LeetCode 第28题:找出字符串中第一个匹配项的下标
LeetCode 第28题:找出字符串中第一个匹配项的下标
题目描述
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 。
难度
简单
题目链接
示例
示例 1:
输入:haystack = "sadbutsad", needle = "sad"
输出:0
解释:"sad" 在下标 0 和 6 处匹配。
第一个匹配项的下标是 0 ,所以返回 0 。
示例 2:
输入:haystack = "leetcode", needle = "leeto"
输出:-1
解释:"leeto" 没有在 "leetcode" 中出现,所以返回 -1 。
提示
- 1 <= haystack.length, needle.length <= 104
- haystack 和 needle 仅由小写英文字符组成
解题思路
方法:KMP算法
KMP算法是一种高效的字符串匹配算法,它通过预处理模式串来避免不必要的比较。
关键点:
- 构建next数组(部分匹配表)
- 利用已匹配信息加速匹配过程
- 避免不必要的回溯
具体步骤:
- 构建模式串的next数组
- 利用next数组进行匹配:
- 主串指针i不回溯
- 模式串指针j根据next数组移动
- 找到匹配或遍历完主串
时间复杂度:O(m + n)
空间复杂度:O(n),用于存储next数组
图解思路
KMP匹配过程示意图
| 步骤 | 主串位置 | 模式串位置 | 是否匹配 | 下一步操作 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | s[0] | p[0] | 不匹配 | 移动模式串 |
| 2 | s[1] | p[0] | 匹配 | 同时右移 |
| 3 | s[2] | p[1] | 匹配 | 同时右移 |
| 4 | s[3] | p[2] | 不匹配 | 查next数组 |
Next数组构建过程
| 索引i | 前缀集合 | 后缀集合 | next[i] |
|---|---|---|---|
| 0 | - | - | -1 |
| 1 | s[0] | s[0] | 0 |
| 2 | s[0:1] | s[1:2] | 0 |
| 3 | s[0:2] | s[1:3] | 1 |
代码实现
public class Solution {
public int StrStr(string haystack, string needle) {
if (string.IsNullOrEmpty(needle)) return 0;
if (haystack.Length < needle.Length) return -1;
// 构建next数组
int[] next = BuildNext(needle);
// KMP匹配过程
int i = 0, j = 0;
while (i < haystack.Length && j < needle.Length) {
if (j == -1 || haystack[i] == needle[j]) {
i++;
j++;
} else {
j = next[j];
}
}
return j == needle.Length ? i - j : -1;
}
private int[] BuildNext(string pattern) {
int[] next = new int[pattern.Length];
next[0] = -1;
int i = 0, j = -1;
while (i < pattern.Length - 1) {
if (j == -1 || pattern[i] == pattern[j]) {
i++;
j++;
next[i] = j;
} else {
j = next[j];
}
}
return next;
}
}
执行结果
- 执行用时:64 ms
- 内存消耗:36.9 MB
代码亮点
- 🎯 使用KMP算法实现高效字符串匹配
- 💡 巧妙构建next数组优化匹配过程
- 🔍 利用已匹配信息避免重复比较
- 🎨 代码结构清晰,变量命名规范
常见错误分析
- 🚫 没有正确处理边界情况
- 🚫 next数组构建错误
- 🚫 匹配过程中指针移动错误
- 🚫 返回值计算错误
解法对比
| 解法 | 时间复杂度 | 空间复杂度 | 优点 | 缺点 |
|---|---|---|---|---|
| 暴力匹配 | O(m*n) | O(1) | 实现简单 | 效率低 |
| KMP算法 | O(m+n) | O(n) | 效率高 | 实现复杂 |
| Sunday算法 | O(m*n) | O(1) | 实现简单 | 最坏情况效率低 |
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