Daný text txt[0. . . N-1] a vzor postel[0 . . . M-1] , napište funkci vyhledávání (char pat[], char txt[]), která vypíše všechny výskyty pat[] v txt[]. Můžete to předpokládat N > M .

Příklady:

Vstup: txt[] = TOTO JE TESTOVACÍ TEXT, pat[] = TEST
Výstup: Vzor nalezen na indexu 10

Vstup: txt[] = VAŠI OTCOVÉ
pat[] = AABA
Výstup: Vzor nalezen na indexu 0, Vzor nalezen na indexu 9, Vzor nalezen na indexu 12

Příchody vzoru v textu

Probrali jsme naivní algoritmus pro vyhledávání vzorů v předchozí příspěvek . Nejhorší případ složitosti naivního algoritmu je O(m(n-m+1)). Časová složitost KMP algoritmu je v nejhorším případě O(n+m).

Vyhledávání vzorů KMP (Knuth Morris Pratt):

The Naivní algoritmus pro vyhledávání vzorů nefunguje dobře v případech, kdy vidíme mnoho shodných znaků následovaných neshodným znakem.

Příklady:

1) txt[] = AAAAAAAAAAAAAAAAAAB, pat[] = AAAAB
2) txt[] = ABABABCABABABCABABABC, pat[] = ABABAC (není nejhorší případ, ale špatný případ pro naivní)

Algoritmus porovnávání KMP využívá degenerující vlastnost (vzor se stejnými dílčími vzory, které se ve vzoru objevují více než jednou) a zlepšuje složitost nejhoršího případu. O(n+m) .

Základní myšlenka algoritmu KMP je: kdykoli zjistíme neshodu (po několika shodách), známe již některé znaky v textu dalšího okna. Tyto informace využíváme, abychom se vyhnuli shodě znaků, o kterých víme, že se stejně budou shodovat.

Přehled shod

txt = AAAAABAAABA
pat = AAAA
Porovnáváme první okno txt s stejný

txt = AAAA OTEC
dokonce = AAAA [Počáteční pozice]
Najdeme shodu. Toto je stejné jako Naivní párování řetězců .

hovínko

V dalším kroku porovnáme další okno txt s stejný .

txt = ááááá ZNIČIT
dokonce = AAAA [Vzor posunut o jednu pozici]

To je místo, kde KMP provádí optimalizaci oproti Naive. V tomto druhém okně porovnáváme pouze čtvrté A vzoru
se čtvrtým znakem aktuálního okna textu k rozhodnutí, zda aktuální okno odpovídá nebo ne. Protože víme
první tři znaky se stejně budou shodovat, vynechali jsme shodu prvních tří znaků.

Potřebujete předběžné zpracování?

Z výše uvedeného vysvětlení vyvstává důležitá otázka, jak poznat, kolik znaků se má přeskočit. Abyste to věděli,
předem zpracujeme vzor a připravíme celočíselné pole lps[], které nám řekne počet znaků, které mají být přeskočeny

Přehled předběžného zpracování:

• Algoritmus KMP předzpracuje pat[] a vytvoří pomocnou lps[] velikosti m (stejná jako velikost vzoru), která se používá k přeskakování znaků při párování.
• název lps označuje nejdelší vlastní předponu, která je zároveň příponou. Správná předpona je předpona s celým řetězcem, který není povolen. Například předpony ABC jsou , A, AB a ABC. Správné předpony jsou , A a AB. Přípony řetězce jsou , C, BC a ABC.
• Hledáme lps v podvzorcích. Jasněji se zaměřujeme na podřetězce vzorů, které jsou jak předpony, tak přípony.
• Pro každý dílčí vzor pat[0..i], kde i = 0 až m-1, lps[i] ukládá délku maximální shodné správné předpony, která je také příponou dílčího vzoru pat[0..i ].

lps[i] = nejdelší vlastní předpona pat[0..i], která je zároveň příponou pat[0..i].

Poznámka: lps[i] lze také definovat jako nejdelší předponu, která je také správnou příponou. Musíme jej správně použít na jednom místě, abychom se ujistili, že nebude uvažován celý podřetězec.

