字符串匹配

字符串匹配(String Matchiing)也称字符串搜索(String Searching)是字符串算法中重要的一种，是指从一个大字符串或文本中找到模式串出现的位置。

字符串匹配概念

字符串匹配问题的形式定义：

文本（Text）是一个长度为 n 的数组 T[1..n]；模式（Pattern）是一个长度为 m 且 m≤n 的数组 P[1..m]；T 和 P 中的元素都属于有限的字母表 Σ 表；如果 0≤s≤n-m，并且 T[s+1..s+m] = P[1..m]，即对 1≤j≤m，有 T[s+j] = P[j]，则说模式 P 在文本 T 中出现且位移为 s，且称 s 是一个有效位移（Valid Shift）。

比如上图中，目标是找出所有在文本 T = abcabaabcabac 中模式 P = abaa 的所有出现。该模式在此文本中仅出现一次，即在位移 s = 3 处，位移 s = 3 是有效位移。

字符串匹配算法通常分为两个步骤：预处理（Preprocessing）和匹配（Matching）。所以算法的总运行时间为预处理和匹配的时间的总和。

上图描述了常见字符串匹配算法的预处理和匹配时间。

字符串匹配算法

解决字符串匹配的算法包括：朴素算法（Naive Algorithm） 即暴力破解、Rabin-Karp 算法、有限自动机算法（Finite Automation）、 Knuth-Morris-Pratt 算法（即 KMP Algorithm）、Boyer-Moore 算法、Simon 算法、Colussi 算法、Galil-Giancarlo 算法、Apostolico-Crochemore 算法、Horspool 算法和 Sunday 算法等。

BF 算法

朴素的字符串匹配算法（Naive String Matching Algorithm)

朴素的字符串匹配算法又称为暴力匹配算法（Brute Force Algorithm），是最为简单的字符串匹配算法

在开始讲解这个算法之前，我先定义两个概念，方便我后面讲解。它们分别是主串和模式串。这俩概念很好理解，我举个例子你就懂了。

比方说，我们在字符串 A 中查找字符串 B，那字符串 A 就是主串，字符串 B 就是模式串。我们把主串的长度记作 n，模式串的长度记作 m。因为我们是在主串中查找模式串，所以n>m。

作为最简单、最暴力的字符串匹配算法，BF 算法的思想可以用一句话来概括，那就是，我们在主串中，检查起始位置分别是 0、1、2…n-m 且长度为 m 的 n-m+1 个子串，看有没有跟模式串匹配的。我举一个例子给你看看，你应该可以理解得更清楚。

从上面的算法思想和例子，我们可以看出，在极端情况下，比如主串是“aaaaa… aaaaaa”（省略号表示有很多重复的字符 a），模式串是“aaaaab”。我们每次都比对 m 个字符，要比对 n-m+1 次，所以，这种算法的最坏情况时间复杂度是 O(n*m)。

尽管理论上，BF 算法的时间复杂度很高，是 O(n*m)，但在实际的开发中，它却是一个比较常用的字符串匹配算法。为什么这么说呢？原因有两点。

第一，实际的软件开发中，大部分情况下，模式串和主串的长度都不会太长。而且每次模式串与主串中的子串匹配的时候，当中途遇到不能匹配的字符的时候，就可以就停止了，不需要把 m 个字符都比对一下。所以，尽管理论上的最坏情况时间复杂度是 O(n*m)，但是， 统计意义上，大部分情况下，算法执行效率要比这个高很多。

第二，朴素字符串匹配算法思想简单，代码实现也非常简单。简单意味着不容易出错，如果有 bug 也容易暴露和修复。在工程中，在满足性能要求的前提下，简单是首选。这也是我们常说的KISS（Keep it Simple and Stupid）设计原则。

所以，在实际的软件开发中，绝大部分情况下，朴素的字符串匹配算法就够用了。

RK 算法

RK 算法的全称叫 Rabin-Karp 算法，是由它的两位发明者 Rabin 和 Karp 的名字来命名的。这个算法理解起来也不是很难。我个人觉得，它其实就是刚刚讲的 BF 算法的升级版。

