1. 明确问题
我们首先要明确，我们要做的事情是什么：给定字符串M和N（M.length >= N.length），请找出N在M中出现的匹配位置。说白了，就是一个简单的字符串匹配。或许你会说这项工作没什么难度啊，其实只要从头开始比较两个字符串对应字符相等与否，不相等就再从M的下一位开始比较就好了么。是的，这就是一个传统的思路，总结起来其思想如下：
-
当
m[j] === n[i]时，i与j同时+1； -
当
m[j] !== n[i]时，j回溯到j-i+1，i回溯到0，然后回到第一步； -
当
i === len(n)时，说明匹配完成，输出一个匹配位置，之后回到第二步，查找下一个匹配点。
我们举个例子来演示一下这个比较的方法，给定字串M - abcdabcdabcde，找出N - abcde这个字符串。传统思路解法如下：
i: 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 1 2
M: a b c d a b c d a b c d e
N: a b c d e // 匹配四位成功后发现a、e不匹配
i: 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 1 2
M: a b c d a b c d a b c d e
N: a b c d e // 发现 a、b不匹配
i: 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 1 2
M: a b c d a b c d a b c d e
N: a b c d e // 发现 a、c不匹配
i: 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 1 2
M: a b c d a b c d a b c d e
N: a b c d e // 发现 a、d不匹配
i: 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 1 2
M: a b c d a b c d a b c d e
N: a b c d e // 匹配四位成功后发现a、e不匹配
i: 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 1 2
M: a b c d a b c d a b c d e
N: a b c d e // 发现 a、b不匹配
i: 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 1 2
M: a b c d a b c d a b c d e
N: a b c d e // 发现 a、c不匹配
i: 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 1 2
M: a b c d a b c d a b c d e
N: a b c d e // 发现 a、d不匹配
i: 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 1 2
M: a b c d a b c d a b c d e
N: a b c d e // 匹配成功
嗯，看起来蛮不错，匹配出了正确的结果。但是我们可以从N的角度上来看待一下这个匹配的过程：N串发现第一次的匹配其实挺完美的，就差一步就可以匹配到位了——结果第4位的a、e不匹配。这种功亏一篑的挫败感深深的影响了字符串N，指向它的指针不得不回到它的头部，开始与M的下一个字符匹配。“b不匹配、c不匹配、d不匹配……”这种感觉简直糟糕透了，直到N又发现一个a，继而又发现了接下来的b、c、d——这让N仿佛找到了第一次的感觉。可当指针走到第四位时，悲剧还是发生了。懊恼的N再次将指针指向自己的头部，开始与M的下一个字符进行匹配。“b不匹配、c不匹配、d不匹配……” N嘟囔着这句仿佛说过一遍的话，直到遇见了下一个a。这次N一点欣喜都没有，尽管匹配获得了成功，但是它总觉得上两次对它的打击实在是太大了。
“有没有什么改进的办法呢？如果一开始就没有产生匹配成功，只能下移一位进行重新匹配，这一点毋庸置疑。但是产生了部分匹配之后再发现不匹配，还需要再从头回溯吗？前两次的匹配我已经很努力的得出了匹配结果，难道因为一位的不匹配便要抛弃一切从头再来吗？”N努力思考着这个问题，然后回顾了一下刚才的匹配过程，“刚才在每一次回溯匹配的过程中，我都经历了b、c、d的不匹配，这是重复的啊！等等，b、c、d这三个字符好像很面熟啊，这……不是我本身吗？噢噢对的，因为之前我已经部分匹配成功了么，所以M中的这些字符肯定就和我本身匹配成功的那一部分是一样的啊，也就是说，如果产生了部分匹配成功，那么再次回溯就会和我本身进行比较；如果产生了多次部分匹配成功的情况，那就要多次与自己本身进行比较。这明显产生了冗余吗！”
能不能解决这个冗余呢？N想了一会儿，然后笃定的得出了一个结论：既然要多次比较自身，那不如先将自身比较一遍，得出比较结果保存起来，下次使用时直接调用就好了啊！
