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KMP (Knuth-Morris-Pratt) 算法是计算机科学中一个著名且高效的字符串匹配算法。它的核心思想是利用已经匹配过的信息，避免在文本串中进行不必要的回溯，从而大幅提升匹配效率。本文将从 KMP 的基本概念、核心的 LPS 数组，到 LeetCode 实战，为你全方位解析 KMP 算法。
一、KMP 算法的核心思想
在传统的暴力字符串匹配中，当我们在文本串 haystack 中匹配模式串 needle 时，一旦遇到不匹配的字符，我们会将 needle 的起始位置向后移动一位，然后从头开始新一轮的比较。
例如：haystack = "abababca"，needle = "ababca"
haystack: a b a b a b c a
needle: a b a b c (在 c 处不匹配)
此时，暴力法会将 needle 后移一位，从 haystack 的第二个字符开始重新比较：
haystack: a b a b a b c a
needle: a b a b c a
这种方法的问题在于，它“忘记”了之前已经匹配成功的部分（“abab”）。KMP 算法的巧妙之处就在于，它能记住这些信息，并利用这些信息进行一次“智能”的跳转。
KMP 的核心是： 当发生不匹配时，我们不只是简单地将模式串后移一位，而是根据已经匹配过的内容，计算出一个最有效的位移，跳过那些不可能匹配成功的位置。
这个“智能跳转”的依据，就是我们接下来要讲的 LPS 数组。
二、LPS 数组（最长公共前后缀）
LPS（Longest Proper Prefix which is also Suffix）数组，有时也被称为 next 数组，是 KMP 算法的基石。
1. 什么是 LPS？
为了理解 LPS，我们首先需要明确几个概念：
- 前缀 (Prefix): 指一个字符串中从开头开始的任意长度的子串，不包括字符串本身。例如，“apple” 的前缀有 “a”, “ap”, “app”, “appl”。
- 后缀 (Suffix): 指一个字符串中到结尾结束的任意长度的子串，不包括字符串本身。例如，“apple” 的后缀有 “e”, “le”, “ple”, “pple”。
- 最长公共前后缀 (LPS): 指的是一个字符串的所有前缀和后缀中最长的一个公共元素。
lps[i] 的值代表了模式串 needle 的子串 needle[0...i] 的最长公共前后缀的长度。
2. 如何计算 LPS 数组？
我们通过一个具体的例子来理解 LPS 数组的计算过程。假设 needle = "aabaaf"。
索引 i | 字符 needle[i] | 子串 needle[0...i] | 前缀 | 后缀 | 最长公共前后缀 | lps[i] |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 | ‘a’ | “a” | (空) | (空) | (空) | 0 |
| 1 | ‘a’ | “aa” | {“a”} | {“a”} | “a” | 1 |
| 2 | ‘b’ | “aab” | {“a”, “aa”} | {“b”, “ab”} | (空) | 0 |
| 3 | ‘a’ | “aaba” | {“a”, “aa”, “aab”} | {“a”, “ba”, “aba”} | “a” | 1 |
| 4 | ‘a’ | “aabaa” | {“a”, “aa”, “aab”, “aaba”} | {“a”, “aa”, “baa”, “abaa”} | “aa” | 2 |
| 5 | ‘f’ | “aabaaf” | {…} | {…} | (空) | 0 |
所以，对于 needle = "aabaaf"，其 lps 数组为 [0, 1, 0, 1, 2, 0]。
3. LPS 数组的 Java 实现
下面是计算 LPS 数组的 Java 代码，也就是你在问题中提供的 buildLPS 方法。
int[] buildLPS(String needle) {int m = needle.length();int[] lps = new int[m];// len 是当前最长公共前后缀的长度// i 是当前遍历到的位置int len = 0;int i = 1;while (i < m) {// 情况 1: 字符匹配// needle[i] 与 needle[len] 匹配，说明我们找到了一个更长的公共前后缀if (needle.charAt(i) == needle.charAt(len)) {len++;lps[i] = len;i++;} else { // 情况 2: 字符不匹配if (len > 0) {// 关键步骤：len 回溯len = lps[len - 1];} else {// len 已经是 0，无法再缩短lps[i] = 0;i++;}}}return lps;
}
4. 重点解析：len = lps[len - 1] 为什么是这样？
这是理解 LPS 数组构建过程最核心、也最难的一步。
