由于新文章的做法与旧文章不同, 因此 KMP 算法仍保留旧文章, 且经过模板题测验, 新的做法明显慢于旧的做法, 但是, 新做法更好理解.
前置知识
前缀 是指从串首开始到某个位置 (i) 结束的一个特殊子串.
真前缀 指除了 (S) 本身的 (S) 的前缀.
举例来说, 字符串 abcabeda 的所有前缀为 {a, ab, abc, abca, abcab, abcabe, abcabed, abcabeda}, 而它的真前缀为 {a, ab, abc, abca, abcab, abcabe, abcabed}.
后缀 是指从某个位置 (i) 开始到整个串末尾结束的一个特殊子串.
真后缀 指除了 (S) 本身的 (S) 的后缀.
举例来说, 字符串 abcabeda 的所有后缀为 {a, da, eda, beda, abeda, cabeda, bcabeda, abcabeda}, 而它的真后缀为 {a, da, eda, beda, abeda, cabeda, bcabeda}.
前缀函数
定义: 给定一个长度为 (n) 的字符串 (s), 其前缀函数被定义为一个长度为 (n) 的数组 nxt. 其中 nxt[i] 是子串 s[0 ~ i] 最长的相等的真前缀和真后缀的长度.
用数学语言描述如下:
特别地, nxt[0] = 0, 因为不存在真前缀和真后缀.
过程
举例来说, 对于字符串 aabaaab,
nxt[0] = 0, a 没有真前缀和真后缀.
nxt[1] = 1, aa 只有一对相等的真前缀和真后缀: a, 长度为 (1).
nxt[2] = 0, aab 没有相等的真前缀和真后缀.
nxt[3] = 1, aaba 只有一对相等的真前缀和真后缀: a, 长度为 (1).
nxt[4] = 2, aabaa 相等的真前缀和真后缀有 a, aa, 最长的长度为 (2).
nxt[5] = 2, aabaaa 相等的真前缀和真后缀有 a, aa, 最长的长度为 (2).
nxt[6] = 3, aabaaab 相等的真前缀和真后缀只有 aab, 最长的长度为 (3).
暴力求法
cin >> s1; len1 = s1.length(); for (int i = 1; i < len1; ++ i) { for (int j = i; j; -- j) { if (s1.substr(0, j) == s1.substr(i - (j - 1), j)) { nxt[i] = j; break ; } } }
优化
第一个重要的观察是 相邻的前缀函数值至多增加 (1).
参照下图所示, 只需如此考虑: 当取一个尽可能大的 nxt[i + 1] 时, 必然要求新增的 s[i + 1] 也与之对应的字符匹配, 即 s[i + 1] = s[nxt[i]], 此时 s[i + 1] = s[i] + 1.
所以当移动到下一个位置时, 前缀函数的值要么增加一, 要么维持不变, 要么减少.
当 s[i+1] != s[nxt[i]] 时, 我们希望找到对于子串 s[0 ~ i], 仅次于 nxt[i] 的第二长度 (j), 使得在位置 (i) 的前缀性质仍得以保持, 也即 s[0 ~ (j - 1)] = s[(i - j + 1) ~ i]:
如果我们找到了这样的长度 (j), 那么仅需要再次比较 s[i + 1] 和 s[j]. 如果它们相等, 那么就有 nxt[i + 1] = j + 1. 否则, 我们需要找到子串 s[0 ~ i] 仅次于 (j) 的第二长度 (j_{2}), 使得前缀性质得以保持, 如此反复, 直到 (j = 0). 如果 s[i + 1] != s[0], 则 nxt[i + 1] = 0.
