MP算法(Morris-Pratt)
更新时间 2021-07-21 18:27:18    浏览 0   

TIP

本文主要是介绍 MP算法(Morris-Pratt) 。

# 1、MP算法介绍

MP 算法(Morris-Pratt算法)是一种快速串匹配算法,它是詹姆斯·莫里斯(James Morris)和沃恩·普莱特(Vaughan Pratt)在1970年提出的一种快速匹配算法,这个算法对 BF 算法的改进很大,主要体现在匹配失败时,目标指针不用回溯,而是利用已经得到的“部分匹配”结果,将模式向右“滑动”若干位置后继续比较,避免了频繁回溯,普遍提高了匹配的工作效率,因此又被称为不回溯的字符串搜索算法。

假设有目标串T(t₀,t₁,t₂,t₃,……,tn-1)和模式串P(p₀,p₁,p₂,p₃,……,pm-1),若使用BF算法进行模式匹配,第一轮比较时,若tk≠pk,则算法结束这轮比较。wxmp

字符串T和P中第一个不相等的字符位置出现在位置k处,所以两串前k个字符是相等的,可以用字符串P(p₀,p₁,p₂,p₃,……,pk-1)代替字符串T'(t₀,t₁,t₂,t₃,……,tk-1),于是原目标串可转化为T(p₀,p₁,p₂,p₃,……,pk-1,tk,...,tn-1)。在进行第二次比较之前,算法同样把字符串P整体向后移动一个字符,此时,T与P的关系:

wxmp

在上面的比较中,首先比较的是 P中的首字符p0 与 T中的第2个字符p1,若与相等,则算法顺序比较 P中第2个字符P1 与 T中第3个字符P2,若不相等,则算法将模式串P整体向后移动一个字符,此时T与P之间的关系:

wxmp

算法依照相同的次序,首先对 P中字符p0 与 T中字符p2 进行比较,若相等则顺序比较后续字符,若不相等,则把P整体向后移动一个字符。

从上面的流程描述,都是对模式串的字符作比较,所以MP算法先是计算出模式字符串(串P)中各个字符之间的关系,然后再依据此关系与目标字符串(串T)进行匹配。记录串P中各个字符之间的关系的函数也被称为字符串P的失效函数。

# 2、MP算法中模式串的失效函数

失效函数的定义域为 j∈{0, 1, 2, 3, 4, 5, 6},也就是 0~Len(P)-1,Len(P)为串P的长度。

失效函数的值域的计算:对于 k∈{x | 0≤x<j},且 k 满足 p0 p1 … pk = pj-k pj-k+1 … pj 的最大正整数。

对于模式串P“caatcat”的失效函数实例(不能满足条件的k不存在则为-1):

j 0 1 2 3 4 5 6
p(j) c a a t c a t
f(j) -1 -1 -1 -1 0 1 -1

wxmp

① 当 j = 0,由于 0≤k<0,所以满足条件的 k 并不存在,所以 j 取 0,行不通,f(0) = -1。

② 当 j = 4,k 的可能取值有 0,1,2,3,由于 p0 = p4,p0p1 ≠ p3p4,p0p1p2 ≠ p2p3p4 以及 p0p1p2p3 ≠ p1p2p3p4,所以 f(4) = 0。

③ 当 j = 5,k 的可能取值有 0,1,2,3,4,同理 p0 ≠ p5,p0p1 = p4p5,p0p1p2 ≠ p3p4p5 ,p0p1p2p3 ≠ p2p3p4p5 以及 p0p1p2p3p4 ≠ p1p2p3p4p5,所以 f(5) = 1。

得到字符串P的失效函数后,就可以应用 MP 算法对它进行匹配。

总结一下,上面所述的是在求字符串前缀后缀的部分匹配值,如例子②: j = 4,字符串的子串“caatc”,它的前缀表达式为{“c”,“ca”,“caa”,“caat”},后缀表达式为{“aatc”,“atc”,“tc”,“c”},所以由“caatc”的前缀后缀得到的部分匹配值为 “c”,对应的就是上面说的 0。

"部分匹配"的实质是,有时候,字符串头部和尾部会有重复。比如,"ABCDAB"之中有两个"AB",那么它的"部分匹配值"就是2("AB"的长度)。模式串移动的时候,第一个"AB"向后移动4位(字符串长度-部分匹配值),就可以来到第二个"AB"的位置。

