python字符串str是在Python编写程序过程中，最常见的一种基本数据类型。字符串是许多单个子串组成的序列，其主要是用来表示文本。字符串是不可变数据类型，也就是说你要改变原字符串内的元素，只能是新建另一个字符串。字符串匹配就是基于最简单的字符比较，其中的模式串就是普通字符串，所做匹配是在目标串里查找等于模式串的子串。也就是说，比较的一方是表示模式的字符串，另一方是目标字符串的所有可能子串。我们常用的就是朴素的串匹配算法和无回溯串匹配算法（KMP算法）。
| 导语 字符串匹配算法通常分为两个步骤：预处理（Preprocessing）和匹配（Matching）。所以算法的总运行时间为预处理和匹配的时间的总和。 1.明确你的目标是算法选择最重要的事 文本匹配算法有很多，按照匹配模式串的个数，通常分为单模匹配和多模匹配，根据匹配的精确程度，可以分为精确匹配和模糊匹配。 无论是单模还是多模，精确抑或模糊，都是由最简单的暴力匹配算法作为基础，通过一点点微小进步，缓慢的优化拓展出来的，一系列基于特定数据结构的算法集合。除了作为字符串匹配算法之源头的暴力匹配算法外，其余
字符串匹配是我们在编程中常见的问题，其中从一个字符串(主串)中检测出另一个字符串(模式串)是一个非常经典的问题，当提及到这个问题时我们首先想到的算法可能就是暴力匹配，下面的动图就展示了暴力匹配的流程。
Python字符串str是在Python编写程序过程中，最常见的一种基本数据类型。字符串是许多单个子串组成的序列，其主要是用来表示文本。字符串是不可变数据类型，也就是说你要改变原字符串内的元素，只能是新建另一个字符串。字符串匹配就是基于最简单的字符比较，其中的模式串就是普通字符串，所做匹配是在目标串里查找等于模式串的子串。也就是说，比较的一方是表示模式的字符串，另一方是目标字符串的所有可能子串。我们常用的就是朴素的串匹配算法和无回溯串匹配算法（KMP算法）。
字符串模式匹配是常见的算法之一，在实际生活中有较高的使用频率，特别是在当下的互联网服务中，经常用于游戏角色名检查、论坛发帖、直播弹幕、分类打标签、入侵检测等场景。字符串模式匹配又分为单模匹配和多模匹配，区别在于单模匹配是搜索一个模式串，多模式匹配是搜索多个模式串。由于无数大佬前赴后继的投入到模式匹配算法的研究中，时至今日，又有大量成熟的匹配算法，这里姜维大家简要介绍一些，可以根据自身业务需要选用。
也就是说，KMP算法是用来解决字符串匹配问题的，从一个主字符串text中寻找一个子字符串(模式字符串)pattern，看这个子串是否在主串中，比如对于text='abaacababcac'和pattern='ababc'，子串是包含在主串中的，同时它在主串中的索引是5。
在示例代码中，str是一个字符串的变量名称，hello world则是该字符串的值，字符串的长度为11，该字符串的表示如下图所示：
KMP算法的核心思想是在匹配过程中利用已经匹配的部分信息来避免重复匹配。其主要步骤如下：
KMP 算法可以说是字符串匹配算法中最知名的算法了，KMP 算法是根据三位作者（D.E.Knuth，J.H.Morris 和 V.R.Pratt）的名字来命名的，算法的全称是 Knuth Morris Pratt 算法，简称为 KMP 算法。
KMP(Knuth-Morris-Pratt) 算法是一种常见的字符串匹配算法，在主字符串 S 中查找字符串 M 出现的起始位置，通过 M 的自身信息来减少无效的查询次数。
字符串匹配算法用于在一个文本串中查找一个模式串的出现位置。字符串匹配问题在文本处理、搜索引擎、数据分析等领域都有广泛的应用。
字符串的模式匹配是NLP领域的基础任务，可以帮助我们在大量的文本内容中快速找到需要的文本信息，比如在文章中搜索关键词的位置和数量。
网络信息中充满大量的字符串，对信息的搜寻至关重要，因此子字符串查找（即字符串匹配）是使用频率非常高的操作：给定一段长度为N的文本和长度为M的模式字符串（N≥M），在文本中找到一个和模式串相匹配的子串。由这个问题可以延伸至统计模式串在文本中出现的次数、找出上下文（和该模式串相符的子字符串周围的文字）等更复杂的问题。
