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- [1 KMP算法](#1) * [1.1 KMP算法分析](#11) * [1.2 KMP算法应用](#12) + [1.2.1 题目1：旋转词](#121) + [1.2.2 题目2：子树问题](#122) - [2 bfprt算法](#2) * [2.1 bfprt算法分析](#21) * [2.2 bfprt算法应用](#22)

1 KMP算法

`大厂劝退，面试高频^_^`

1.1 KMP算法分析

查找字符串问题：例如我们有一个字符串str="abc1234efd"和match="1234"。我们如何查找str字符串中是否包含match字符串的子串？ > 暴力解思路：循环str和match，挨个对比，最差情况为O(N*M)。时间复杂度为O(N*M) > KMP算法，在N大于M时，可以在时间复杂度为O(N)解决此类问题 我们对str记录字符坐标前的前缀后缀最大匹配长度，例如str="abcabck" 1、对于k位置前的字符，前后缀长度取1时，前缀为"a"后缀为"c"不相等 2、对于k位置前的字符，前后缀长度取2时，前缀为"ab"后缀为"bc"不相等 3、对于k位置前的字符，前后缀长度取3时，前缀为"abc"后缀为"abc"相等 4、对于k位置前的字符，前后缀长度取4时，前缀为"abca"后缀为"cabc"不相等 5、对于k位置前的字符，前后缀长度取5时，前缀为"abcab"后缀为"bcabc"不相等 ==注意前后缀长度不可取k位置前的整体长度6。那么此时k位置前的最大匹配长度为3== 所以，例如"aaaaaab","b"的指标为6，那么"b"坐标前的前后缀最大匹配长度为5 我们对match建立坐标前后缀最大匹配长度数组，概念不存在的设置为-1，例如0位置前没有字符串，就为-1，1位置前只有一个字符，前后缀无法取和坐标前字符串相等，规定为0。例如"aabaabc"，nextArr[]为[-1,0,1,0,1,2,3] > 暴力方法之所以慢，是因为每次比对，如果match的i位置前都和str匹配上了，但是match的i+1位置没匹配成功。那么str会回退到第一次匹配的下一个位置，match直接回退到0位置再次比对。str和match回退的位置太多，之前的信息全部作废，没有记录 > 而KMP算法而言，如果match的i位置前都和str匹配上了，但是match的i+1位置没匹配成功，那么str位置不回跳，match回跳到当前i+1位置的最大前后缀长度的位置上，去和当前str位置比对。 原理是如果我们当前match位置i+1比对失败了，我们跳到最大前后缀长度的下一个位置去和当前位置比对，如果能匹配上，由于i+1位置之前都匹配的上，那么match的最大后缀长度也比对成功，可以被我们利用起来。替换成match的前缀长度上去继续对比，起到加速的效果 那么为什么str和match最后一个不相等的位置，之前的位置无法配出match，可以反证，如果可以配置出来，那么该串的头信息和match的头信息相等，得出存在比match当前不等位置最大前后缀还要大的前后缀，矛盾 Code: ```Java public class Code01_KMP { // O(N) public static int getIndexOf(String s, String m) { if (s == null || m == null || m.length() < 1 || s.length() < m.length()) { return -1; } char[] str = s.toCharArray(); char[] match = m.toCharArray(); int x = 0; // str中当前比对到的位置 int y = 0; // match中当前比对到的位置 // match的长度M，M <= N O(M) int[] next = getNextArray(match); // next[i] match中i之前的字符串match[0..i-1],最长前后缀相等的长度 // O(N) // x在str中不越界，y在match中不越界 while (x < str.length && y < match.length) { // 如果比对成功，x和y共同往各自的下一个位置移动 if (str[x] == match[y]) { x++; y++; } else if (next[y] == -1) { // 表示y已经来到了0位置 y == 0 // str换下一个位置进行比对 x++; } else { // y还可以通过最大前后缀长度往前移动 y = next[y]; } } // 1、 x越界，y没有越界，找不到，返回-1 // 2、 x没越界，y越界，配出 // 3、 x越界，y越界 ，配出，str的末尾，等于match // 只要y越界，就配出了，配出的位置等于str此时所在的位置x，减去y的长度。就是str存在匹配的字符串的开始位置 return y == match.length ? x - y : -1; } // M O(M) public static int[] getNextArray(char[] match) { // 如果match只有一个字符，人为规定-1 if (match.length == 1) { return new int[] { -1 }; } // match不止一个字符，人为规定0位置是-1，1位置是0 int[] next = new int[match.length]; next[0] = -1; next[1] = 0; int i = 2; // cn代表，cn位置的字符，是当前和i-1位置比较的字符 int cn = 0; while (i < next.length) { if (match[i - 1] == match[cn]) { // 跳出来的时候 // next[i] = cn+1; // i++; // cn++; // 等同于 next[i++] = ++cn; // 跳失败，如果cn>0说明可以继续跳 } else if (cn > 0) { cn = next[cn]; // 跳失败，跳到开头仍然不等 } else { next[i++] = 0; } } return next; } // for test public static String getRandomString(int possibilities, int size) { char[] ans = new char[(int) (Math.random() * size) + 1]; for (int i = 0; i < ans.length; i++) { ans[i] = (char) ((int) (Math.random() * possibilities) + 'a'); } return String.valueOf(ans); } public static void main(String[] args) { int possibilities = 5; int strSize = 20; int matchSize = 5; int testTimes = 5000000; System.out.println("test begin"); for (int i = 0; i < testTimes; i++) { String str = getRandomString(possibilities, strSize); String match = getRandomString(possibilities, matchSize); if (getIndexOf(str, match) != str.indexOf(match)) { System.out.println("Oops!"); } } System.out.println("test finish"); } } ```