RK 算法的全称叫 Rabin-Karp 算法，是由它的两位发明者 Rabin 和 Karp 的名字来命名的。这个算法理解起来也不是很难，它其实就是刚刚讲的 BF 算法的升级版。

上面讲 BF 算法的时候讲过，如果模式串长度为 m，主串长度为 n，那在主串中，就会有n-m+1 个长度为 m 的子串，我们只需要暴力地对比这 n-m+1 个子串与模式串，就可以找出主串与模式串匹配的子串。

但是，每次检查主串与子串是否匹配，需要依次比对每个字符，所以 BF 算法的时间复杂度就比较高，是 O(n*m)。我们对朴素的字符串匹配算法稍加改造，引入哈希算法，时间复杂度立刻就会降低。

RK 算法的思路是这样的：我们通过哈希算法对主串中的 n-m+1 个子串分别求哈希值，然后逐个与模式串的哈希值比较大小。如果某个子串的哈希值与模式串相等，那就说明对应的子串和模式串匹配了（这里先不考虑哈希冲突的问题，后面我们会讲到）。因为哈希值是一个数字，数字之间比较是否相等是非常快速的，所以模式串和子串比较的效率就提高了。

不过，通过哈希算法计算子串的哈希值的时候，我们需要遍历子串中的每个字符。尽管模式串与子串比较的效率提高了，但是，算法整体的效率并没有提高。有没有方法可以提高哈希算法计算子串哈希值的效率呢？

这就需要哈希算法设计得非常有技巧了。我们假设要匹配的字符串的字符集中只包含 K 个字符，我们可以用一个 K 进制数来表示一个子串，这个 K 进制数转化成十进制数，作为子串的哈希值。表述起来有点抽象，我举了一个例子，看完你应该就能懂了。

比如要处理的字符串只包含 a～z 这 26 个小写字母，那我们就用二十六进制来表示一个字符串。我们把 a～z 这 26 个字符映射到 0～25 这 26 个数字，a 就表示 0，b 就表示 1， 以此类推，z 表示 25。

在十进制的表示法中，一个数字的值是通过下面的方式计算出来的。对应到二十六进制，一个包含 a 到 z 这 26 个字符的字符串，计算哈希的时候，我们只需要把进位从 10 改成 26 就可以。

这个哈希算法你应该看懂了吧？现在，为了方便解释，在下面的讲解中，我假设字符串中只包含 a～z 这 26 个小写字符，我们用二十六进制来表示一个字符串，对应的哈希值就是二十六进制数转化成十进制的结果。

这种哈希算法有一个特点，在主串中，相邻两个子串的哈希值的计算公式有一定关系。我这有个个例子，你先找一下规律，再来看我后面的讲解。

从这里例子中，我们很容易就能得出这样的规律：相邻两个子串 s[i-1] 和 s[i]（i 表示子串在主串中的起始位置，子串的长度都为 m），对应的哈希值计算公式有交集，也就是说， 我们可以使用 s[i-1] 的哈希值很快地计算出 s[i] 的哈希值。如果用公式表示的话，就是下面这个样子：

不过，这里有一个小细节需要注意，那就是 26^(m-1) 这部分的计算，我们可以通过查表的方法来提高效率。我们事先计算好 26^0、26^1、26^2……26^(m-1)，并且存储在一个长度为 m 的数组中，公式中的“次方”就对应数组的下标。当我们需要计算 26 的 x 次方的时候，就可以从数组的下标为 x 的位置取值，直接使用，省去了计算的时间。

我们开头的时候提过，RK 算法的效率要比 BF 算法高，现在，我们就来分析一下，RK 算法的时间复杂度到底是多少呢？

整个 RK 算法包含两部分，计算子串哈希值和模式串哈希值与子串哈希值之间的比较。第一部分，我们前面也分析了，可以通过设计特殊的哈希算法，只需要扫描一遍主串就能计算出所有子串的哈希值了，所以这部分的时间复杂度是 O(n)。

模式串哈希值与每个子串哈希值之间的比较的时间复杂度是 O(1)，总共需要比较 n-m+1 个子串的哈希值，所以，这部分的时间复杂度也是 O(n)。所以，RK 算法整体的时间复杂度就是 O(n)。