kmp算法又称“看毛片”算法，是一个效率非常高的字符串匹配算法。不过由于其难以理解，所以在很长的一段时间内一直没有搞懂。虽然网上有很多资料，但是鲜见好的博客能简单明了地将其讲清楚。在此，综合网上比较好的几个博客（参见最后），尽自己的努力争取将kmp算法思想和实现讲清楚。 kmp算法完成的任务是：给定两个字符串O和f，长度分别为n和m，判断f是否在O中出现，如果出现则返回出现的位置。常规方法是遍历a的每一个位置，然后从该位置开始和b进行匹配，但是这种方法的复杂度是O(nm)。kmp算法通过一个O(m)的预处理
今天是小浩算法“365刷题计划”第84天 。前几天的内容大家可能会觉得比较散。这是因为我目前正在筹划背包系列和贪心系列两个主题的内容，所以时间比较紧张，就拿出了之前写的一些题解凑凑数。不过呢，今天我将为大家开启一个新的篇章 - 字符串匹配系列篇，文章写得很用心，相信大家定有所获。
相对于那些要对树、图进行操作的算法，这个算法要处理的是一维线性的字符序列。看起来似乎简单不少，那么算法难度会更低吗？让我们来看看。
KMP算法是一种字符串匹配算法，可以在 O(n+m) 的时间复杂度内实现两个字符串的匹配。本文将引导您学习KMP算法。
我们在平时的软件开发，尤其是嵌入式开发，字符串匹配是非常重要的一个算法。而目前常用的字符串匹配算法有很多，下面就来介绍几个。
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。
软件算法中，最基础的算法要数排序和查找了，而字符串模式匹配算法可谓是基础中的基础，而最有名又最具代表性的字符串匹配算法要数 KMP 算法了，本文我们就来详细介绍一下 KMP 算法
给你两个字符串 haystack 和 needle ，请你在 haystack 字符串中找出 needle 字符串的第一个匹配项的下标（下标从 0 开始）。如果 needle 不是 haystack 的一部分，则返回 -1 。
由于需要做一个快速匹配敏感关键词的服务，为了提供一个高效，准确，低能耗的关键词匹配服务，我进行了漫长的探索。这里把过程记录成系列博客，供大家参考。
Ⅱ.j=2,k=1,P[a]!=P[b],∴k = next[k]即k = next[1]=0,j=2不变
首先从最简单的字符串匹配算法 —— BF 算法说起，BF 是 Brute Force 的缩写，中文译作暴力匹配算法，也叫朴素匹配算法。
所谓字符串匹配算法，简单地说就是在一个目标字符串中查找是否存在另一个模式字符串。如在字符串 "ABCDEFG" 中查找是否存在 “EF” 字符串。
通过一位一位的移动，来计算和相比较的目标字符串的hash值，这个减少比较的次数，但是也会出现需要移动一次，比较整个字符串的内容，跟暴力算法一样了
字符串匹配是计算机科学中最古老、研究最广泛的问题之一。我们有很多时候需要在一个较长的字符串寻找出现的子串的位置。在字符串不长时，我们对效率可能还没有太多需求，但是当字符串很长时，便需要一个效率优秀的算法来进行更好的字符串匹配了。这次我们便引入C++的<string>头文件，利用里面的string类来进行两种算法的简单介绍。
给你两个字符串 haystack 和 needle ，请你在 haystack 字符串中找出 needle 字符串出现的第一个位置（下标从 0 开始）。如果不存在，则返回 -1 。
字符串是数据结构中比较简单的一种，但又是我们最常用的数据结构之一。对于字符串对象，最重要的操作之一便是字符串匹配（查找），本篇文章便向大家介绍一个典型的匹配算法—BF算法
KMP算法是我们数据结构串中最难也是最重要的算法。难是因为KMP算法的代码很优美简洁干练，但里面包含着非常深的思维。真正理解代码的人可以说对KMP算法的了解已经相当深入了。而且这个算法的不少东西的确不容易讲懂，很多正规的书本把概念一摆出直接劝退无数人。这篇文章将尽量以最详细的方式配图介绍KMP算法及其改进。文章的开始我先对KMP算法的三位创始人Knuth,Morris,Pratt致敬，懂得这个算法的流程后你真的不得不佩服他们的聪明才智。
