代码随想录算法训练营day09|| 28. 实现 strStr()、459.重复的子字符串_c编程实现字符串的子串代码

字符串part02

28. 实现 strStr()函数

给定一个 haystack 字符串和一个 needle 字符串，在 haystack 字符串中找出 needle 字符串出现的第一个位置 (从0开始)。如果不存在，则返回  -1。

示例 1: 输入: haystack = "hello", needle = "ll" 输出: 2

示例 2: 输入: haystack = "aaaaa", needle = "bba" 输出: -1

说明: 当 needle 是空字符串时，我们应当返回什么值呢？这是一个在面试中很好的问题。 对于本题而言，当 needle 是空字符串时我们应当返回 0 。这与C语言的 strstr() 以及 Java的 indexOf() 定义相符。

思路： 本题是KMP 经典题目。（“烤馍片算法”）

KMP的经典思想就是:当出现字符串不匹配时，可以记录一部分之前已经匹配的文本内容，利用这些信息避免从头再去做匹配。

本篇将以如下顺序来讲解KMP：

• 什么是KMP
• KMP有什么用
• 什么是前缀表
• 为什么一定要用前缀表
• 如何计算前缀表
• 前缀表与next数组
• 使用next数组来匹配
• 时间复杂度分析
• 构造next数组
• 使用next数组来做匹配
• 前缀表统一减一 C++代码实现
• 前缀表（不减一）C++实现
• 总结

KMP有什么用

KMP主要应用在字符串匹配上。

KMP的主要思想是当出现字符串不匹配时，可以知道一部分之前已经匹配的文本内容，可以利用这些信息避免从头再去做匹配了。

所以如何记录已经匹配的文本内容，是KMP的重点，也是next数组肩负的重任。

不仅面试的时候可能写不出来，如果面试官问：next数组里的数字表示的是什么，为什么这么表示？ 估计大多数候选人都是懵逼的。（学完要能回答该问题）

（以字符串为 结尾 的子串的最长相等前后缀的一个集合）

什么是前缀表

写过KMP的同学，一定都写过next数组，那么这个next数组究竟是个啥呢？

next数组就是一个前缀表（prefix table）。

前缀表有什么作用呢？

前缀表是用来回退的，它记录了模式串与主串(文本串)不匹配的时候，模式串应该从哪里开始重新匹配。

为了清楚地了解前缀表的来历，我们来举一个例子：

要在文本串：aabaabaafa 中查找是否出现过一个模式串：aabaaf。

请记住文本串和模式串的作用，对于理解下文很重要，要不然容易看懵。所以说三遍

动画里，我特意把 子串aa 标记上了，这是有原因的，大家先注意一下，后面还会说到。

可以看出，文本串中第六个字符b 和 模式串的第六个字符f，不匹配了。如果暴力匹配，发现不匹配，此时就要从头匹配了。

但如果使用前缀表，就不会从头匹配，而是从上次已经匹配的内容开始匹配，找到了模式串中第三个字符b继续开始匹配。

此时就要问了前缀表是如何记录的呢？

首先要知道前缀表的任务是当前位置匹配失败，找到之前已经匹配上的位置，再重新匹配，此也意味着在某个字符失配时，前缀表会告诉你下一步匹配中，模式串应该跳到哪个位置。

那么什么是前缀表：记录下标i之前（包括i）的字符串中，有多大长度的相同前缀后缀。

 最长公共前后缀

文章中字符串的前缀是指不包含最后一个字符的所有以第一个字符开头的连续子串。

后缀是指不包含第一个字符的所有以最后一个字符结尾的连续子串。

正确理解什么是前缀什么是后缀很重要!

那么网上清一色都说 “kmp 最长公共前后缀” 又是什么回事呢？ 

我查了一遍 算法导论 和 算法4里KMP的章节，都没有提到 “最长公共前后缀”这个词，也不知道从哪里来了，我理解是用“最长相等前后缀” 更准确一些。

因为前缀表要求的就是相同前后缀的长度。

而最长公共前后缀里面的“公共”，更像是说前缀和后缀公共的长度。这其实并不是前缀表所需要的。

所以字符串a的最长相等前后缀为0。 字符串aa的最长相等前后缀为1。 字符串aaa的最长相等前后缀为2。 等等.....。

以下这句话，对于理解为什么使用前缀表可以告诉我们匹配失败之后跳到哪里重新匹配 非常重要！

下标5之前这部分的字符串（也就是字符串aabaa）的最长相等的前缀 和 后缀字符串是 子字符串aa ，因为找到了最长相等的前缀和后缀，匹配失败的位置是后缀子串的后面，那么我们找到与其相同的前缀的后面重新匹配就可以了。