当 needle.charAt(i) != needle.charAt(len) 时，意味着：
- 以
needle[i]结尾的子串needle[0...i] - 它的最长公共前后缀长度 不可能 是
len + 1。
我们需要找到一个更短的前缀，这个前缀要满足它是 needle[0...i-1] 的一个后缀。我们希望这个前缀的下一个字符 needle[len]（新的 len）能与 needle[i] 匹配。
这个过程本质上是在寻找 needle[0...i-1] 的次长公共前后缀。
让我们来分析一下：
len是needle[0...i-1]的最长公共前后缀的长度。- 这意味着
needle[0...len-1](前缀) 等于needle[i-len...i-1](后缀)。
当 needle[i] 和 needle[len] 不匹配时，我们不能简单地放弃。我们希望找到下一个可能匹配的位置。这个位置在哪里？
我们需要在已经匹配的前缀 needle[0...len-1] 中，寻找它的最长公共前后缀。这个长度由 lps[len - 1] 给出。
为什么？
因为 lps[len-1] 代表了 needle[0...len-1] 的最长公共前后缀的长度。假设这个长度是 k。
- 这意味着
needle[0...k-1]（needle[0...len-1]的前缀）等于needle[len-k...len-1]（needle[0...len-1]的后缀）。 - 又因为
needle[0...len-1]本身是needle[0...i-1]的后缀，所以needle[len-k...len-1]也是needle[0...i-1]的后缀的一部分。
这样，我们就把问题规模缩小了：从试图匹配长度为 len 的前缀，变为了试图匹配长度为 lps[len - 1] 的前缀。我们将新的 len 更新为 lps[len - 1]，然后再次比较 needle[i] 和 needle[len]（新的 len）。这个过程一直持续，直到 len 变为 0 或者找到匹配。
这其实是一个动态规划的思想：我们利用已经计算好的 lps 值（lps[len - 1]）来递推当前的状态。
三、KMP 算法流程分析 (LeetCode 28)
现在我们有了 lps 数组，就可以来看 KMP 的主匹配过程了。我们用 LeetCode 28 题的代码进行分析。
题目: 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 。
class Solution {public int strStr(String haystack, String needle) {int m = needle.length();if (m == 0) return 0;int n = haystack.length();if (m > n) return -1;// 1. 构建 LPS 数组int[] lps = buildLPS(needle);int i = 0; // haystack 的指针int j = 0; // needle 的指针// 2. 主循环匹配while (i < n) {// 情况 A: 字符匹配if (haystack.charAt(i) == needle.charAt(j)) {i++;j++;// 如果 j 到达 needle 的末尾，说明完全匹配if (j == m) {return i - j; // 返回匹配的起始索引}} else { // 情况 B: 字符不匹配if (j > 0) {// 利用 LPS 数组进行“智能跳转”// j 不需要回退到 0，而是回退到 lps[j-1]j = lps[j - 1];} else {// j 已经是 0，说明 needle 的第一个字符就不匹配// 直接移动 haystack 的指针i++;}}}return -1; // 未找到匹配}int[] buildLPS(String needle) {int m = needle.length();int[] lps = new int[m];int len = 0;int i = 1;while (i < m) {if (needle.charAt(i) == needle.charAt(len)) {len++;lps[i] = len;i++;} else {if (len > 0) {len = lps[len - 1];} else {lps[i] = 0;i++;}}}return lps;}
}
具体解释：为什么预处理模式串（构建 LPS/next 数组）后，KMP 算法就能高效地在文本串中进行匹配？
KMP 算法为什么如此高效？它的核心思想可以总结为：利用模式串自身的重复特征，在匹配失败时避免无效的重复比较。
传统暴力法的问题
在暴力字符串匹配中，每当遇到不匹配时，我们会将整个模式串向右移动一位，然后从头开始比较。这种方法的致命问题是：它完全忽略了已经匹配成功的信息。
例如，当我们匹配了 “ABCDAB” 的前 5 个字符后，在第 6 个字符处失败：
文本串: ...ABCDABE...
模式串: ABCDABX
暴力法会将模式串右移一位，重新开始：
文本串: ...ABCDABE...
