详细介绍了KMP算法的原理以及Java代码实现。

我们此前学了前缀树Trie的实现原理以及Java代码的实现。Trie树很好，但是它只能基于前缀匹配实现功能。但是如果我们的需求是：一个已知字符串中查找子串，并且子串并不一定符合前缀匹配，那么此时Trie树就无能为力了。

实际上这种字符串匹配的需求，在开发中非常常见，例如判断一个字符串是否包括某些子串，然后进行分别的处理。

暴力匹配算法（Brute-Force，BF）

这是最常见的算法字符串匹配算法，暴力匹配也叫朴素匹配。

思路很简单，从主串的第i个字符开始遍历，依次与子串的每个字符进行匹配，如果某个字符匹配失败，则主串回溯第i+1个字符，子串回溯到第1个字符，重新开始匹配，直到遍历完主串匹配失败或者遍历完子串匹配成功。

很明显这种算法需要在一个双重for循环中实现，时间复杂度为O(m*n)，m为主串长度，n为子串长度。随着字符串长度的增长，时间复杂度快速上升。

Java中字符串的contains方法实际上就是采用的BF算法。

public static int bf(String word, String k) {
    char[] wordChars = word.toCharArray();
    char[] keyChars = k.toCharArray();
    for (int i = 0; i < wordChars.length; i++) {
        int j = 0, x = i;
        //依次匹配
        while (x < wordChars.length && j < keyChars.length && wordChars[x] == keyChars[j]) {
            x++;
            j++;
        }
        if (j == keyChars.length) {
            return i;
        }
    }
    return -1;
}

概念和原理

KMP 算法是 D.E.Knuth、J,H,Morris 和 V.R.Pratt 于1977年共同提出的，称之为 Knuth-Morria-Pratt 算法，简称 KMP 算法。

KMP算法是一种改进的字符串匹配算法，核心是利用之前的匹配失败时留下的信息，选择最长匹配长度直接滑动，从而减少匹配次数。KMP 算法时间复杂度为O(m+n)，m为主串长度，n为子串长度。

BF匹配失败之后，主串和子串都会最大回溯，但是很多时候都是没有必要的。例如对于主串abababcd，子串ababc，第一次匹配之后，很明显主串和子串会匹配失败，但是我们能够知道他们的能够匹配的前缀串，即abab：

如果在第二次匹配的时候，主串不回溯，子串滑动两个字符长度，那么我们就能在第二次的时候实现匹配成功。

到这里，这种加速的方法已经呼之欲出了，但是我们先介绍两个重要概念：

1. 匹配前缀：在某一次主串和子串的匹配失败之后，前面匹配成功的那部分子串就被称为匹配前缀。这就是一次匹配失败时留下的信息。
   1. 例如主串abcde，子串abcc，那么在第一次匹配的时候，匹配前缀为abc。
2. 最长匹配长度：对于每次匹配失败后的匹配前缀串，其前缀子串（连续，且一定包括第一个字符，不包括最后一个字符）和后缀子串（连续，且一定包括最后一个字符，不包括第一个字符）中，相同的前后缀子串的最长子串长度，此时的前缀、后缀字串也被称为最长真前缀、后缀子串。
   1. 例如匹配前缀abc，没有匹配的前缀和后缀，那么其最长匹配长度为0。
   2. 例如匹配前缀cbcbc，最长匹配的前缀和后缀子串为cbc，那么其最长匹配长度为3。
   3. 例如匹配前缀abbcbab，最长匹配的前缀和后缀子串为ab，那么其最长匹配长度为2。

有了这两个概念，那么我们才能进行跳跃式滑动，对于主串，在匹配失败的位置不进行回溯，对于子串，则是回溯（滑动）到其匹配前缀的最长匹配长度的位置上继续匹配，这样就跳过了之前的部字符串的匹配，且只需要匹配剩下的部分字符串即可。

我们再详细解释下，这里子串跳过的到底什么？实际上它跳过的就是匹配前缀串的最长匹配长度串。
设主串abababcd，子串ababc，第一次匹配失败之后，主串匹配索引i=4，子串匹配索引j=4，此时匹配的相同前缀串为abab，它的最长匹配长度为2，即最长前缀串ab和最长后缀串ab。

