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1、1,1.令s=aaab,t=abcabaa, u=abcaabbabcabaacbacba 試分別求出它們的next函數(shù)值和nextval函數(shù)值 2.已知主串s=ADBADABBAABADABBADADA, 模式串pat=ADABBADADA, 寫出模式串的nextval函數(shù)值,并由此畫出KMP算法匹配的全過程,布置第4章作業(yè):,2,第4章 串(String),4.1 串類型的定義 4.2 串的表示和實現(xiàn) 4.3 串的模式匹配算法,3,算法目的:確定主串中所含子串第一次出現(xiàn)的位置(定位),4.3 串的模式匹配算法,BF算法 (又稱古典的、經(jīng)典的、樸素的、窮舉的) KMP算法,算法種類:,帶回溯
2、,速度慢,避免回溯,匹配速度快, 是全課程的亮點之一,定位問題稱為串的模式匹配,典型函數(shù)為Index(S,T,pos),4,BF算法的實現(xiàn)即編寫Index(S, T, pos)函數(shù),例1: S=ababcabcacbab,T=abcac,pos=1, 求:串T在串S中第pos個字符之后的位置。,利用演示系統(tǒng)看BF算法執(zhí)行過程。,BF算法設(shè)計思想: 將主串S的第pos個字符和模式T的第1個字符比較, 若相等,繼續(xù)逐個比較后續(xù)字符; 若不等,從主串S的下一字符(pos+1)起,重新與T第一個字符比較。,直到主串S的一個連續(xù)子串字符序列與模式T相等。返回值為S中與T匹配的子序列第一個字符的序號,即匹
3、配成功。 否則,匹配失敗,返回值 0 .,5,Int Index(SString S, SString T, int pos) i=pos; j=1; while ( iT0) return i-T0; /子串結(jié)束,說明匹配成功 else return0; /Index,例2: S=ababcabcacbab,T=abcac,求Index(S,T,5) (參見教材P79),相當于子串向右滑動一個字符位置,匹配成功后指針仍要回溯!因為要返回的是被匹配的首個字符位置。,6,討論: 若n為主串長度,m為子串長度,則串的BF匹配算法最壞的情況下需要比較字符的總次數(shù)為,(n-m+1)*mO(n*m),一
4、般的情況是:O(n+m) 推導方法:要從最好到最壞情況統(tǒng)計總的比較次數(shù),然后取平均。,BF算法的時間復雜度,最好的情況是:一配就中! 只比較了m次。,能否加快子串(又稱模式串)的滑動速度? 能!利用已部分匹配過的信息使主串S的指針i不必回溯,最壞情況也能達到O(n+m),請看KMP算法!,最壞的情況是:主串前面n-m個位置都部分匹配到子串的最后一位,即這n-m位比較了m次,別忘了最后m位也各比較了一次,還要加上m!所以總次數(shù)為:(n-m)*m+m (n-m+1)*m,7,KMP算法(特點:速度快), KMP算法設(shè)計思想 KMP算法的推導過程 KMP算法的實現(xiàn) (關(guān)鍵技術(shù):計算nextj) KM
5、P算法的時間復雜度,全書一大亮點!,8,盡量利用已經(jīng)部分匹配的結(jié)果信息,盡量讓i不要回溯,加快模式串的滑動速度。 例:, KMP算法設(shè)計思想: (參見教材P80-84),S=a b a b c a b c a c b a b,T=a b c a c,S=a b a b c a b c a c b a b,T=a b c a c,S=a b a b c a b c a c b a b,T=a b c a c,Index_kmp的返回值應(yīng)為i=6,需要討論兩個問題: ,a b a,a b c,i-T0,如何由當前部分匹配結(jié)果確定模式向右滑動的新比較起點k? 模式應(yīng)該向右滑多遠才是高效率的?,9,奇
6、妙的結(jié)果: k 僅與模式串T有關(guān)!, KMP算法的推導過程:(見教材P81),請抓住部分匹配時的兩個特征:,兩式聯(lián)立可得:T1Tk-1=Tj-(k-1) Tj-1,則T的k-11位S前i-1i-(k-1)位 即(4-2)式含義,設(shè)目前打算與T的第k字符開始比較,(1),(2),T1Tk-1,則T的j-1j-(k-1)位 S前i-1i-(k-1)位 即(4-3)式含義,剛才肯定是在S的i處和T的第j字符 處失配,Tj-(k-1) Tj-1 截取一段,但k有限制,1kj,k是追求的新起點,加速的前提:T首與Tj處有相同子串,注意:j 為當前已知的失配位置,我們的目標是計算新起點 k。 式中僅剩一個
7、未知數(shù)k,理論上已可解!,10,根據(jù)模式串T的規(guī)律: T1Tk-1=Tj-(k-1) Tj-1 由當前失配位置j(已知) ,可以歸納出計算新起點 k的表達式。,next j ,0 當j1時 /不比較 max k | 1kj 且T1Tk-1=Tj-(k-1) Tj-1 1 其他情況,討論: (1) next j 的物理意義是什么? (2) next j 具體怎么求?即KMP算法的實現(xiàn),令k = next j (k 與j 顯然具有函數(shù)關(guān)系),則,取T首與Tj處最大的相同子串,新起點 k怎么求?,11,(1) next j 有何物理意義?,nextj函數(shù)表征著模式T中最大相同前綴子串和后綴子串(真子
8、串)的長度。 可見,模式中相似部分越多,則nextj函數(shù)越大,它既表示模式T字符之間的相關(guān)度越高,也表示j位置以前與主串部分匹配的字符數(shù)越多。 即:nextj越大,模式串向右滑動得越遠,與主串進行比較的次數(shù)越少,時間復雜度就越低(時間效率)。,next j max k |1kj 且T1Tk-1=Tj-(k-1) Tj-1 ,模式串從第1位往右直到K-1位,模式串從j的前一位往左經(jīng)過K-1位,想一想:如果主串和模式均為二進制碼流,用KMP算法效果如何?,T=a b a a b c a c,再想一想:如果主串是外存中一個大文件,用KMP算法效果又如何?,(2) next j 具體怎么求?即KMP算