模式串: ABCDABX （需要重新匹配已经比较过的字符）
KMP 的智能跳跃机制
KMP 算法通过预处理模式串，构建 LPS（最长公共前后缀）数组，发现模式串内部的"自相似"结构。基于这种结构，当匹配失败时，算法能够：
- 跳过必然失败的位置：根据已匹配部分的特征，直接跳到下一个可能成功的位置
- 避免重复比较：文本串的指针永远不回退，每个字符最多被检查常数次
具体工作机制
以模式串 “ABCDABX” 为例，其 LPS 数组为 [0,0,0,0,1,2,0]：
当在位置 6 失败时（X ≠ E）：
文本串: ...ABCDABE...
模式串: ABCDABX (失败位置)↑lps[5]=2，表示"AB"是已匹配部分"ABCDAB"的最长公共前后缀
KMP 的跳跃：
文本串: ...ABCDABE...
模式串: ABCDABX (直接跳到利用"AB"前缀的位置)↑从位置 2 继续比较，而不是从位置 0
效率分析
时间复杂度优化：
- 暴力法：O(m×n) - 每次失败都可能重新比较整个模式串
- KMP：O(m+n) - 文本串每个字符最多访问 2 次，模式串预处理时间 O(m)
空间复杂度：
- 额外空间：O(m) 用于存储 LPS 数组
关键洞察
KMP 的精髓在于将"字符串匹配"问题转化为"利用已知信息进行智能跳跃"的问题。它不是简单的字符比较，而是一种基于模式识别的高效算法：
- 预处理阶段：分析模式串的内部重复结构
- 匹配阶段：利用这些结构信息，在失败时进行最优跳跃
- 核心原理：已匹配的前缀可能包含与模式串开头相同的后缀，直接利用这种重叠
这种方法使 KMP 在处理具有重复模式的字符串时表现尤为出色，避免了传统方法中大量的冗余比较。
匹配流程图解
假设 haystack = "ababcabcabababd"，needle = "abcabd"。
lps 数组为: [0, 0, 0, 1, 2, 0] (abcab 的最长公共前后缀是 ab，长度为 2, 所以 lps[4]=2)
| 步骤 | i | j | haystack[i] | needle[j] | 匹配结果 | 操作 | 说明 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 0 | 0 | a | a | ✅ 匹配 | i++, j++ | 继续匹配 |
| 2 | 1 | 1 | b | b | ✅ 匹配 | i++, j++ | 继续匹配 |
| 3 | 2 | 2 | a | c | ❌ 不匹配 | j = lps[1] = 0, i 不变 | KMP 跳跃：needle 右移 2 位 |
| 4 | 2 | 0 | a | a | ✅ 匹配 | i++, j++ | 从新位置继续匹配 |
| 5 | 3 | 1 | b | b | ✅ 匹配 | i++, j++ | 继续匹配 |
| 6 | 4 | 2 | c | c | ✅ 匹配 | i++, j++ | 继续匹配 |
| 7 | 5 | 3 | a | a | ✅ 匹配 | i++, j++ | 继续匹配 |
| 8 | 6 | 4 | b | b | ✅ 匹配 | i++, j++ | 继续匹配 |
| 9 | 7 | 5 | c | d | ❌ 不匹配 | j = lps[4] = 2, i 不变 | 关键跳跃：利用 “ab” 前缀 |
| 10 | 7 | 2 | c | c | ✅ 匹配 | i++, j++ | 从跳跃位置继续 |
| 11 | 8 | 3 | a | a | ✅ 匹配 | i++, j++ | 继续匹配… |
关键跳跃解析（步骤 9）：
匹配失败前的状态：
haystack: a b a b c a b c a b a b a b d
needle: a b c a b d↑失败位置 (c ≠ d)已匹配部分: "abcab"
LPS["abcab"] = "ab" (长度为 2)KMP 跳跃后：
haystack: a b a b c a b c a b a b a b d
needle: a b c a b d↑从位置 2 继续比较
跳跃逻辑：
- 已匹配的 “abcab” 的最长公共前后缀是 “ab”
- 直接将 needle 的前缀 “ab” 与 haystack 中对应的后缀 “ab” 对齐
- 跳过了中间 3 个必然失败的位置，从 needle[2] 继续比较
总结
KMP 算法的精髓在于 lps 数组，它预处理了模式串 needle 自身的结构信息。通过这个数组，算法可以在匹配失败时，以最高效的方式移动 needle，跳过大量不可能成功的比较，从而将时间复杂度从暴力法的 O(m*n) 优化到了 O(m+n)（其中 m 是 needle 长度，n 是 haystack 长度）。理解 lps 数组的构建，特别是 len = lps[len-1] 的回溯逻辑，是掌握 KMP 算法的关键。