相信不少人在學資料結構的時候都被KMP演算法搞的迷迷糊糊的，原理看的似懂非懂，程式碼寫不出來，或者寫出來了也不知道為什麼就可以這麼寫。本文力求儘可能通俗詳細的講解KMP演算法，讓你不再受到KMP演算法的困擾。
暴力匹配的痛點
所謂暴力匹配，就是從文字串的首端開始依次檢查子串是否與模式串匹配，如果不匹配就將模式串往後移一個位置，從頭開始匹配，直到在某處成功匹配或匹配到末尾也沒能成功匹配。如下圖：
設文字串為T，模式串為P，i為文字串中的下標，j為模式串中的下標，文字串的長度為m，模式串的長度為n，則程式碼如下：
int bruteForce(std::string t, std::string p) {
int i = 0, j = 0;
int m = t.length(), n = p.length();
while (i < m && j < n) {
if (t[i] == p[j]) {
i++; j++;
} else {
i = i - j + 1;
j = 0;
}
}
return j == n ? i - j : -1;
}
那麼暴力匹配的時間效率如何呢？不難發現，每一次匹配中，我們都需要花費\(O(n)\)的時間成本來判斷子串是否與模式串匹配，而總共的判斷次數最多為\(m-n+1\)，由於實際情況下有\(m>>n\)，因此\(m-n+1\)近似等於\(m\)，整個暴力匹配的時間複雜度為\(O(mn)\)，顯然不理想。
經過觀察，我們不難發現，暴力匹配方法做了很多次不必要的匹配。在第一輪發現不匹配的時候，我們無需只將模式串後移一個位置，而是後移到文字串中下標為3的位置（第二個A），並直接從文字串中下標為5的位置（第2個C）開始匹配。從相對運動的角度來講，也就是將j前移為2，而i不用回退。
KMP演算法
事實上，之所以這麼做，是因為模式串中j前面的某些字元恰好與模式串的某個字首相等。如果你想到了這點，那你的想法剛好就跟發明KMP演算法的那三個人的想法一樣了（認真）。KMP演算法就利用了這一點，每次匹配失敗的時候不直接從頭開始繼續匹配，而是將j回溯到這個字首後面的字元，而i不用回退，以解決暴力匹配演算法的這一痛點。如圖：
構建next陣列
為了應對各種匹配失敗的情況，我們需要另開一個與模式串等長的陣列next，其中next[j]表示P[j]與T[i]匹配失敗的情況下，j要移動到的下標。（顯然，對於任意的j，一定有next[j] < j）按照上面那個性質，P[next[j]]之前的p個字元也與P[j]左邊的p個字元相等。（其中p為P[next[j]]之前的字元數量）（這一點非常重要，可以說是next陣列構建演算法的靈魂！）
接下來的一個問題就是，如何判定某次匹配過程失敗後，j該移到哪個位置呢？
我們可以用遞推的思路來求解。
考慮模式串的第一個字元就不與文字串中的相應字元匹配的情況。如圖：
這個時候我們需要將i往後移，不妨將next[0]設為-1。（後面你就會看到這樣做自有其精妙之處）
再來考慮next[k]已知的情況，如何求得next[k+1]呢？分兩種情況討論：
第一種情況，P[k]==P[next[k]]，如下圖。由上面那條性質，P[k]之前的p個字元與P[next[k]]之前的p個字元相等。而P[k]又是等於P[next[k]]的，因此，P[k+1]之前的p+1個字元與P[next[k]+1]之前的p+1個字元相等。所以，next[k+1]應該設為next[k]+1，以符合上面那條性質。
第二種情況，P[k]!=P[next[k]]，如下圖。（這裡我用不同的顏色標出來了）
怎麼辦呢？再考慮P[next[next[k]]]與P[k]之間的關係。
此時的思路與上面相似，如果P[k]==P[next[next[k]]]，就將next[k+1]設為next[next[k]]+1，否則就依次檢查next[next[next[k]]]、next[next[next[next[k]]]]、...