那么第二次匹配之前，字串匹配索引j直接跳到第一匹配的相同前缀串的最长匹配长度的索引位置上即j=2。我们可以这么理解，主串的第一次匹配的相同前缀串的最长匹配后缀，与子串第一次匹配的相同前缀串的最长匹配前缀相等（或者说重合）。这是我们在底层一次失败匹配之后得到的有效信息，在第二次匹配时自然可以利用起来，利用最长的前后缀匹配信息，跳过这些多余的匹配，实现加速。（后续学习的AC自动机也是采用了前后缀匹配的思想）

这就是KMP算法加速的核心原理，每次匹配失败之后，利用匹配失败的信息，找到最长匹配长度，然后主串不回溯，子串尽可能少的回溯，相比于BF算法，减少了没必要的匹配次数。

next数组

基于上面的原理，我们知道可能会不止一次查找最长匹配长度，而且我们会发现，最长匹配长度的范围只能在子串长度范围之内，而且其计算结果只和子串有关。那么我们就可以先初始化一个数组，用来保存不同长度的前缀的最长匹配长度。

这就是所谓的next数组，也被称为部分匹配表(Partial Match Table)，也是KMP算法的核心。next数组的大小就是子串的长度，每个的索引位置i表示长度为i+1的子串的匹配前缀子串，值v表示对应匹配前缀子串的最长匹配长度。

假设子串为ababc，那么next数组值为：

假设子串为abcabdabcabc，那么对应的next数组如下：

其实很好理解：

现在，我们的首要问题变成了求next数组。

首先，切next数组的问题实际上就是求最大的前、后缀长度的问题，那么我们可以使用最朴素的方式求解：

public static int[] getNext(String word) {
    int[] next = new int[word.length()];
    //从两个字符的子串开始遍历
    for (int i = 1; i < word.length(); i++) {
        int k = i;
        //从最大的最长匹配值开始缩短
        while (k > 0) {
            //如果前缀等于后缀，那么表示获取到了最长匹配，直接返回
            if (word.substring(0, k).equals(word.substring(i - (k - 1), i + 1))) {
                next[i] = k;
                break;
            }
            k--;
        }
    }
    return next;
}

不难发现，求解next数组的时间复杂度为O(n^2)，是否有更快速的方法呢？当然有，可以发现，在求next[i]的最长匹配长度的时候，next[0], next[1], … next[i-1]的结果已经求出来了。因此我们尝试利用此前的结果直接推导出后面的结果。下面是分情况讨论。

设子串为str=ababc，i=3，那么next[i-1]=1，即子串aba的的最长匹配长度为1，那么str[next[i-1]]实际上就是最长匹配子串前缀后一个字符，即str[1]=b。

如果str[i]=str[next[i-1]]，就相当于在前一个子串的最长匹配长度的基础上增加了一位，即next[i]=next[i-1]+1。如下图：

如果str[i]!=str[next[i-1]]，此时就会复杂一些。此时我们需要缩短最长匹配子串的长度，具体怎么缩短呢？

设str = abcabdabcabc，设i = 11，即最后一个字符c，那么next[i-1] = 5，但是由于str[i] != str[next[i-1]]，即d != c，那么此时我们需要求i-1的最长匹配长度子串abcab的最长匹配长度子串，即next[next[i-1]-1] = 2，然后判断str[i]是否等于str[next[next[i-1]-1]]，如果相等则同第一种情况，否则继续缩减直到next[next[i-1]-1]为0为止，此时表示当前子串的最长匹配长度也为0。如下图：