Příklady konstrukce lps[]:

Pro vzor AAAA je lps[] [0, 1, 2, 3]

Pro vzor ABCDE je lps[] [0, 0, 0, 0, 0]

Pro vzor AABAACAABAA je lps[] [0, 1, 0, 1, 2, 0, 1, 2, 3, 4, 5]

Pro vzor AAACAAAAAC je lps[] [0, 1, 2, 0, 1, 2, 3, 3, 3, 4]

Pro vzor AAABAAA je lps[] [0, 1, 2, 0, 1, 2, 3]

Algoritmus předběžného zpracování:

V části předběžného zpracování

• Počítáme hodnoty v lps[] . Za tímto účelem sledujeme délku nejdelší hodnoty přípony předpony (používáme jen pro tento účel) pro předchozí index
• Inicializujeme lps[0] a jen jako 0.
• Li pat[len] a postele zápas, zvyšujeme jen o 1 a přiřaďte zvýšenou hodnotu lps[i].
• Pokud se pat[i] a pat[len] neshodují a len není 0, aktualizujeme len na lps[len-1]
• Vidět computeLPSArray() v níže uvedeném kódu pro podrobnosti

Ilustrace předběžného zpracování (nebo konstrukce lps[]):

pat[] = AAAAAAA

=> len = 0, i = 0:

• lps[0] je vždy 0, přesuneme se na i = 1

=> len = 0, i = 1:

• Protože pat[len] a pat[i] se shodují, udělejte len++,
• uložte jej do lps[i] a proveďte i++.
• Nastavte len = 1, lps[1] = 1, i = 2

=> len = 1, i = 2:

• Protože pat[len] a pat[i] se shodují, udělejte len++,
• uložte jej do lps[i] a proveďte i++.
• Nastavte len = 2, lps[2] = 2, i = 3

=> len = 2, i = 3:

• Protože pat[len] a pat[i] se neshodují a len> 0,
• Nastavte len = lps[len-1] = lps[1] = 1

=> len = 1, i = 3:

• Protože pat[len] a pat[i] se neshodují a len> 0,
• len = lps[len-1] = lps[0] = 0

=> len = 0, i = 3:

• Protože pat[len] a pat[i] se neshodují a len = 0,
• Nastavte lps[3] = 0 a i = 4

=> len = 0, i = 4:

• Protože pat[len] a pat[i] se shodují, udělejte len++,
• Uložte to do lps[i] a proveďte i++.
• Nastavte len = 1, lps[4] = 1, i = 5

=> len = 1, i = 5:

• Protože pat[len] a pat[i] se shodují, udělejte len++,
• Uložte to do lps[i] a proveďte i++.
• Nastavte len = 2, lps[5] = 2, i = 6

=> len = 2, i = 6:

• Protože pat[len] a pat[i] se shodují, udělejte len++,
• Uložte to do lps[i] a proveďte i++.
• délka = 3, lps[6] = 3, i = 7

=> len = 3, i = 7:

• Protože pat[len] a pat[i] se neshodují a len> 0,
• Nastavte len = lps[délka-1] = lps[2] = 2

=> len = 2, i = 7:

příkaz cp v linuxu

• Protože pat[len] a pat[i] se shodují, udělejte len++,
• Uložte to do lps[i] a proveďte i++.
• délka = 3, lps[7] = 3, i = 8

Zde se zastavíme, protože jsme zkonstruovali celý lps[].

Implementace KMP algoritmu:

Na rozdíl od Naivní algoritmus , kde posuneme vzor o jeden a porovnáme všechny znaky při každém posunu, použijeme hodnotu z lps[] k rozhodnutí o dalších znacích, které se mají spárovat. Cílem je neshodovat se s postavou, o které víme, že se stejně bude shodovat.

Jak použít lps[] k rozhodování o dalších pozicích (nebo ke zjištění počtu znaků, které mají být přeskočeny)?

• Začneme porovnání pat[j] s j = 0 se znaky aktuálního okna textu.
• Udržujeme shodné znaky txt[i] a pat[j] a neustále zvyšujeme i a j, zatímco pat[j] a txt[i] ponecháváme vhodný .
• Když vidíme a nesoulad
  • Víme, že znaky pat[0..j-1] se shodují s txt[i-j...i-1] (Všimněte si, že j začíná 0 a zvyšuje ji pouze v případě shody).
  • Také víme (z výše uvedené definice), že lps[j-1] je počet znaků pat[0…j-1], které jsou jak vlastní předponou, tak příponou.
  • Z výše uvedených dvou bodů můžeme usoudit, že tyto znaky lps[j-1] nemusíme porovnávat s txt[i-j…i-1], protože víme, že tyto znaky se stejně budou shodovat. Podívejme se na výše uvedený příklad, abychom to pochopili.