1.2 KMP算法应用

1.2.1 题目1：旋转词

例如Str1="123456",对于Str1的旋转词，字符串本身也是其旋转词，Str1="123456"的旋转词为，"123456","234561","345612","456123","561234","612345"。给定Str1和Str2，那么判断这个两个字符串是否互为旋转词？是返回true，不是返回false 暴力解法思路：把str1的所有旋转词都列出来，看str2是否在这些旋转词中。挨个便利str1，循环数组的方式，和str2挨个比对。O(N*N) KMP解法：str1拼接str1得到str',"123456123456"，我们看str2是否是str'的子串

1.2.2 题目2：子树问题

给定两颗二叉树头结点，node1和node2，判断node2为头结点的树，是不是node1的某个子树？

2 bfprt算法

`面试常见` 情形：在一个无序数组中，怎么求第k小的数。如果通过排序，那么排序的复杂度为O(n*logn)。问，如何O(N)复杂度解决这个问题？ 思路1：我们利用快排的思想，对数组进行荷兰国旗partion过程，每一次partion可以得到随机数m小的区域，等于m的区域，大于m的区域。我们看我们m区域是否包含我们要找的第k小的树，如果没有根据比较，在m左区间或者m右区间继续partion，直到第k小的数在我们的的中间区域。 快排是左右区间都会再进行partion，而该问题只会命中大于区域或小于区域，时间复杂度得到优化。T(n)=T(n/2)+O(n)，时间复杂度为O(N)，由于m随机选，概率收敛为O(N) 思路2：bfprt算法，不使用概率求期望，复杂度仍然严格收敛到O(N)