9、法的實現(xiàn),12,計算Nextj的方法: 當j=1時,Nextj=0; /Nextj=0表示根本不進行字符比較 當j1時,Nextj的值為:模式串的位置從1到j(luò)-1構(gòu)成的串中所出現(xiàn)的首尾相同的子串的最大長度加1。 無首尾相同的子串時Nextj的值為1。 / Nextj=1表示從模式串頭部開始進行字符比較,(2) next j 怎么計算?,怎樣計算模式T所有可能的失配點 j 所對應(yīng)的 nextj?,13,從兩頭往中間比較,模 式 串 T: a b a a b c a c 可能失配位 j: 1 2 3 4 5 6 7 8 新匹配位k=nextj :,0,1,1,2,2,3,1,2,討論:,j=1時,
10、 next j 0;/屬于“j=1”情況; j=2時, next j 1;/ 找不到1kj的k,屬于“其他情況”;,剛才已歸納:,j=3時, k=2,只需查看T1=T2成立否,No則屬于其他情況,j=4時, k=2,3,要查看T1=T3 及T1T2=T2 T3 是否成立,j=5時, k=2,3,4,要查看T1=T4 ,T1T2=T3T4 和 T1T2T3=T2T3T4,以此類推,可得后續(xù)nextj值。,可用演示程序驗證,nextj與s無關(guān),可以預先計算,例:,14,下一個要討論的問題是:如何用遞推方式來求出最大相同子串的長度呢?換言之,如何讓電腦替我們求出最大相同子串呢?這個問題一旦解決,整個
11、KMP算法就可以掌握得很透徹了。,void get_next(SString T, int / get_next,遞推法編程,參見教材P83程序,15,求解nextj流程圖(遞推),注:遞歸與遞推的區(qū)別:,遞推:由“小”到“大”遞進; 遞歸:由“大”到“小”嵌套。,遞歸法(第1章自測卷4.2題): long int fact(n) int n; long f; if(n1)f=n*fact(n-1); else f=1; return(f); ,遞推法: fact=1; for ( i=1; i=n; i+) fact*= i;,例如:求f(n)=n!,17,第一步,先把模式T所有可能的失配點
12、j 所對應(yīng)的nextj計算出來; 第二步:執(zhí)行定位函數(shù)Index_kmp (與BF算法模塊非常相似), KMP算法的實現(xiàn)即Index( )操作的實現(xiàn),Int Index_KMP(SString S, SString T, int pos) /見教材P82 i=pos; j=1; while ( iT0) return i-T0; /子串結(jié)束,說明匹配成功 else return0; /Index_KMP,前面定義的next函數(shù)在某些情況下還是有缺陷的, 例如模式aaaab與主串a(chǎn)aabaaaab匹配時的情況:,S: a a a b a a a a b,T: a a a a b,i: 1 2 3
13、 4 5 6 7 8 9,a a a a b,a a a a b,a a a a b,討論: next j 是否完美無缺?,先用演示程序驗證,似乎慢了一點?能否再提速?,先計算 nextj:,此時效率不高的原因為:子串前4位相同時,主串字符若與其中一個不相等,則不必再與其余3個比較。而實際上還在依次比較。,a a a a b,19,void get_nextval(SString T, int / get_nextval,next函數(shù)的改進算法見教材P84算法4.8, 稱為nextval j ,20,Int Index(SString S, SString T, int pos) i=pos;
14、 j=1; while ( iT0) return i-T0; /子串結(jié)束,說明匹配成功 else return0; /Index,例2: S=ababcabcacbab,T=abcac,求Index(S,T,5) (參見教材P79),相當于子串向右滑動一個字符位置,匹配成功后指針仍要回溯!因為要返回的是被匹配的首個字符位置。,21,第一步,先把模式T所有可能的失配點j 所對應(yīng)的nextj計算出來; 第二步:執(zhí)行定位函數(shù)Index_kmp (與BF算法模塊非常相似), KMP算法的實現(xiàn)即Index( )操作的實現(xiàn),Int Index_KMP(SString S, SString T, int
15、pos) /見教材P82 i=pos; j=1; while ( iT0) return i-T0; /子串結(jié)束,說明匹配成功 else return0; /Index_KMP,22,void get_next(SString T, int / get_next,遞推法編程,參見教材P83程序,23,void get_nextval(SString T, int / get_nextval,next函數(shù)的改進算法見教材P84算法4.8, 稱為nextval j ,24, KMP算法的時間復雜度,注意:由于BF算法在一般情況下的時間復雜度也近似于O(n+m),所以至今仍被廣泛采用。,而此時KMP的情況是:由于指針i無須回溯,比較次數(shù)僅為n,即使加上計算nextj時所用的比較次數(shù)m,比較總次數(shù)也僅為n+m=O(nm),大大快于BF算法。,回顧BF的最惡劣情況:S與T之間存在大量的部分匹配,比較總次數(shù)為: (n-m+1)
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