KPM算法求字符串的最小周期证明

简介: 公式 `ans = n - LPS[n-1]` 描述了最小周期,其中 `n` 是子串长度,`LPS[n-1]` 是前缀函数值。证明分为特殊情况和一般情况:对于完整周期字符串,`LPS[n-1] = 3*T`,故 `ans = T`;对于非完整周期,通过分析不同长度的 `[末部分]` 和 `[前部分]`,展示 `ans` 始终等于周期 `T` 或由 `[e][b]` 构成的最小周期,从而证明公式正确。

先给出公式 ans = n - LPS[n-1]

其中ans为最小周期,n为给出的由假设的周期字符串中提取出的子串长度,LPS为前缀函数,n-1为字符串最后的位置下标

证明如下

证明ans = n - LPS[n-1],思路:

(1) 证明特殊情况,即先对完整周期字符串进行证明,这时候的字符串组成是 [1][2][3][4] ,即4个周期拼接,所以由前缀函数的定义,有

[1][2][3] = [2][3][4],所以LPS[n-1] = 3*T,即三个周期,则ans = n(即4*T) - LPS[n-1] = 4*T - 3*T = T;
 对于完整周期子串显然成立.

(2) 证明一般情况,即证明非完整周期字符串,假设给出的字符串是 [末部分][1][2][3][前部分] ,即中间有完整的周期,两边是不确定长度的,可能为0.

(为了方便,此处取[末部分] = [e],[前部分] = [b])

1,当len([e]) = len([b]) = 0时,即(1)的情况,显然成立.
 2,当len([e]) = 0,len([b]) != 0时此时字符串为 [1][2][3][b],由于[b]是周期的一部分,则[3]中包含[b],有
 [1][2][b] = [2][3][b],此时 LPS[n-1] = 2*T + len([b]), n = 3*T + len([b]),显然有
 ans = n - LPS[n-1] == 3*T + len([b]) - 2*T - len([b]) = T,成立.
 
 3,当len([b]) = 0,len([e]) != 0时同理.
 4,当len([e]) != 0,且len([b]) != 0时,此时字符串为 [e][1][2][3][b],根据2,3,有
 [e][1][2][b] = [e][2][3][b],符合前缀函数定义,此时LPS[n-1] = 2*T + len([b+e]),n = 3*T + len([b+e])
 显然有ans = n - LPS[n-1] = T,得证
 
 5,当[e][b]内部没有完整的周期时,显然[e][b]可以自己组成最小周期,此时的LPS[n-1] = 0,ans = len([e+b]),为自己,得证
相关文章
|
1月前
|
算法
【算法】滑动窗口——找到字符串中所有字母异位词
【算法】滑动窗口——找到字符串中所有字母异位词
|
1月前
|
算法 Java
掌握算法学习之字符串经典用法
文章总结了字符串在算法领域的经典用法,特别是通过双指针法来实现字符串的反转操作,并提供了LeetCode上相关题目的Java代码实现,强调了掌握这些技巧对于提升算法思维的重要性。
|
2月前
|
自然语言处理 算法 搜索推荐
字符串相似度算法完全指南:编辑、令牌与序列三类算法的全面解析与深入分析
在自然语言处理领域,人们经常需要比较字符串,这些字符串可能是单词、句子、段落甚至是整个文档。如何快速判断两个单词或句子是否相似,或者相似度是好还是差。这类似于我们使用手机打错一个词,但手机会建议正确的词来修正它,那么这种如何判断字符串相似度呢?本文将详细介绍这个问题。
240 1
|
2月前
|
数据采集 算法 JavaScript
揭开JavaScript字符串搜索的秘密:indexOf、includes与KMP算法
JavaScript字符串搜索涵盖`indexOf`、`includes`及KMP算法。`indexOf`返回子字符串位置,`includes`检查是否包含子字符串。KMP是高效的搜索算法,尤其适合长模式匹配。示例展示了如何在数据采集(如网页爬虫)中使用这些方法,结合代理IP进行安全搜索。代码示例中,搜索百度新闻结果并检测是否含有特定字符串。学习这些技术能提升编程效率和性能。
揭开JavaScript字符串搜索的秘密:indexOf、includes与KMP算法
|
1月前
|
算法 C++
惊爆!KPM算法背后的秘密武器:一行代码揭秘字符串最小周期的终极奥义,让你秒变编程界周期大师!
【8月更文挑战第4天】字符串最小周期问题旨在找出字符串中最短重复子串的长度。KPM(实为KMP,Knuth-Morris-Pratt)算法,虽主要用于字符串匹配,但其生成的前缀函数(next数组)也可用于求解最小周期。核心思想是构建LPS数组,记录模式串中每个位置的最长相等前后缀长度。对于长度为n的字符串S,其最小周期T可通过公式ans = n - LPS[n-1]求得。通过分析周期字符串的特性,可证明该方法的有效性。提供的C++示例代码展示了如何计算给定字符串的最小周期,体现了KPM算法在解决此类问题上的高效性。
52 0
|
2月前
|
算法 Java
KMP算法详解及其在字符串匹配中的应用
KMP算法详解及其在字符串匹配中的应用
|
3月前
|
存储 算法 Java
Java数据结构与算法:用于高效地存储和检索字符串数据集
Java数据结构与算法:用于高效地存储和检索字符串数据集
|
23天前
|
算法 BI Serverless
基于鱼群算法的散热片形状优化matlab仿真
本研究利用浴盆曲线模拟空隙外形,并通过鱼群算法(FSA)优化浴盆曲线参数,以获得最佳孔隙度值及对应的R值。FSA通过模拟鱼群的聚群、避障和觅食行为,实现高效全局搜索。具体步骤包括初始化鱼群、计算适应度值、更新位置及判断终止条件。最终确定散热片的最佳形状参数。仿真结果显示该方法能显著提高优化效率。相关代码使用MATLAB 2022a实现。
|
23天前
|
算法 数据可视化
基于SSA奇异谱分析算法的时间序列趋势线提取matlab仿真
奇异谱分析(SSA)是一种基于奇异值分解(SVD)和轨迹矩阵的非线性、非参数时间序列分析方法,适用于提取趋势、周期性和噪声成分。本项目使用MATLAB 2022a版本实现从强干扰序列中提取趋势线,并通过可视化展示了原时间序列与提取的趋势分量。代码实现了滑动窗口下的奇异值分解和分组重构,适用于非线性和非平稳时间序列分析。此方法在气候变化、金融市场和生物医学信号处理等领域有广泛应用。
|
24天前
|
资源调度 算法
基于迭代扩展卡尔曼滤波算法的倒立摆控制系统matlab仿真
本课题研究基于迭代扩展卡尔曼滤波算法的倒立摆控制系统,并对比UKF、EKF、迭代UKF和迭代EKF的控制效果。倒立摆作为典型的非线性系统,适用于评估不同滤波方法的性能。UKF采用无迹变换逼近非线性函数,避免了EKF中的截断误差;EKF则通过泰勒级数展开近似非线性函数;迭代EKF和迭代UKF通过多次迭代提高状态估计精度。系统使用MATLAB 2022a进行仿真和分析,结果显示UKF和迭代UKF在非线性强的系统中表现更佳,但计算复杂度较高;EKF和迭代EKF则更适合维数较高或计算受限的场景。