2.1 bfprt算法分析

通过上文，利用荷兰国旗问题的思路为： 1、随机选一个数m 2、进行荷兰国旗，得到小于m区域，等于m区域，大于m区域 3、index命中到等于m区域，返回等于区域的左边界，否则比较，进入小于区域，或者大于区域，只会进入一个区域 bfprt算法，再此基础上唯一的区别是，第一步，如何选择m。快排的思想是随机选择一个 bfprt如何选择m？ - 1、对arr分组，5个一组，所以0到4为一组，5到9为一组，最后不够一组的当成最后一组 - 2、对各个小组进行排序。第一步和第二步进行下来，时间复杂度为O(N) - 3、把每一小组排序后的中间位置的数拿出来。放入一个数组中m[]。前三步统称为bfprt方法 - 4、对m数组，取中位数，这个数就是我们需要的m ```math T(N) = T(N/5) + T(?) + O(N) ``` 建议画图分析： T(?)在我们随机选取m的时候，是不确定的，但是在bfprt中，m的左侧范围最多有多少个数，等同于m右侧最少有几个数。 假设我们经过分组拿到的m数组有5个数，中位数是我们的m，在m[]数组中，大于m的有2个，小于m的有2个。对于整的数据规模而言，m[]的规模是n/5。大于m[]中位数的规模为m[]的一半,也就是整体数据规模的n/10。 由于m[]中的每个数都是从小组中选出来的，那么对于整体数据规模而言，大于m的数整体为3n/10（每个n/10规模的数回到自己的小组，大于等于的每小组有3个） 那么最少有3n/10的规模是大于等于m的，那么对于整体数据规模而言最多有7n/10的小于m的。同理最多有7n/10的数据是大于m的 可得： ```math T(N) = T(N/5) + T(7n/10) + O(N) ``` 数学证明，以上公式无法通过master来算复杂度，但是数学证明复杂度严格O(N)，证明略(算法导论第九章第三节) > bfprt算法在算法上的地位非常高，它发现只要涉及到我们随便定义的一个常数分组，得到一个表达式，最后收敛到O(N)，那么就可以通过O(N)的复杂度测试 ```Java public class Code01_FindMinKth { public static class MaxHeapComparator implements Comparator { @Override public int compare(Integer o1, Integer o2) { return o2 - o1; } } // 利用大根堆，时间复杂度O(N*logK) public static int minKth1(int[] arr, int k) { PriorityQueue maxHeap = new PriorityQueue<>(new MaxHeapComparator()); for (int i = 0; i < k; i++) { maxHeap.add(arr[i]); } for (int i = k; i < arr.length; i++) { if (arr[i] < maxHeap.peek()) { maxHeap.poll(); maxHeap.add(arr[i]); } } return maxHeap.peek(); } // 改写快排，时间复杂度O(N) public static int minKth2(int[] array, int k) { int[] arr = copyArray(array); return process2(arr, 0, arr.length - 1, k - 1); } public static int[] copyArray(int[] arr) { int[] ans = new int[arr.length]; for (int i = 0; i != ans.length; i++) { ans[i] = arr[i]; } return ans; } // arr 第k小的数: process2(arr, 0, N-1, k-1) // arr[L..R] 范围上，如果排序的话(不是真的去排序)，找位于index的数 // index [L..R] // 通过荷兰国旗的优化，概率期望收敛于O(N) public static int process2(int[] arr, int L, int R, int index) { if (L == R) { // L == R ==INDEX return arr[L]; } // 不止一个数 L + [0, R -L]，随机选一个数 int pivot = arr[L + (int) (Math.random() * (R - L + 1))]; // 返回以pivot为划分值的中间区域的左右边界 // range[0] range[1] // L ..... R pivot // 0 1000 70...800 int[] range = partition(arr, L, R, pivot); // 如果我们第k小的树正好在这个范围内，返回区域的左边界 if (index >= range[0] && index <= range[1]) { return arr[index]; // index比该区域的左边界小，递归左区间 } else if (index < range[0]) { return process2(arr, L, range[0] - 1, index); // index比该区域的右边界大，递归右区间 } else { return process2(arr, range[1] + 1, R, index); } } public static int[] partition(int[] arr, int L, int R, int pivot) { int less = L - 1; int more = R + 1; int cur = L; while (cur < more) { if (arr[cur] < pivot) { swap(arr, ++less, cur++); } else if (arr[cur] > pivot) { swap(arr, cur, --more); } else { cur++; } } return new int[] { less + 1, more - 1 }; } public static void swap(int[] arr, int i1, int i2) { int tmp = arr[i1]; arr[i1] = arr[i2]; arr[i2] = tmp; } // 利用bfprt算法，时间复杂度O(N) public static int minKth3(int[] array, int k) { int[] arr = copyArray(array); return bfprt(arr, 0, arr.length - 1, k - 1); } // arr[L..R] 如果排序的话，位于index位置的数，是什么，返回 public static int bfprt(int[] arr, int L, int R, int index) { if (L == R) { return arr[L]; } // 通过bfprt分组，最终选出m。不同于随机选择m作为划分值 int pivot = medianOfMedians(arr, L, R); int[] range = partition(arr, L, R, pivot); if (index >= range[0] && index <= range[1]) { return arr[index]; } else if (index < range[0]) { return bfprt(arr, L, range[0] - 1, index); } else { return bfprt(arr, range[1] + 1, R, index); } } // arr[L...R] 五个数一组 // 每个小组内部排序 // 每个小组中位数拿出来，组成marr // marr中的中位数，返回 public static int medianOfMedians(int[] arr, int L, int R) { int size = R - L + 1; // 是否需要补最后一组，例如13，那么需要补最后一组，最后一组为3个数 int offset = size % 5 == 0 ? 0 : 1; int[] mArr = new int[size / 5 + offset]; for (int team = 0; team < mArr.length; team++) { int teamFirst = L + team * 5; // L ... L + 4 // L +5 ... L +9 // L +10....L+14 mArr[team] = getMedian(arr, teamFirst, Math.min(R, teamFirst + 4)); } // marr中，找到中位数，原问题是arr拿第k小的数，这里是中位数数组拿到中间位置的数（第mArr.length / 2小的数），相同的问题 // 返回值就是我们需要的划分值m // marr(0, marr.len - 1, mArr.length / 2 ) return bfprt(mArr, 0, mArr.length - 1, mArr.length / 2); } public static int getMedian(int[] arr, int L, int R) { insertionSort(arr, L, R); return arr[(L + R) / 2]; } // 由于确定是5个数排序，我们选择一个常数项最低的排序-插入排序 public static void insertionSort(int[] arr, int L, int R) { for (int i = L + 1; i <= R; i++) { for (int j = i - 1; j >= L && arr[j] > arr[j + 1]; j--) { swap(arr, j, j + 1); } } } // for test public static int[] generateRandomArray(int maxSize, int maxValue) { int[] arr = new int[(int) (Math.random() * maxSize) + 1]; for (int i = 0; i < arr.length; i++) { arr[i] = (int) (Math.random() * (maxValue + 1)); } return arr; } public static void main(String[] args) { int testTime = 1000000; int maxSize = 100; int maxValue = 100; System.out.println("test begin"); for (int i = 0; i < testTime; i++) { int[] arr = generateRandomArray(maxSize, maxValue); int k = (int) (Math.random() * arr.length) + 1; int ans1 = minKth1(arr, k); int ans2 = minKth2(arr, k); int ans3 = minKth3(arr, k); if (ans1 != ans2 || ans2 != ans3) { System.out.println("Oops!"); } } System.out.println("test finish"); } } ```

2.2 bfprt算法应用

题目：求一个数组中，拿出所有比第k小的数还小的数 可以通过bfprt拿到第k小的数，再对原数组遍历一遍，小于该数的拿出来，不足k位的，补上第k小的数 > 对于这类问题，笔试的时候最好选择随机m，进行partion。而不是选择bfprt。bfprt的常数项高。面试的时候可以选择bfprt算法