如果有读者跟不上字符串N的思路看的云里雾里，那么我就直接给出一个不难记住的结论好了：减少匹配冗余步数的精髓在于对字符串N进行预处理，通常我们把处理结果保存在一个叫做模式值（如果你看过别的文章，里面可能会有一个奇怪的看不懂的数组，那就是这个模式值数组了，又称作backtracking、Next[n]、T[n]、失效函数等等）的数组中。
2. 模式值数组与最长首尾匹配
可能有读者因上一节的匹配太缭乱而直接跳到这里，那笔者再重复一遍已经得到的结论：我们需要对字符串N进行预处理，得到一个叫做模式值数组的东西。那么我们怎样处理字符串N呢？
这个东西如果我们能思考出来，那我们就可以在KMP算法后面多写一个字母了（KMP算法是以其发现者Knuth, Morris, Pratt三人的名字首字母命名的）。我们首先感谢这三位大拿不辞辛劳的研究，然后直接给出这个处理的方法：寻找最长首尾匹配位置。
这是什么意思呢？首尾匹配位置就是说，给定一个字符串N（长度为n，即N由N[0]...N[n]组成），找出是否存在这样的i，使得N[0]=N[n-i]，N1=N[n-i-1]，……，N[i]=N[n]，不存在返回-1。如下图所示：
图中绿色的部分完全相等，满足首尾匹配。且不会找出一点k，k>i且满足N[0]=N[n-k]，N1=N[n-k-1]，……，N[k]=N[n]。我们假设确定最长首尾匹配的位置的函数为next，即 next(N[n])=i 当在匹配的过程中，发现N的j+1位不匹配时，回溯到第 next(N[j])+1 位来进行查找是最优的，换言之，next(N[j])+1 位是最早可能产生匹配的位置，之前的位都不可能产生匹配。证明如下：
- 证明匹配：我们设 next(N[j]) = e，则满足N[0...e] = N[j-e...j]。当N[j+1] != M[y+1]时，可知已经完成匹配：M[y-j...y] = N[0...j]，则M[y-e...y] = N[j-e...j]。由此可以推知N[0...e] = M[y-e...y]，即将N后移至首尾相等位置，仍然可以满足匹配，接下来只需要查看N[e+1]与M[y+1]是否相等即可。
- 证明最优：依然用反证法，假设存在f，f>e，满足N[0...f] = M[y-f...y]，即其匹配位置出现在更早的位置，则由于M[y-j...y] = N[0...j]，则M[y-f...y] = N[j-f...j]，则满足N[j-f...j] = N[0...f]，则e就不是最长的首尾匹配点，与原假设不符。因此e点时最早可能产生匹配的位置。如图所示：
经过以上重重繁琐证明，我们终于得出了这样的结论——当部分匹配成功N[0...j]，发现不匹配N[j+1]要进行回溯时，回溯到next(N[j])是最优的。而next()就是求取字符串N[0...j]中最长首尾匹配位置的函数。如果你把这一系列的值求取出来，保存到一个数组里，如next[j] = next(N[j])，那么这个数组就是所谓的模式值数组。
3. 模式值数组的求取
我知道又有读者会直接跳到这一段——没关系，我们复述一下我们前两节得到的结论：一切的问题都归结于如何进行最长首尾匹配。我们把问题简化如下：对于给定的字符串N，如何返回其最长首尾匹配位置？如abca，返回0，表示第0位与最后一位匹配；abcab，返回1，表示N[0,1]=N[n-1,n]；abc，返回-1，表示没有首尾匹配，等等。
简单的想一下这个问题，发现用递归求取是一个不错的办法。首先我们假设N[j]已经求出了next（next(N[0...j]) = i），那么对于N[j+1]的next应该怎么求呢？
三种情况：
-
N[j+1] == N[i+1]：这个情况十分的乐观，我们可以直接说next(N[0...j+1]) = i+1。至于证明则依然用反证法，可以很容易的得出这个结论。 -
N[j+1] != N[i+1]：这个情况就比较复杂，我们就需要循环查找i的next，即i = next(N[0...i])，之后再用N[j+1]与N[i+1]比较，知道其相等为止。我们依然用一张图来说明这个问题：
假设上图中k = next(i)，那么我们说如果N[k+1] == N[j+1]，那么k+1就是最长的首尾匹配位置，即next(N[j+1]) = k+1。你很快会发现这个证明模式与刚才的证明模式非常相同：首先我们证明其匹配，对于N[0...k]来说，其与N[i-k...i]匹配，同时由于N[0...i]与N[j-i...j]匹配，则N[i-k...i]与N[j-k...j]匹配，则N[0...k]与N[j-k...j]匹配。则如果N[k+1] == N[j+1]，我们就可以说k+1是一个首尾匹配位置。如果要证明其实最长，那么可以依然用反证法，得出这个结论。
- 最后，如果未能发现相等，返回-1。证明新的字符串N[0...j+1]无法产生首尾匹配。
我们用js代码实现以下这个算法，这里我们规定如果字符串只有一位，如a，其返回值也是-1，作为递归的终止条件。代码如下所示：
