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KMP算法还能干这个
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
示例 3:
输入: "abcabcabcabc"
输出: True
解释: 可由子字符串 "abc" 重复四次构成。 (或者子字符串 "abcabc" 重复两次构成。)
这又是一道标准的KMP的题目。
如果KMP还不够了解,可以看我的B站:
我们在字符串:KMP算法精讲里提到了,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?
这里就要说一说next数组了,next 数组记录的就是最长相同前后缀( 字符串:KMP算法精讲 这里介绍了什么是前缀,什么是后缀,什么又是最长相同前后缀), 如果 next[len - 1] != -1,则说明字符串有最长相同的前后缀(就是字符串里的前缀子串和后缀子串相同的最长长度)。
最长相等前后缀的长度为:next[len - 1] + 1。
数组长度为:len。
如果len % (len - (next[len - 1] + 1)) == 0 ,则说明 (数组长度-最长相等前后缀的长度) 正好可以被 数组的长度整除,说明有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
如图:
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)。
C++代码如下:(这里使用了前缀表统一减一的实现方式)
class Solution {
public:
void getNext (int* next, const string& s){
next[0] = -1;
int j = -1;
for(int i = 1;i < s.size(); i++){
while(j >= 0 && s[i] != s[j+1]) {
j = next[j];
}
if(s[i] == s[j+1]) {
j++;
}
next[i] = j;
}
}
bool repeatedSubstringPattern (string s) {
if (s.size() == 0) {
return false;
}
int next[s.size()];
getNext(next, s);
int len = s.size();
if (next[len - 1] != -1 && len % (len - (next[len - 1] + 1)) == 0) {
return true;
}
return false;
}
};
前缀表(不减一)的C++代码实现
class Solution {
public:
void getNext (int* next, const string& s){
next[0] = 0;
int j = 0;
for(int i = 1;i < s.size(); i++){
while(j > 0 && s[i] != s[j]) {
j = next[j - 1];
}
if(s[i] == s[j]) {
j++;
}
next[i] = j;
}
}
bool repeatedSubstringPattern (string s) {
if (s.size() == 0) {
return false;
}
int next[s.size()];
getNext(next, s);
int len = s.size();
if (next[len - 1] != 0 && len % (len - (next[len - 1] )) == 0) {
return true;
}
return false;
}
};
在字符串:KMP算法精讲中讲解KMP算法的基础理论,给出next数组究竟是如何来了,前缀表又是怎么回事,为什么要选择前缀表。
讲解一道KMP的经典题目,力扣:28. 实现 strStr(),判断文本串里是否出现过模式串,这里涉及到构造next数组的代码实现,以及使用next数组完成模式串与文本串的匹配过程。
后来很多同学反馈说:搞不懂前后缀,什么又是最长相同前后缀(最长公共前后缀我认为这个用词不准确),以及为什么前缀表要统一减一(右移)呢,不减一行不行?针对这些问题,我在字符串:KMP算法精讲给出了详细的讲解。
Java:
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;
}
}
Python:
这里使用了前缀表统一减一的实现方式
class Solution:
def repeatedSubstringPattern(self, s: str) -> bool:
if len(s) == 0:
return False
nxt = [0] * len(s)
self.getNext(nxt, s)
if nxt[-1] != -1 and len(s) % (len(s) - (nxt[-1] + 1)) == 0:
return True
return False
def getNext(self, nxt, s):
nxt[0] = -1
j = -1
for i in range(1, len(s)):
while j >= 0 and s[i] != s[j+1]:
j = nxt[j]
if s[i] == s[j+1]:
j += 1
nxt[i] = j
return nxt
前缀表(不减一)的代码实现
class Solution:
def repeatedSubstringPattern(self, s: str) -> bool:
if len(s) == 0:
return False
nxt = [0] * len(s)
self.getNext(nxt, s)
if nxt[-1] != 0 and len(s) % (len(s) - nxt[-1]) == 0:
return True
return False
def getNext(self, nxt, s):
nxt[0] = 0
j = 0
for i in range(1, len(s)):
while j > 0 and s[i] != s[j]:
j = nxt[j - 1]
if s[i] == s[j]:
j += 1
nxt[i] = j
return nxt
Go:
这里使用了前缀表统一减一的实现方式
func repeatedSubstringPattern(s string) bool {
n := len(s)
if n == 0 {
return false
}
next := make([]int, n)
j := -1
next[0] = j
for i := 1; i < n; i++ {
for j >= 0 && s[i] != s[j+1] {
j = next[j]
}
if s[i] == s[j+1] {
j++
}
next[i] = j
}
// next[n-1]+1 最长相同前后缀的长度
if next[n-1] != -1 && n%(n-(next[n-1]+1)) == 0 {
return true
}
return false
}
前缀表(不减一)的代码实现
func repeatedSubstringPattern(s string) bool {
n := len(s)
if n == 0 {
return false
}
j := 0
next := make([]int, n)
next[0] = j
for i := 1; i < n; i++ {
for j > 0 && s[i] != s[j] {
j = next[j-1]
}
if s[i] == s[j] {
j++
}
next[i] = j
}
// next[n-1] 最长相同前后缀的长度
if next[n-1] != 0 && n%(n-next[n-1]) == 0 {
return true
}
return false
}
JavaScript版本
前缀表统一减一
/**
* @param {string} s
* @return {boolean}
*/
var repeatedSubstringPattern = function (s) {
if (s.length === 0)
return false;
const getNext = (s) => {
let next = [];
let j = -1;
next.push(j);
for (let i = 1; i < s.length; ++i) {
while (j >= 0 && s[i] !== s[j + 1])
j = next[j];
if (s[i] === s[j + 1])
j++;
next.push(j);
}
return next;
}
let next = getNext(s);
if (next[next.length - 1] !== -1 && s.length % (s.length - (next[next.length - 1] + 1)) === 0)
return true;
return false;
};
前缀表统一不减一
/**
* @param {string} s
* @return {boolean}
*/
var repeatedSubstringPattern = function (s) {
if (s.length === 0)
return false;
const getNext = (s) => {
let next = [];
let j = 0;
next.push(j);
for (let i = 1; i < s.length; ++i) {
while (j > 0 && s[i] !== s[j])
j = next[j - 1];
if (s[i] === s[j])
j++;
next.push(j);
}
return next;
}
let next = getNext(s);
if (next[next.length - 1] !== 0 && s.length % (s.length - next[next.length - 1]) === 0)
return true;
return false;
};