# 3、MP函数使用失效函数对字符串进行匹配

假设模式串 P = “caatcat”,目标字符串 T = “ctcaatcacaatcat”。

在第一轮匹配前,首先把模式字符串P与目标字符串T从各自第一个字符起对齐。

wxmp

有第一轮结果可知,模式字符串与目标字符串在第2个字符处发生失配。检测到适配后本轮结束,目标指针不发生回溯,仍指向失配的位置。由于失配发生在第2个字符处,此时 j = 1。所以模式P在下一轮匹配时的起始地址为 pf(1-1)+1, 即P0。

wxmp

在第二轮比较中,由于模式字符串P在的第1个字符处发生失配,此时 j = 0,所以让目标的指针前进一位,模式的起始比较地址回到p0。

wxmp

发现模式字符串P中的第7个字符处发生失配,此时 j = 6。可知模式字符串P在下一轮匹配时的起始比较地址为pf(6-1)+1,即p2。目标指针同样不发生回溯,仍指向发生失配的位置。

wxmp

经过第4轮比较后,匹配成功。通过简单分析,MP算法的时间复杂度大致为O(m+n),计算模式串的失效函数O(m),利用失效函数进行匹配O(n),m为模式串P的长度,n为目标串的长度。

**MP算法利用模式串P的前缀后缀的部分匹配值,mpNext[j] 是下面代码用到的。这个数组存的是在失配的时候,目标指针不用变,模式串P指针的位置就存在mpNext数组中,因为在失配前的主串和模式串所对比那一段都是相同的,所以从计算的mpNext数组中找出下一次需要比较的模式串P中第几个位置字符,并和主串中发生失配的那个地方的字符作对比,这就是为什么MP算法利用先前计算的结果来避免频繁的回溯,加速匹配过程,mpNext数组的初衷就是找到模式串的某一部分前缀匹配到某一部分后缀。**举个例子,比如上面那个j=6匹配过程图片中,失配发生在模式串P的第6位,主串在第8位(注意是从0开始),然后去从mpNext表中找到主串中第8个字符应该和模式串P的第2个字符比较,由上面那张图可见,主串失配前的两个字符都和模式串P的前两个字符相同,然后P(2)和T(8)比较,依然失配,然后再从mpNext找下一次P比较的位置,所以T(8)和P(0)比较。

”caatcat“的 mpNext 表如下:

j 0 1 2 3 4 5 6 7
p(j) c a a t c a t
mpNext[j] -1 0 0 0 0 1 2 0

# 4、代码

 1     /**
 2      * MP算法的失效函数
 3      *
 4      * @param x
 5      * @param m
 6      * @param mpNext 发生实配时,进行下一轮比较过程中模式P的起始比较地址
 7      */
 8     void preMp(char x[], int m, int mpNext[]) {
 9         int i, j;
10         i = 0;
11         j = mpNext[0] = -1;
12         while (i < m) {
13             while (j > -1 && x[i] != x[j])
14                 j = mpNext[j];
15             mpNext[++i] = ++j;
16         }
17     }
18 
19     /**
20      * MP算法
21      * @param p 模式串
22      * @param t 目标串
23      */
24     void mp(String p, String t) {
25         int m = p.length();
26         int n = t.length();
27         if (m > n) {
28             System.err.println("Unsuccessful match!");
29             return;
30         }
31 
32         char[] x = p.toCharArray();
33         char[] y = t.toCharArray();
34 
35         int i = 0;
36         int j = 0;
37         int[] mpNext = new int[m+1];
38         preMp(x, m, mpNext);
39 
40         while (j < n) {
41             while (i > -1 && x[i] != y[j])
42                 i = mpNext[i];
43             i++;
44             j++;
45             if (i >= m) {
46                 System.out.println("Matching index found at: " + (j - i + 1));
47                 i = mpNext[i];
48             }
49         }
50     }

# 参考文章

  • https://www.cnblogs.com/gaochundong/p/string_matching.html
  • https://www.cnblogs.com/magic-sea/tag/%E5%AD%97%E7%AC%A6%E4%B8%B2%E5%8C%B9%E9%85%8D%E7%AE%97%E6%B3%95/
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