朴素算法
朴素算法是用来解决字符串匹配的问题的,现有主串aaaab和子串aab,如果使用朴素算法解决该问题,它首先会将主串的第一个字符和子串的第一个字符进行比较,如果主串和子串第一个字符相同,则比较第二个字符,依次往下比较,直到子串与主串有一个字符不同的时候,子串会从主串的第二个字符开始上述操作。
使用朴素算法它的时间复杂度为o(m*n).
代码实现
class Solution {
public int strStr(String haystack, String needle) {
for(int i=0;i<=haystack.length()-needle.length();i++)
{
int a=i;
int b=0;
while(b<needle.length() && haystack.charAt(a)==needle.charAt(b))
{
a++;
b++;
}
//完全匹配,返回第一个下标
if(b==needle.length())
{
return i;
}
}
return -1;
}
}
KMP算法
KMP算法是一种改进的字符串匹配算法,由D.E.Knuth,J.H.Morris和V.R.Pratt提出的,因此人们称它为克努特—莫里斯—普拉特操作(简称KMP算法)。KMP算法的核心是利用匹配失败后的信息,尽量减少模式串与主串的匹配次数以达到快速匹配的目的。具体实现就是通过一个next()函数实现,函数本身包含了模式串的局部匹配信息。KMP算法的时间复杂度O(m+n) 。
部分匹配值也叫最长公共前后缀,通俗来讲前缀就是包头不包尾,后缀就是包尾不包头。
(KMP模式匹配算法)与朴素匹配算法类似,只是在每次匹配过程中发生某次失配时,不再单纯地把模式后移一位,而是根据当前字符的特征数(next数组中当前字符的匹配值,也叫当前字符的最长相等前后缀场地)来决定模式右移的位数 。
KMP算法代码实现
class Solution {
public int strStr(String haystack, String needle) {
//获取两个字符串的长度
int n=haystack.length();
int m=needle.length();
//构建子串的next匹配数组,在next数组中存储的是子串的每个字符的最长前缀后缀相等长度
//next数组的长度为子串的长度
int[] next=new int[m];
next[0]=0;
for(int i=1,j=0;i<m;i++)
{
//当匹配不到的情况下
if(j>0 && needle.charAt(i)!=needle.charAt(j))
{
//回溯获取j的值
j=next[j-1];
}
//当匹配到的情况下,j+1
if(needle.charAt(i)==needle.charAt(j))
{
j++;
}
next[i]=j;
}
//实现kmp搜索算法完成搜索
for (int i = 0, j = 0; i < n; i++) {
//主串字符和子串字符不匹配
while (j > 0 && haystack.charAt(i) != needle.charAt(j)) {
//回溯使用next数组中的匹配值
//此处就是和朴素算法的根本区别
j = next[j - 1];
}
if (haystack.charAt(i) == needle.charAt(j)) {
j++;
}
//能匹配到子串返回的结果
if (j == m) {
return i - m + 1;
}
}
//不能匹配到返回的结果
return -1;
}
}