观察上图可以发现, 因为 s[0 ~ nxt[i] - 1] = s[i - nxt[i] + 1 ~ i], 所以对于 s[0 ~ i] 的第二长度 (j), 有这样的性质:
s[0 ~ j - 1] = s[i - j + 1 ~ i]= s[nxt[i] - j ~ nxt[i] - 1]
也就是说 (j) 等价于子串 s[nxt[i] - 1] 的前缀函数值 (你可以把上面的 (i) 换成 nxt[i] - 1), 即 j = nxt[nxt[i] - 1]. 同理, 次于 (j) 的第二长度等价于 s[j - 1] 的前缀函数值.
cin >> s1; len1 = s1.length(); for (int i = 1; i < len1; ++ i) { int j = nxt[i - 1]; while (j && s1[i] != s1[j]) { j = nxt[j - 1]; } if (s1[i] == s1[j]) { ++ j; } nxt[i] = j; }
KMP 算法
给定一个文本 (t) 和一个字符串 (s), 我们尝试找到并展示 (s) 在 (t) 中的所有出现.
为了简便起见, 我们用 (n) 表示字符串 (s) 的长度, 用 (m) 表示文本 (t) 的长度.
我们构造一个字符串 (s) + # + (t), 其中 # 为一个既不出现在 (s) 中也不出现在 (t) 中的分隔符.
接下来计算该字符串的前缀函数. 现在考虑该前缀函数除去最开始 (n + 1) 个值 (即属于字符串 (s) 和分隔符的函数值) 后其余函数值的意义. 根据定义,nxt[i] 为右端点在 (i) 且同时为一个前缀的最长真子串的长度, 具体到我们的这种情况下, 其值为与 (s) 的前缀相同且右端点位于 (i) 的最长子串的长度. 由于分隔符的存在, 该长度不可能超过 (n). 而如果等式 nxt[i] = n 成立, 则意味着 (s) 完整出现在该位置 (即其右端点位于位置 (i)). 注意该位置的下标是对字符串 (s) + # + (t) 而言的.
因此如果在某一位置 (i) 有 nxt[i] = n 成立, 则字符串 (s) 在字符串 (t) 的 (i - (n - 1) - (n + 1) = i - 2n) 处出现.
正如在前缀函数的计算中已经提到的那样, 如果我们知道前缀函数的值永远不超过一特定值, 那么我们不需要存储整个字符串以及整个前缀函数, 而只需要二者开头的一部分. 在我们这种情况下这意味着只需要存储字符串 (s) + # 以及相应的前缀函数值即可. 我们可以一次读入字符串 (t) 的一个字符并计算当前位置的前缀函数值.
因此 Knuth–Morris–Pratt 算法(简称 KMP 算法)用 (O_{n + m}) 的时间以及 (O_{n}) 的内存解决了该问题.
/* The code was written by yifan, and yifan is neutral!!! */ #include <bits/stdc++.h> using namespace std; typedef long long ll; template<typename T> inline T read() { T x = 0; bool fg = 0; char ch = getchar(); while (ch < '0' || ch > '9') { fg |= (ch == '-'); ch = getchar(); } while (ch >= '0' && ch <= '9') { x = (x << 3) + (x << 1) + (ch ^ 48); ch = getchar(); } return fg ? ~x + 1 : x; } const int N = 1e6 + 5; int nxt[N << 1]; char s1[N], s2[N], cur[N << 1]; inline void get_nxt(char* s) { int len = strlen(s); for (int i = 1; i < len; ++ i) { int j = nxt[i - 1]; while (j && s[i] != s[j]) { j = nxt[j - 1]; } if (s[i] == s[j]) { ++ j; } nxt[i] = j; } } int main() { cin >> s1 >> s2; scanf("%s%s", s1, s2); strcpy(cur, s2); strcat(cur, "#"); strcat(cur, s1); get_nxt(cur); int l1 = strlen(s1), l2 = strlen(s2); for (int i = l2 + 1; i <= l1 + l2; ++ i) { if (nxt[i] == l2) { cout << i - 2 * l2 + 1 << 'n'; } } for (int i = 0; i < l2; ++ i) { cout << nxt[i] << ' '; } return 0; }