这里还有一个问题就是，模式串很长，相应的主串中的子串也会很长，通过上面的哈希算法计算得到的哈希值就可能很大，如果超过了计算机中整型数据可以表示的范围，那该如何解决呢？

刚刚我们设计的哈希算法是没有散列冲突的，也就是说，一个字符串与一个二十六进制数一一对应，不同的字符串的哈希值肯定不一样。因为我们是基于进制来表示一个字符串的，你可以类比成十进制、十六进制来思考一下。实际上，我们为了能将哈希值落在整型数据范围内，可以牺牲一下，允许哈希冲突。这个时候哈希算法该如何设计呢？

哈希算法的设计方法有很多，我举一个例子说明一下。假设字符串中只包含 a～z 这 26 个英文字母，那我们每个字母对应一个数字，比如 a 对应 1，b 对应 2，以此类推，z 对应26。我们可以把字符串中每个字母对应的数字相加，最后得到的和作为哈希值。这种哈希 算法产生的哈希值的数据范围就相对要小很多了。

不过，你也应该发现，这种哈希算法的哈希冲突概率也是挺高的。当然，我只是举了一个最简单的设计方法，还有很多更加优化的方法，比如将每一个字母从小到大对应一个素数，而不是 1，2，3……这样的自然数，这样冲突的概率就会降低一些。

那现在新的问题来了。之前我们只需要比较一下模式串和子串的哈希值，如果两个值相等， 那这个子串就一定可以匹配模式串。但是，当存在哈希冲突的时候，有可能存在这样的情 况，子串和模式串的哈希值虽然是相同的，但是两者本身并不匹配。

实际上，解决方法很简单。当我们发现一个子串的哈希值跟模式串的哈希值相等的时候，我们只需要再对比一下子串和模式串本身就好了。当然，如果子串的哈希值与模式串的哈希值不相等，那对应的子串和模式串肯定也是不匹配的，就不需要比对子串和模式串本身了。

所以，哈希算法的冲突概率要相对控制得低一些，如果存在大量冲突，就会导致 RK 算法的时间复杂度退化，效率下降。极端情况下，如果存在大量的冲突，每次都要再对比子串和模式串本身，那时间复杂度就会退化成 O(n*m)。但也不要太悲观，一般情况下，冲突不会很多，RK 算法的效率还是比 BF 算法高的。

KMP 算法

KMP 算法是根据三位作者（D.E.Knuth，J.H.Morris 和 V.R.Pratt）的名字来命名的，算法

的全称是 Knuth Morris Pratt 算法，简称为 KMP 算法。

KMP 算法的核心思想，跟上面讲的 BM 算法非常相近。我们假设主串是 a，模式串是 b。在模式串与主串匹配的过程中，当遇到不可匹配的字符的时候，我们希望找到一些规 律，可以将模式串往后多滑动几位，跳过那些肯定不会匹配的情况。

还记得我们上面讲到的好后缀和坏字符吗？ U这里我们可以类比一下，在模式串和主串匹 配的过程中，把不能匹配的那个字符仍然叫作坏字符 ，把已经匹配的那段字符串叫作好前 缀。

当遇到坏字符的时候，我们就要把模式串往后滑动，在滑动的过程中，只要模式串和好前缀 有上下重合，前面几个字符的比较，就相当于拿好前缀的后缀子串，跟模式串的前缀子串在 比较。这个比较的过程能否更高效了呢？可以不用一个字符一个字符地比较了吗？

KMP 算法就是在试图寻找一种规律：在模式串和主串匹配的过程中，当遇到坏字符后，对 于已经比对过的好前缀，能否找到一种规律，将模式串一次性滑动很多位？

我们只需要拿好前缀本身，在它的后缀子串中，查找最长的那个可以跟好前缀的前缀子串匹 配的。假设最长的可匹配的那部分前缀子串是{v}，长度是 k。我们把模式串一次性往后滑 动 j-k 位，相当于，每次遇到坏字符的时候，我们就把 j 更新为 k，i 不变，然后继续比较。