所以前缀表具有告诉我们当前位置匹配失败，跳到之前已经匹配过的地方的能力。

很多介绍KMP的文章或者视频并没有把为什么要用前缀表？这个问题说清楚，而是直接默认使用前缀表。

 如何计算前缀表

（注意字符串的前缀是指不包含最后一个字符的所有以第一个字符开头的连续子串；后缀是指不包含第一个字符的所有以最后一个字符结尾的连续子串。）

可以看出模式串与前缀表对应位置的数字表示的就是：下标i之前（包括i）的字符串中，有多大长度的相同前缀后缀。 

找到的不匹配的位置， 那么此时我们要看它的前一个字符的前缀表的数值是多少。

为什么要前一个字符的前缀表的数值呢，因为要找前面字符串的最长相同的前缀和后缀。所以要看前一位的 前缀表的数值。

前一个字符的前缀表的数值是2， 所以把下标移动到下标2的位置继续比配。 可以再反复看一下上面的动画。

最后就在文本串中找到了和模式串匹配的子串了。

前缀表与next数组

很多KMP算法的实现都是使用next数组来做回退操作，那么next数组与前缀表有什么关系呢？

next数组就可以是前缀表，但是很多实现都是把前缀表统一减一（右移一位，初始位置为-1）之后作为next数组。

为什么这么做呢，其实也是很多文章视频没有解释清楚的地方。

其实这并不涉及到KMP的原理，而是具体实现，next数组既可以就是前缀表，也可以是前缀表统一减一（右移一位，初始位置为-1）。

使用next数组来匹配

以下我们以前缀表统一减一之后的next数组来做演示。

有了next数组，就可以根据next数组来 匹配文本串s，和模式串t了。

注意next数组是新前缀表（旧前缀表统一减一了）。

匹配过程动画如下：

时间复杂度分析

其中n为文本串长度，m为模式串长度，因为在匹配的过程中，根据前缀表不断调整匹配的位置，可以看出匹配的过程是O(n)，之前还要单独生成next数组，时间复杂度是O(m)。所以整个KMP算法的时间复杂度是O(n+m)的。

暴力的解法显而易见是O(n × m)，所以KMP在字符串匹配中极大地提高了搜索的效率。

为了和力扣题目28.实现strStr保持一致，方便大家理解，以下文章统称haystack为文本串, needle为模式串。

都知道使用KMP算法，一定要构造next数组。

 构造next数组

构造next数组其实就是计算模式串s，前缀表的过程。 主要有如下三步：

1. 初始化
2. 处理前后缀不相同的情况
3. 处理前后缀相同的情况

最后整体构建next数组的函数代码如下：(C++代码)

void getNext(int* next, const string& s){
    int j = -1;
    next[0] = j;
    for(int i = 1; i < s.size(); i++) { // 注意i从1开始
        while (j >= 0 && s[i] != s[j + 1]) { // 前后缀不相同了
            j = next[j]; // 向前回退
        }
        if (s[i] == s[j + 1]) { // 找到相同的前后缀
            j++;
        }
        next[i] = j; // 将j（前缀的长度）赋给next[i]
    }
}

使用next数组来做匹配

在文本串s里 找是否出现过模式串t。

定义两个下标j 指向模式串起始位置，i指向文本串起始位置。

那么j初始值依然为-1，为什么呢？ 依然因为next数组里记录的起始位置为-1。

int j = -1; // 因为next数组里记录的起始位置为-1
for (int i = 0; i < s.size(); i++) { // 注意i就从0开始
    while(j >= 0 && s[i] != t[j + 1]) { // 不匹配
        j = next[j]; // j 寻找之前匹配的位置
    }
    if (s[i] == t[j + 1]) { // 匹配，j和i同时向后移动
        j++; // i的增加在for循环里
    }
    if (j == (t.size() - 1) ) { // 文本串s里出现了模式串t
        return (i - t.size() + 1);
    }
}

