Алгоритм Кнута-Морриса-Пратта Этот алгоритм был получен благодаря глубокому анализу алгоритма Морриса-Пратта. Итак, посмотрим, что еще можно сделать, чтобы увеличить размер сдвига. Рассмотрим сравнение на позиции i, где образец x[ 0, m - 1 ] сопоставляется с частью текста y[ i, i + m - 1 ]. Предположим, что первое несовпадение произошло между y[ i + j ] и x[ j ] , где 1 < j < m. Тогда y[ i, i + j - 1 ] = x[ 0, j - 1 ] = u и a = y[ i + j ] =/= x[ j ] = b. При сдвиге вполне можно ожидать, что префикс образца u сойдется с каким-нибудь суффиксом подслова текста u. Более того, если мы хотим избежать выявления другого несовпадения ( то есть не тратить на это операцию сравнения ;-) ), буква, находящаяся за префиксом v в образце должна отличаться от b. Наиболее длинный такой префикс v называется границей u ( он встречается по обоим сторонам u ). Это приводит к следующему алгоритму: пусть kmp_next[ j ] - длина длиннейшей границы x[ 0, j - 1 ], за которой следует символ c, отличающийся от x[ j ]. Тогда после сдвига мы можем возобновить сравнения между символами y[ i + j ] и x[ j - kmp_next[ j ] ] без возможной потери местонахождения образца. Таблица kmp_next может быть вычислена за O( m ) перед поиском через применение этого же алгоритма поиска к самому образцу ( т.е y = x ). При этом максимальное количество сравнений для одного символа текста - logФ( m ), где Ф - золотое сечение: ( корень из 5 + 1 ) / 2. Реализация на Си
|