不難看出，接受檢查的下標是依次遞減的，但是遞減也得有個限度；另外next[0]永遠為-1，因此遞減到-1的時候，就說明一直檢查到P的第一個字元也沒檢查到與P[k]相等的字元。此時next[k+1]前面有0個字元與P中長度為0的字首相等。因此j需要回溯到0，將next[k+1]設為0。
將以上思路稍作整理，可得在next[k]已知的情況下，求得next[k+1]的步驟：
- 令t為
next[k]。 - 如果t等於-1，就將
next[k+1]設為0。 - 否則，檢查
P[k]是否等於P[t]。如果等於，就將next[k+1]設為t+1；否則，將t設為next[t]，跳轉到第2步。
細心的你可能已經發現了，既然next[0]為-1，-1再加上1剛好也等於0，因此兩個條件可以合併起來，上述步驟可以最佳化一下：
- 令t為
next[k]。 - 如果t等於-1，或者
P[k]等於P[t]，就將next[k+1]設為t+1。 - 否則，將t設為
next[t]，跳轉到第2步。
現在你應該看到將next[0]設為-1這種做法的巧妙之處了吧！
這樣，由於next[0]事先約定為-1，而由next[0]可以求得next[1]，由next[1]可以求得next[2]...，因此我們就可以得出構建next陣列的步驟：
- 初始化
next陣列，令其長度為n。 - 將
next[0]設為-1。 - 初始化k為0，迴圈執行以下步驟，每次迴圈完k就加一，如果k加到了n-1就退出迴圈。
- 令t為
next[k]。 - 如果t等於-1，或者
P[k]等於P[t]，就將next[k+1]設為t+1。 - 否則，將t設為
next[t]，跳轉到第5步。
程式碼實現：
std::vector<int> buildNext(std::string p) {
int n = p.length();
std::vector<int> next(n);
next[0] = -1;
for (int k = 0; k < n - 1; k++) {
int t = next[k];
while (t != -1 && p[k] != p[t]) {
t = next[t];
}
next[k + 1] = t + 1;
}
return next;
}
KMP主演算法
有了next陣列，一切都好辦了。
每次匹配的時候，如果匹配成功了就i與j同時往後移一個位置，匹配失敗的話j設為next[j]。如果j為-1的話，i就往後移，同時j設為0。
int kmp(std::string t, std::string p) {
int m = t.length(), n = p.length();
int i = 0, j = 0;
auto next = buildNext(p);
while (i < m && j < n) {
if (j < 0 || t[i] == p[j]) {
i++; j++;
} else {
j = next[j];
}
}
return j == n ? i - j : -1;
}
複雜度分析
不難看出，KMP演算法的空間複雜度（不計T和P本身所佔的記憶體空間）為\(O(n)\)，這是來自next陣列所佔用的空間開銷。
那麼時間複雜度為多少呢？網上大多數博文直接在這裡放個結論，缺少必要的分析，讀者只是知道了結論，至於為什麼是這樣則是一頭霧水。
整個KMP演算法的時間複雜度分為以下兩部分：
- 構建
next陣列的時間複雜度； - 匹配的時間複雜度。
其中，構建next陣列的時間複雜度為多少呢？
這主要取決於給next陣列各項賦值的時間複雜度和對t賦值的次數。
顯而易見，前者的時間複雜度為\(O(n)\)。那後者的時間複雜度怎麼計算呢？
注意到，每次for迴圈的結尾，有一個next[k + 1] = t + 1;的語句，而下一次for迴圈開始時，由於k自增了1，因此int t = next[k];裡的next[k]其實就是上一次迴圈裡的next[k + 1]，這條語句執行後的新t其實就是舊t加上1，可以等效的認為對t進行了一次++運算。顯而易見，t++的次數為n-1。而while迴圈裡面t = next[t];的最壞次數怎麼計算呢？我們知道，next[t]是必然小於t的，所以這條語句執行後t是要往回跳的。但是跳一次跨越的步數是大於等於1的，而往回跳的極限是-1，所以同樣的長度，往前跳的次數是n-1，往後跳的次數必然不超過n-1，所以對t賦值的次數（不如說是t跳躍的次數）不會超過2n-2，當然就是\(O(n)\)量級的。所以，構建next陣列的時間複雜度為\(O(n)\)。
而匹配的時間複雜度又是多少呢？
這主要取決於while迴圈執行的次數，而while迴圈是否執行取決於i和j的取值，因此這也取決於對i和j賦值的次數。
對i賦值的操作只有i++這一條語句，顯然這條語句最多會執行m次。
對j的賦值（或者說是跳躍）呢，分析思路與上述類似，包括往前跳躍（j++）和往後跳躍（j = next[j]）。其中前者是與i“攜手並進”的，因此執行次數也不會超過m。往後跳躍的次數同樣不會超過往前跳躍的次數（原因與上述分析一致）。因此，j的跳躍次數也是\(O(m)\)量級的。
因此，匹配的時間複雜度是\(O(m)\)。
綜上所述，整個KMP演算法的時間複雜度為\(O(m+n)\)，比暴力演算法的\(O(mn)\)要好得多。
這就完美了嗎？
考慮下面的情況：
文字串：AAAABAAAAA
模式串：AAAAA
如果我們用KMP演算法進行匹配的話，會由於T[4] != P[4]發生一次匹配失敗：
根據next陣列的指示，將會由P[3]繼續匹配T[4]：
然後是P[2]、P[1]、P[0]，最後因為P[0]與T[4]匹配失敗而開始T[5]與P[0]的比對。
但是，明眼人一眼就能看出，T[4]與P[4]比對失敗後可以直接進行T[5]與P[0]之間的比對，不需要進行T[4]與P[3]、P[2]...P[0]之間的比對了，因為P[4]和P[3]、P[2]...P[0]是一樣的，既然T[4]與P[4]比對失敗了，那麼T[4]與P[3]、P[2]...P[0]之間的比對就一定會失敗，就像推銷員給你推銷某樣產品，你不感興趣，對方一直喋喋不休，只會讓你感到厭煩。
改進
那怎樣才能在一次比對失敗後不再比對P中相同的字元，而是從不相同的字元開始比對呢？換句話說，如何在比對失敗後，能夠讓j一次性跳轉到不一樣的字元呢？我們只需要對構建next陣列的程式碼稍作修改。在給next[j+1]賦值的時候，我們還需要檢查P[k+1]是否等於P[t+1]。如果等於的話，就賦值為next[t+1]。否則才賦值為t+1。如圖：
但是直接這樣改的話，每次for迴圈後的t就不一定等於上一次迴圈的t加1了，所以我們要顯式的維護變數t。
std::vector<int> buildNext() {
int n = p.length();
std::vector<int> next(n);
next[0] = -1;
int t = -1;
for (int k = 0; k < n - 1; k++) {
while (t != -1 && p[k] != p[t]) {
t = next[t];
}
next[k + 1] = p[k + 1] == p[t + 1] ? next[t + 1] : t + 1;
t++;
}
return next;
}
顯然，時間複雜度是不變的，但是因為跳躍次數減少了，整個演算法的效率也會提升。