 此时所有逻辑的代码都已经写出来了，力扣 28.实现strStr 题目的整体代码如下：

最终代码Java实现版本：

// 方法一：前缀表减1的Java实现
class Solution {
    public void getNext(int[] next, String s){
        int j = -1;
        next[0] = j;
        for (int i = 1; i < s.length(); i++){
            while(j >= 0 && s.charAt(i) != s.charAt(j+1)){
                j=next[j];
            }
 
            if(s.charAt(i) == s.charAt(j+1)){
                j++;
            }
            next[i] = j;
        }
    }
    public int strStr(String haystack, String needle) {
        if(needle.length()==0){
            return 0;
        }
 
        int[] next = new int[needle.length()];
        getNext(next, needle);
        int j = -1;
        for(int i = 0; i < haystack.length(); i++){
            while(j>=0 && haystack.charAt(i) != needle.charAt(j+1)){
                j = next[j];
            }
            if(haystack.charAt(i) == needle.charAt(j+1)){
                j++;
            }
            if(j == needle.length()-1){
                return (i-needle.length()+1);
            }
        }
 
        return -1;
    }
}

class Solution {
    //前缀表（不减一）Java实现
    public int strStr(String haystack, String needle) {
        if (needle.length() == 0) return 0;
        int[] next = new int[needle.length()];
        getNext(next, needle);
 
        int j = 0;
        for (int i = 0; i < haystack.length(); i++) {
            while (j > 0 && needle.charAt(j) != haystack.charAt(i)) 
                j = next[j - 1];
            if (needle.charAt(j) == haystack.charAt(i)) 
                j++;
            if (j == needle.length()) 
                return i - needle.length() + 1;
        }
        return -1;
 
    }
    
    private void getNext(int[] next, String s) {
        int j = 0;
        next[0] = 0;
        for (int i = 1; i < s.length(); i++) {
            while (j > 0 && s.charAt(j) != s.charAt(i)) 
                j = next[j - 1];
            if (s.charAt(j) == s.charAt(i)) 
                j++;
            next[i] = j; 
        }
    }
}

class Solution {
    /**
     * 基于窗口滑动的算法（本题没有限制时间复杂度，这种方法也能通过）
     * <p>
     * 时间复杂度：O(m*n)
     * 空间复杂度：O(1)
     * 注：n为haystack的长度，m为needle的长度
     */
    public int strStr(String haystack, String needle) {
        int m = needle.length();
        int n = haystack.length();
        //当needle为空字符串时，返回0
        if(m == 0){
            return 0;
        }
        //当needle长度大于haystack时，一定不是，返回-1，
        if(n < m){
            return -1;
        }
 
        int i = 0;
        int j = 0;
        while(i < n - m + 1){ //i是外层循环，遍历haystack中的字符
            //找到首字母相等
            while(i < n && haystack.charAt(i) != needle.charAt(j)){//j是内层循环，找needle中的字符
                i++;
            }
            if(i == n){
                //没有首字母相等的
                return -1;
            }
            //到这说明有首字母相等，遍历后续字符，判断是否相等
            i++;
            j++;
            while(i < n && j < m && haystack.charAt(i) == needle.charAt(j)){
                //i<n、j<m、且 haystack.charAt(i) == needle.charAt(j)
                //表示在两个字符串未遍历完且当前字符相同时进行循环。
                i++;
                j++;
            }
            if(j == m){//j=m说明遍历完needle了，说明找到了
                return i-j;//返回i-j，即匹配开始的位置
            }else{//j最终还是<m,未找到
                i = i - (j - 1);//？没看懂作用在哪，但没有这两行就不通过，懂了，调整匹配位置的
                j = 0;
            }
        }
        return -1;
    }
}

 当循环结束时，有两种情况：

• 如果 j == m，说明 needle 已经完全匹配了，即找到了子字符串的位置，返回 i - j，即匹配开始的位置。
• 如果 j < m，说明 needle 还没有完全匹配，此时需要调整 i 和 j 的值：
  • i = i - (j - 1)：将 i 回溯到之前匹配的起始位置的下一个字符处，这样可以保证下一轮匹配从上一轮匹配失败的下一个字符开始。
  • j = 0：将 j 重置为 0，因为在下一轮匹配中，需要从 needle 的开头重新开始匹配。

459.重复的子字符串

 给定一个非空的字符串，判断它是否可以由它的一个子串重复多次构成。给定的字符串只含有小写英文字母，并且长度不超过10000。

示例 1:

• 输入: "abab"
• 输出: True
• 解释: 可由子字符串 "ab" 重复两次构成。

示例 2:

• 输入: "aba"
• 输出: False

 思路：

暴力的解法， 就是一个for循环获取 子串的终止位置， 然后判断子串是否能重复构成字符串，又嵌套一个for循环，所以是O(n^2)的时间复杂度。

有的同学可以想，怎么一个for循环就可以获取子串吗？ 至少得一个for获取子串起始位置，一个for获取子串结束位置吧。

其实我们只需要判断，以第一个字母为开始的子串就可以，所以一个for循环获取子串的终止位置就行了。 而且遍历的时候 都不用遍历结束，只需要遍历到中间位置，因为子串结束位置大于中间位置的话，一定不能重复组成字符串。