为了表述起来方便，我把好前缀的所有后缀子串中，最长的可匹配前缀子串的那个后缀子 串，叫作最长可匹配后缀子串 ；对应的前缀子串，叫作最长可匹配前缀子串。

如何来求好前缀的最长可匹配前缀和后缀子串呢？我发现，这个问题其实不涉及主串，只需 要通过模式串本身就能求解。所以，我就在想，能不能事先预处理计算好，在模式串和主串 匹配的过程中，直接拿过来就用呢？

类似 BM 算法中的 bc、suffix、prefix 数组，KMP 算法也可以提前构建一个数组，用来存 储模式串中每个前缀(这些前缀都有可能是好前缀)的最长可匹配前缀子串的结尾字符下 标。我们把这个数组定义为next 数组 ，很多书中还给这个数组起了一个名字，叫失效函数 (failure function)。

数组的下标是每个前缀结尾字符下标，数组的值是这个前缀的最长可以匹配前缀子串的结尾 字符下标。这句话有点拗口，我举了一个例子，你一看应该就懂了。

有了 next 数组，我们很容易就可以实现 KMP 算法了。我先假设 next 数组已经计算好 了，先给出 KMP 算法的框架代码。

// a, b 分别是主串和模式串； n, m 分别是主串和模式串的长度。public static int kmp(char[] a, int n, char[] b, int m) {  int[] next = getNexts(b, m);  int j = 0;  for (int i = 0; i < n; ++i) {    while (j > 0 && a[i] != b[j]) { // 一直找到 a[i] 和 b[j]       j = next[j - 1] + 1; 8      }     if (a[i] == b[j]) {        ++j;      }      if (j == m) { // 找到匹配模式串的了        return i - m + 1;      }   }   return -1; }

失效函数计算方法

KMP 算法的基本原理讲完了，我们现在来看最复杂的部分，也就是 next 数组是如何计算 出来的？

当然，我们可以用非常笨的方法，比如要计算下面这个模式串 b 的 next[4]，我们就把 b[0, 4] 的所有后缀子串，从长到短找出来，依次看看，是否能跟模式串的前缀子串匹配。很显 然，这个方法也可以计算得到 next 数组，但是效率非常低。有没有更加高效的方法呢？

这里的处理非常有技巧，类似于动态规划。不过，动态规划我们在后面才会讲到，所以，我 这里换种方法解释，也能让你听懂。

我们按照下标从小到大，依次计算 next 数组的值。当我们要计算 next[i] 的时候，前面的 next[0]，next[1]，……，next[i-1] 应该已经计算出来了。利用已经计算出来的 next 值， 我们是否可以快速推导出 next[i] 的值呢？

如果 next[i-1]=k-1，也就是说，子串 b[0, k-1] 是 b[0, i-1] 的最长可匹配前缀子串。如果 子串 b[0, k-1] 的下一个字符 b[k]，与 b[0, i-1] 的下一个字符 b[i] 匹配，那子串 b[0, k] 就 是 b[0, i] 的最长可匹配前缀子串。所以，next[i] 等于 k。但是，如果 b[0, k-1] 的下一字 符 b[k] 跟 b[0, i-1] 的下一个字符 b[i] 不相等呢？这个时候就不能简单地通过 next[i-1] 得 到 next[i] 了。这个时候该怎么办呢？

我们假设 b[0, i] 的最长可匹配后缀子串是 b[r, i]。如果我们把最后一个字符去掉，那 b[r, i- 1] 肯定是 b[0, i-1] 的可匹配后缀子串，但不一定是最长可匹配后缀子串。所以，既然 b[0, i-1] 最长可匹配后缀子串对应的模式串的前缀子串的下一个字符并不等于 b[i]，那么我们就 可以考察 b[0, i-1] 的次长可匹配后缀子串 b[x, i-1] 对应的可匹配前缀子串 b[0, i-1-x] 的下 一个字符 b[i-x] 是否等于 b[i]。如果等于，那 b[x, i] 就是 b[0, i] 的最长可匹配后缀子串。

