是一項重要的技術成果。它不僅解決了字元串匹配這一經典問題，還在後續的演算法研究中產生了深遠的影響。通過理解KMP演算法，我們可以更好地掌握演算法設計與分析的基本方法。

在現代計算機科學中，KMP演算法依然是學習數據結構與演算法課程中的一個重要內容。它不僅能夠幫助學生提高解決問題的能力，還能夠培養學生的邏輯思維與創新意識。因此，掌握KMP演算法對於從事計算機相關工作的人員來說，具有重要的意義。

❸ KMP演算法的時間復雜度是多少

KMP演算法的時間復雜度為O(m+n)。

KMP演算法是一種改進的字元串匹配演算法，由D.E.Knuth，J.H.Morris和V.R.Pratt提出的，因此人們稱它為克努特—莫里斯—普拉特操作（簡稱KMP演算法）。KMP演算法的核心是利用匹配失敗後的信息，盡量減少模式串與主串的匹配次數以達到快速匹配的目的。KMP演算法的時間復雜度為O(m+n)。

首先想到的一定是質朴做法，從每一個元素開始搜，但是這樣坐在不友好的數據下復雜度能達到O(m*n)，這肯定會T起飛的。那麼該怎麼優化呢？思考在質朴做法中，有哪些是重復進行的？拿一個樣例就懂了：模式串：abcabc，文本串：abcabdababcabc。

先質朴思路，從前往後搜索...abcab。下一個c和d沒有對上，那麼按照質朴演算法，是不是要往右一位重新開始匹配？

但是仔細觀察一下，在已經搜索過的abcab中，是不是往右移3步即移動到末尾的ab時才能繼續匹配？那就記錄下來相同的前後綴abc，這樣能直接從前一個abc跳到下一個。這就是KMP思路的精髓，在匹配失敗後不會一步一步的往後搜，而是利用已經搜過的過程中找到一個公共前後綴開始搜。

KMP的時間復雜度分析：

假設m為模式串strM的長度，n為待匹配的字元串strN的長度。O(m+n)+O([m,2m]+[n,2n])=計算next數組的時間復雜度+遍歷比較的復雜度。也就是：計算next數組時的比較次數介於[m,2m]。遍歷比較的比較次數介於[n,2n]，最壞情形形如T=「aaaabaaaab」，P=「aaaaa」。所以演算法時間復雜度是O(m+n)。

這里分析下[n,2n]的最壞情況是怎麼得出的，可以抽象下這樣理解，遍歷待匹配字元串strN時，比較strN[i]、strM[j]時可能的情況為：

1、當前字元匹配時，同時移動i++，j++。2、當前字元不匹配，且j=0時，只移動i++，j=0不動。3、當前字元不匹配，且j!=0時，i不變，strM[j]回跳，最多跳j次，但j由前面匹配的情況1確定，而情況1總共不可能出現超過n次，所以總回跳不會超過n次。所以最壞情況，i++次數（情況一+情況二）+j回跳（情況3）=n+最壞n=2n。[m,2m]也可以類似證明。

❹ kmp演算法詳解

KMP模式匹配演算法
KMP演算法是一種改進的字元串匹配演算法,其關鍵是利用匹配失敗後的信息,盡量減少模式串與主串的匹配次數以達到快速匹配的目的明[4]。
求得模式的特徵向量之後，基於特徵分析的快速模式匹配演算法(KMP模式匹配演算法)與樸素匹配演算法類似，只是在每次匹配過程中發生某次失配時，不再單純地把模式後移一位，而是根據當前字元的特徵數來決定模式右移的位數[3]。
include "string. h"

#include<assert. h>

int KMPStrMatching(String T, String P, int. N, int startIndex)

{int lastIndex=T.strlen() -P.strlen();

if((1 astIndex- startIndex)<0)//若 startIndex過大,則無法匹配成功

return (-1);//指向P內部字元的游標

int i;//指向T內部字元的游標

int j=0;//指向P內部字元的游標

for(i= startIndex; i <T.strlen(); i++)

{while(P[j]!=T[i]&& j>0)

j=N[j-1];

if(P[j]==T[i])

j++;

if(j ==P.strlen())

return(1-j+1);//匹配成功,返回該T子串的開始位置

}

return (-1);

}

❺ kmp演算法什麼意思

KMP演算法之所以叫做KMP演算法是因為這個演算法是由三個人共同提出來的，就取三個人名字的首字母作為該演算法的名字。其實KMP演算法與BF演算法的區別就在於KMP演算法巧妙的消除了指針i的回溯問題，只需確定下次匹配j的位置即可，使得問題的復雜度由O(mn)下降到O(m+n)。
在KMP演算法中，為了確定在匹配不成功時，下次匹配時j的位置，引入了next[]數組，next[j]的值表示P[0...j-1]中最長後綴的長度等於相同字元序列的前綴。
對於next[]數組的定義如下：
1) next[j] = -1 j = 0
2) next[j] = max(k): 0<k<j P[0...k-1]=P[j-k,j-1]
3) next[j] = 0 其他
如：
P a b a b a
j 0 1 2 3 4
next -1 0 0 1 2
即next[j]=k>0時，表示P[0...k-1]=P[j-k,j-1]
因此KMP演算法的思想就是：在匹配過程稱，若發生不匹配的情況，如果next[j]>=0，則目標串的指針i不變，將模式串的指針j移動到next[j]的位置繼續進行匹配；若next[j]=-1，則將i右移1位，並將j置0，繼續進行比較。