暴力的解法，这里就不详细讲解了。

主要讲一讲移动匹配 和 KMP两种方法。

移动匹配：

当一个字符串s：abcabc，内部由重复的子串组成，那么这个字符串的结构一定是这样的：

也就是由前后相同的子串组成。

那么既然前面有相同的子串，后面有相同的子串，用 s + s，这样组成的字符串中，后面的子串做前串，前面的子串做后串，就一定还能组成一个s，如图：

所以判断字符串s是否由重复子串组成，只要两个s拼接在一起，里面还出现一个s的话，就说明是由重复子串组成。

当然，我们在判断 s + s 拼接的字符串里是否出现一个s的的时候，要刨除 s + s 的首字符和尾字符，这样避免在s+s中搜索出原来的s，我们要搜索的是中间拼接出来的s。

（C++代码 ，调用库函数实现）

class Solution {
public:
    bool repeatedSubstringPattern(string s) {
        string t = s + s;
        t.erase(t.begin()); t.erase(t.end() - 1); // 掐头去尾
        if (t.find(s) != std::string::npos) return true; // r
        return false;
    }
};

• 时间复杂度: O(n)
• 空间复杂度: O(1)

 不过这种解法还有一个问题，就是 我们最终还是要判断 一个字符串（s + s）是否出现过 s 的过程，大家可能直接用contains，find 之类的库函数。 却忽略了实现这些函数的时间复杂度（暴力解法是m * n，一般库函数实现为 O(m + n)）。

KMP算法 ：

在一个串中查找是否出现过另一个串，这是KMP的看家本领。那么寻找重复子串怎么也涉及到KMP算法了呢？

KMP算法中next数组为什么遇到字符不匹配的时候可以找到上一个匹配过的位置继续匹配，靠的是有计算好的前缀表。 前缀表里，统计了各个位置为终点字符串的最长相同前后缀的长度。

那么 最长相同前后缀和重复子串的关系又有什么关系呢。

可能很多录友又忘了 前缀和后缀的定义，再回顾一下：

• 前缀是指不包含最后一个字符的所有以第一个字符开头的连续子串；
• 后缀是指不包含第一个字符的所有以最后一个字符结尾的连续子串

在由重复子串组成的字符串中，最长相等前后缀不包含的子串就是最小重复子串，这里拿字符串s：abababab 来举例，ab就是最小重复单位，如图所示：

 如何找到最小重复子串：

 ....................

数组长度为：len。

如果len % (len - (next[len - 1] + 1)) == 0 ，则说明数组的长度正好可以被 (数组长度-最长相等前后缀的长度) 整除 ，说明该字符串有重复的子字符串。

数组长度减去最长相同前后缀的长度相当于是第一个周期的长度，也就是一个周期的长度，如果这个周期可以被整除，就说明整个数组就是这个周期的循环。

强烈建议大家把next数组打印出来，看看next数组里的规律，有助于理解KMP算法

next[len - 1] = 7，next[len - 1] + 1 = 8，8就是此时字符串asdfasdfasdf的最长相同前后缀的长度。

(len - (next[len - 1] + 1)) 也就是： 12(字符串的长度) - 8(最长公共前后缀的长度) = 4， 4正好可以被 12(字符串的长度) 整除，所以说明有重复的子字符串（asdf）。

最终代码Java实现版本：

class Solution {
    public boolean repeatedSubstringPattern(String s) {
        if (s.equals("")) return false;
 
        int len = s.length();
        // 原串加个空格(哨兵)，使下标从1开始，这样j从0开始，也不用初始化了
        s = " " + s;
        char[] chars = s.toCharArray();
        int[] next = new int[len + 1];
 
        // 构造 next 数组过程，j从0开始(空格)，i从2开始
        for (int i = 2, j = 0; i <= len; i++) {
            // 匹配不成功，j回到前一位置 next 数组所对应的值
            while (j > 0 && chars[i] != chars[j + 1]) j = next[j];
            // 匹配成功，j往后移
            if (chars[i] == chars[j + 1]) j++;
            // 更新 next 数组的值
            next[i] = j;
        }
 
        // 最后判断是否是重复的子字符串，这里 next[len] 即代表next数组末尾的值
        if (next[len] > 0 && len % (len - next[len]) == 0) {
            return true;
        }
        return false;
    }
}