可是，如何求得 b[0, i-1] 的次长可匹配后缀子串呢？次长可匹配后缀子串肯定被包含在最 长可匹配后缀子串中，而最长可匹配后缀子串又对应最长可匹配前缀子串 b[0, y]。于是， 查找 b[0, i-1] 的次长可匹配后缀子串，这个问题就变成，查找 b[0, y] 的最长匹配后缀子串 的问题了。

按照这个思路，我们可以考察完所有的 b[0, i-1] 的可匹配后缀子串 b[y, i-1]，直到找到一 个可匹配的后缀子串，它对应的前缀子串的下一个字符等于 b[i]，那这个 b[y, i] 就是 b[0, i] 的最长可匹配后缀子串。

前面我已经给出 KMP 算法的框架代码了，现在我把这部分的代码也写出来了。这两部分代 码合在一起，就是整个 KMP 算法的代码实现。

// b 表示模式串， m 表示模式串的长度private static int[] getNexts(char[] b, int m) {  int[] next = new int[m];  next[0] = -1;  int k = -1;  for (int i = 1; i < m; ++i) {    while (k != -1 && b[k + 1] != b[i]) {       k = next[k]; 9      }      if (b[k + 1] == b[i]) { 11        ++k;      }      next[i] = k; 14   }   return next; 16 }

KMP 算法深度剖析

KMP 算法的原理和实现方法我们就讲完了，我们现在来分析一下 KMP 算法的时间、空间复杂 度是多少？

空间复杂度很容易分析，KMP 算法只需要一个额外的 next 数组，数组的大小跟模式串相 同。所以空间复杂度是 O(m)，m 表示模式串的长度。

KMP 算法包含两部分，第一部分是构建 next 数组，第二部分才是借助 next 数组匹配。所 以，关于时间复杂度，我们要分别从这两部分来分析。

我们先来分析第一部分的时间复杂度。

计算 next 数组的代码中，第一层 for 循环中 i 从 1 到 m-1，也就是说，内部的代码被执行 了 m-1 次。for 循环内部代码有一个 while 循环，如果我们能知道每次 for 循环、while 循环平均执行的次数，假设是 k，那时间复杂度就是 O(k*m)。但是，while 循环执行的次 数不怎么好统计，所以我们放弃这种分析方法。

我们可以找一些参照变量，i 和 k。i 从 1 开始一直增加到 m，而 k 并不是每次 for 循环都 会增加，所以，k 累积增加的值肯定小于 m。而 while 循环里 k=next[k]，实际上是在减 小 k 的值，k 累积都没有增加超过 m，所以 while 循环里面 k=next[k] 总的执行次数也不 可能超过 m。因此，next 数组计算的时间复杂度是 O(m)。

我们再来分析第二部分的时间复杂度。分析的方法是类似的。

i 从 0 循环增长到 n-1，j 的增长量不可能超过 i，所以肯定小于 n。而 while 循环中的那条 语句 j=next[j-1]+1，不会让 j 增长的，那有没有可能让 j 不变呢？也没有可能。因为 next[j-1] 的值肯定小于 j-1，所以 while 循环中的这条语句实际上也是在让 j 的值减少。而 j 总共增长的量都不会超过 n，那减少的量也不可能超过 n，所以 while 循环中的这条语句 总的执行次数也不会超过 n，所以这部分的时间复杂度是 O(n)。

所以，综合两部分的时间复杂度，KMP 算法的时间复杂度就是 O(m+n)。

小结

BM 算法有两个规则，坏字符和好后缀。KMP 算法借鉴 BM 算法的思想，可以总结成好前 缀规则。这里面最难懂的就是 next 数组的计算。如果用最笨的方法来计算，确实不难，但 是效率会比较低。所以，我讲了一种类似动态规划的方法，按照下标 i 从小到大，依次计算 next[i]，并且 next[i] 的计算通过前面已经计算出来的 next[0]，next[1]，……，next[i-1] 来推导。

KMP 算法的时间复杂度是 O(n+m)，不过它的分析过程稍微需要一点技巧，不那么直观， 你只要看懂就好了，并不需要掌握，在我们平常的开发中，很少会有这么难分析的代码。