在解决字符串匹配问题中，若不使用python内置函数，大部分时候会想到使用BF(暴力循环)算法来解决。然而，这样会产生一个问题：算法的时间复杂度过高，匹配的字符串过长，往往会导致计算结果超时。如果使用KMP算法就能减少不必要的循环匹配计算，极大的减少算法的时间复杂度。
关于字符串匹配算法有很多，之前我有讲过一篇 KMP 匹配算法：图解字符串匹配 KMP 算法，不懂 kmp 的建议看下，写的还不错，这个算法虽然很牛逼，但在实际中用的并不是特别多。至于选择哪一种字符串匹配算法，在不同的场景有不同的选择。
KMP算法是一种改进的字符串匹配算法，由D.E.Knuth与J.H.Morris和V.R.Pratt同时发现，因此人们称它为克努特—莫里斯—普拉特算法。KMP算法主要分为两个步骤：字符串的自我匹配，目
动态规划是一种解决多阶段决策问题的数学思想和算法，是一种基于最优化原理的思想。其基本思路是把一个复杂的问题分解成若干个简单的子问题，然后逐步求解每个子问题，最终得到整个问题的最优解。
在主串A中查找模式串B的出现位置，其中如果A的长度是n，B的长度是m，则n > m。当我们暴力匹配时，在主串A中匹配起始位置分别是 0、1、2….n-m 且长度为 m 的 n-m+1 个子串。
本专栏旨在快速了解常见的数据结构和算法。在需要使用到相应算法时，能够帮助你回忆出常用的实现方案并且知晓其优缺点和适用环境。
单凭上面的概念，大家可能还不是特别理解，下面我们通过一个具体的例子再来带大家理解一下这个算法：
Trie 树，也叫「前缀树」或「字典树」，顾名思义，它是一个树形结构，专门用于处理字符串匹配，用来解决在一组字符串集合中快速查找某个字符串的问题。
关于字符串匹配KMP算法其实不难，只要理解字符串下一步匹配需要移动的个数就可以了，但是说是这么说，实际理解肯定会有或多或少的问题，要是大家看完之后还是有问题有疑问的同学，可以再文章底部加我~
假设我们有这样一个要求,一个字符串S,一个匹配字符串P,我们想知道匹配串P是否被包含在字符串S中,如果包含那它在S的什么位置上? 解决这个问题最简单的方法就是暴力匹配,匹配串中的一个元素匹配到了,就
假设要从主串 s = “goodgoogle” 中找到 t = “google” 子串。根据我们的思考逻辑，则有：
kmp算法用于字符串的模式匹配，也就是找到模式字符串在目标字符串的第一次出现的位置 比如 abababc 那么bab在其位置1处，bc在其位置5处 我们首先想到的最简单的办法就是蛮力的一个字符一个字符的匹配，但那样的时间复杂度会是O(m*n) kmp算法保证了时间复杂度为O(m+n)
举例来说，有一个字符串"BBC ABCDAB ABCDABCDABDE"，我想知道，里面是否包含另一个字符串"ABCDABD"？
字符串匹配是数据库开发和文字处理软件的关键。幸运的是所有现代编程语言和字符串库函数,帮助我们的日常工作。不过理解他们的原理还是比较重要的。
数据结构中，字符串要单独用一种存储结构来存储，称为串存储结构。这里的串指的就是字符串。
给定一个只包括 '('，')'，'{'，'}'，'['，']' 的字符串 s ，判断字符串是否有效。
今天要讲的这道题是 bilibili 今年的笔试真题，也是一道关于栈的经典面试题。
当我们需要从文档中查找某个关键词时，就用到了子字符串查找技术。比如在某个数据库导出文档中想要查找所有用户的密码，想在一个学长给的word题库中查找你正在做的检测题的答案。就像上边这个表格，我们想要在字符串文本中查找模式所在位置，并返回这个位置给用户。这个功能是怎么实现的呢？ 我们可以简单暴力的来实现，从头开始一个字符一个字符的比较字符串文本和模式，如果匹配失败，再从字符串文本的下一个位置开始跟模式从头比较，重复这个过程，如果成功，则返回模式在字符串中的起始位置。
以上代码中的buildNext函数和findLongestPrefix函数都是KMP算法中的常见实现。其中，buildNext函数用于构建模式串T的部分匹配表（也称为next数组），而findLongestPrefix函数则使用双指针和next数组进行匹配，寻找T串的前缀在S串中出现的最长长度。
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