Níže je ilustrace výše uvedeného algoritmu:

Zvažte txt[] = AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA , pat[] = AAAA

Pokud budeme postupovat podle výše uvedeného procesu budování LPS lps[] = {0, 1, 2, 3}

-> i = 0, j = 0: txt[i] a pat[j] odpovídají, do i++, j++

-> i = 1, j = 1: txt[i] a pat[j] odpovídají, do i++, j++

-> i = 2, j = 2: txt[i] a pat[j] odpovídají, do i++, j++

-> i = 3, j = 3: txt[i] a pat[j] odpovídají, do i++, j++

-> i = 4, j = 4: Protože j = M, tiskový vzor nalezen a reset j, j = lps[j-1] = lps[3] = 3

Zde na rozdíl od naivního algoritmu neodpovídáme prvním třem
znaky tohoto okna. Hodnota lps[j-1] (ve výše uvedeném kroku) nám poskytla index dalšího znaku, který se má shodovat.

-> i = 4, j = 3: txt[i] a pat[j] odpovídají, do i++, j++

-> i = 5, j = 4: Protože j == M, tiskový vzor nalezen a reset j, j = lps[j-1] = lps[3] = 3
Opět na rozdíl od naivního algoritmu neshodujeme první tři znaky tohoto okna. Hodnota lps[j-1] (ve výše uvedeném kroku) nám poskytla index dalšího znaku, který se má shodovat.

-> i = 5, j = 3: txt[i] a pat[j] NESHODUJÍ a j> 0, změňte pouze j. j = lps[j-1] = lps[2] = 2

-> i = 5, j = 2: txt[i] a pat[j] NESHODUJÍ a j> 0, změňte pouze j. j = lps[j-1] = lps[1] = 1

java řetězec na booleovský

-> i = 5, j = 1: txt[i] a pat[j] NESHODUJÍ a j> 0, změňte pouze j. j = lps[j-1] = lps[0] = 0

-> i = 5, j = 0: txt[i] a pat[j] NESHODUJÍ a j je 0, děláme i++.

-> i = 6, j = 0: txt[i] a pat[j] se shodují, proveďte i++ a j++

-> i = 7, j = 1: txt[i] a pat[j] se shodují, proveďte i++ a j++

Takto pokračujeme, dokud není v textu dostatek znaků pro porovnání se znaky ve vzoru…

Níže je uvedena implementace výše uvedeného přístupu:

C++

>

>

Jáva

>

>

Python3

>

>

jak vrátit pole java

C#

>

diskrétní matematická negace

>

Javascript

> 
    
   
 
     
  
 
    
 
     
     
    
 
 
 
 
 
  // PHP program for implementation of KMP pattern searching // algorithm // Prints occurrences of txt[] in pat[] function KMPSearch($pat, $txt) {  $M = strlen($pat);  $N = strlen($txt);  // create lps[] that will hold the longest prefix suffix  // values for pattern  $lps=array_fill(0,$M,0);  // Preprocess the pattern (calculate lps[] array)  computeLPSArray($pat, $M, $lps);  $i = 0; // index for txt[]  $j = 0; // index for pat[]  while (($N - $i)>= ($M - $j)) { if ($pat[$j] == $txt[$i]) { $j++;  $i++;  } if ($j == $M) { printf('Nalezen vzor na indexu '.($i - $j));  $j = $lps[$j - 1];  } // neshoda po j odpovídá else if ($i<$N && $pat[$j] != $txt[$i]) {  // Do not match lps[0..lps[j-1]] characters,  // they will match anyway  if ($j != 0)  $j = $lps[$j - 1];  else  $i = $i + 1;  }  } } // Fills lps[] for given pattern pat[0..M-1] function computeLPSArray($pat, $M, &$lps) {  // Length of the previous longest prefix suffix  $len = 0;  $lps[0] = 0; // lps[0] is always 0  // The loop calculates lps[i] for i = 1 to M-1  $i = 1;  while ($i <$M) {  if ($pat[$i] == $pat[$len]) {  $len++;  $lps[$i] = $len;  $i++;  }  else // (pat[i] != pat[len])  {  // This is tricky. Consider the example.  // AAACAAAA and i = 7. The idea is similar  // to search step.  if ($len != 0) {  $len = $lps[$len - 1];  // Also, note that we do not increment  // i here  }  else // if (len == 0)  {  $lps[$i] = 0;  $i++;  }  }  } } // Driver program to test above function  $txt = 'ABABDABACDABABCABAB';  $pat = 'ABABCABAB';  KMPSearch($pat, $txt);   // This code is contributed by chandan_jnu ?>>
 
 
 
 
    
 
>
 
    
 
>
 
  Výstup  
 
Found pattern at index 10>
 
    Časová náročnost:    O(N+M) kde N je délka textu a M je délka nalezeného vzoru.  
    Pomocný prostor:    O(M)