基于上面的规律，我们的改进算法如下：

public static int[] getNext2(String k) {
    int[] next = new int[k.length()];
    char[] chars = k.toCharArray();
    //i表示匹配的字符索引，pre表示前一个子串的最长匹配长度，即next[i-1]
    int i = 1, pre = next[i - 1];
    while (i < k.length()) {
        //如果新增的字符与前一个子串的最长匹配子串前缀的后一个字符相等
        if (chars[i] == chars[pre]) {
            //next[i]=next[i-1]+1
            pre++;
            next[i] = pre;
            //继续后移
            i++;
        }
        //如果不相等，且前一个子串的最长匹配长度不为0
        //那么求i-1的最长匹配长度子串的最长匹配长度子串，即pre=next[next[i-1]-1]
        //然后在下一轮循环中继续比较chars[i] == chars[pre]，此时i并没有自增
        else if (pre != 0) {
            //next[next[i-1]-1]
            pre = next[pre - 1];
        }
        //如果不相等，且前一个子串的最长匹配长度为0，那么说明当前子串的最长匹配长度也为0
        else {
            //当前子串的最长匹配长度为0
            next[i] = 0;
            //继续后移
            i++;
        }
    }
    return next;

这种算法的时间复杂度为O(n)，大大缩短了求next数组的时间。

KMP匹配

有了next数组，那么KMP算法就很容易实现了。

使用i和j分别表示主串和子串的匹配进度，i永远不会回退，依次匹配主串和子串的字符：

1. 如果字符相等则推进i、j，并且判断如果匹配到了一个完整的子串，那么返回起始索引。
2. 如果不相等：
   1. 如果当前子串进度为0，那么子串不需要回退，主串向后推进i，重新开始匹配；
   2. 如果当前子串进度不为0，那么子串进度需要回退到next[j-1]的位置，此前的位置不再需要匹配，主串不需要向后推进i，随后重新开始匹配。

如果i进度匹配完毕，那么退出循环，表示没有匹配到任何完整的子串，返回-1。

public static int kmp(String word, String k) {
    int[] next = getNext(k);
    //i,j分别表示主串和子串的匹配进度
    int m = word.length(), n = k.length(), i = 0, j = 0;
    //如果i匹配完毕，那么退出循环
    while (i < m) {
        //如果字符相等，那么向后推进i、j
        if (word.charAt(i) == k.charAt(j)) {
            i++;
            j++;
            //如果匹配到了一个完整的子串
            if (j == n) {
                //返回起始索引
                return i - n;
            }
        }
        //如果当前子串进度为0，那么子串不需要回退，主串向后推进i
        else if (j == 0) {
            i++;
        }
        //如果当前子串进度不为0，那么子串需要回退，主串不需要向后推进i
        else {
            //子串进度j回退
            j = next[j - 1];
        }
    }
    return -1;
}

KMP全匹配

上面我们的实现是返回第一个匹配到的模式串的起始索引，那么如果我们需要返回所有匹配到的模式串的起始索引呢？
其实也很简单。在每次匹配某个字符成功之后判断，如果匹配到了一个完整的子串，那么我们求起始索引并且加入结果集，然后子串点位j需要回退，继续循环。

public static List<Integer> kmpAll(String word, String k) {
    List<Integer> res = new ArrayList<>();
    int[] next = getNext(k);
    //i,j分别表示主串和子串的匹配进度
    int m = word.length(), n = k.length(), i = 0, j = 0;
    //如果i匹配完毕，或者j匹配完毕，那么退出循环
    while (i < m) {
        //如果字符相等，那么向后推进i、j
        if (word.charAt(i) == k.charAt(j)) {
            i++;
            j++;
            //如果匹配到了一个完整的子串
            if (j == n) {
                //将起始索引加入结果集
                res.add(i - n);
                //子串进度j回退
                j = next[j - 1];
            }
        }
        //如果当前子串进度为0，那么子串不需要回退，主串向后推进i
        else if (j == 0) {
            i++;
        }
        //如果当前子串进度不为0，那么子串需要回退，主串不需要向后推进i
        else {
            //子串进度j回退
            j = next[j - 1];
        }
    }
    return res;
}

总结

KMP算法是一种优化的字符串匹配算法，m为主串长度，n为子串长度。由于构建了 next 数组，空间复杂度为 O(m)。匹配时主串不会回退，子串回退不会超过n，总体算法时间复杂度为O(m+n)。

next数组是实现算法加速的关键，它的核心是查找最长前后缀匹配长度，这也是理解KMP算法的核心。

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