function next(N, j) {
if (j == 0) return -1 // 递归终止条件
var i = next(N, j-1) // 获取上一位next
if (N[i+1] == N[j]) return i+1 // 情况1
else {
while (N[i+1] != N[j] && i >= 0) i = next(N, i)
if (N[i+1] == N[j]) return i+1 // 情况2
else return -1 // 情况3
}
}
我们来看一下这段代码有没有可以精简之处，情况1实际上与情况2是重复的，我们在while循环里已经做了这样的判断，所以我们可以将这个if-else分支剪掉合并成一个，如下所示：
function next(N, j) {
if (j == 0) return -1 // 递归终止条件
var i = next(N, j-1) // 获取上一位next
while (N[i+1] != N[j] && i >= 0) i = next(N, i)
if (N[i+1] == N[j]) return i+1 // 情况1、2
else return -1 // 情况3
}
好的，我们已经有了求取next数组的函数，接下来我们就可以进行next[i] = next(i)的赋值操啦~等一下，既然我们本来的目的就是要保存一个next数组，而在递归期间也会重复用到前面保存的内容（next(N, i)）那我们为什么还要用递归啊，直接从头保存不就好了么！
于是我们直接修改递归函数如下，开辟一个数组保存递归的结果：
function getnext(N) {
var next = [-1]
, n = N.length
, j = 1 // 从第二位开始保存
, i
for (; j < n; j++) {
i = next[j-1]
while (N[i+1] != N[j] && i >= 0) i = next[i]
if (N[i+1] == N[j]) next[j] = i+1 // 情况1、2
else next[j] = -1 // 情况3
}
return next
}
我们再来看一下这个程序的 i = next[j-1] 的这个赋值。其实在每次循环结束后，i的值都有两种可能：
- 情况1、2：则i = next[j]-1，当j++时，i == next[j-1]-1
- 情况3：情况3是因为i < 0而跳出while循环，所以i的值为-1，而next[j]=-1，也就是说j++时，i ==next[j-1]
所以我们可以把循环改成这样：
var i = -1
for (; j < n; j++) {
while (N[i+1] != N[j] && i >= 0) i = next[i]
if (N[i+1] == N[j]) i++ // 情况1、2
next[j] = i // 情况3
}
大功告成！这样我们就得出了可以求取模式值数组next的函数，那么在具体的匹配过程中怎样进行呢？
4. KMP匹配
经过上面的努力我们求取了next数组——next[i]保存的是N[0...i]的最长首尾匹配位置。在进行字符串匹配的时候，我们在N[j+1]位不匹配时，只需要回溯到N[next[j]+1]位进行匹配即可。这里的证明我们已经在第二节中给出，所以这里直接按照证明写出程序：
function kmp(M, N) {
var next = getnext(N)
, match = []
, m = M.length
, n = N.length
, j = 0
, i = -1
for (; j < m; j++) {
while (N[i+1] != M[j] && i >= 0) i = next[i] // 2. 否则回溯到next点继续匹配
if (N[i+1] == M[j]) i++ // 1. 如果相等继续匹配
if (i == n-1) {match.push(j-i); i = next[i]} // 如果发现匹配完成输出成功匹配位置
// 否则返回i=-1，继续从头匹配
}
return match
}
这里的kmp程序是缩减过的，其逻辑与 getnext() 函数相同，因为都是在进行字符串匹配，只不过一个是匹配自身，一个是两个对比而已。我们来分析一下这段代码的时间复杂度，其中有一个for循环和一个while循环，对于整个循环中的while来说，其每次回溯最多回溯i步（因为当i < 0时停止回溯），而i在整个循环中的递增量最多为m（当匹配相等时递增）故while循环最多执行m次；按照平摊分析的说法，摊还到每一个for循环中时间复杂度为O(1)，总共的时间复杂度即为O(m)。同理可知，getnext() 函数的时间复杂度为O(n)，所以整个KMP算法的时间复杂度即为O(m+n)。
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