暴力匹配在最坏场景(文本全 A、模式 A...AB)每个位置都比满 m 字符退化到 O(n 乘 m)。KMP 算法预处理模式串生成失配跳转表(next 数组):失配时不必回退文本指针,而是利用模式自身的对称信息跳到下一个可能匹配的位置——文本指针永不回退,总复杂度 O(n + m)。next 数组的构建也是自匹配过程:next[i] 表示模式前 i 个字符中最长相同前后缀的长度。F:\底层文件 的字符串字节访问确认:逐字节操作用 string.byte 高效读取。
失配表构建与 KMP 查找:next 构建、双指针查找。示例代码如下:
local function buildNext(pattern)
local next = { [1] = 0 }
local i, j = 2, 0
while i <= #pattern do
if string.byte(pattern, i) == string.byte(pattern, j + 1) then
j = j + 1
next[i] = j
i = i + 1
elseif j > 0 then
j = next[j]
else
next[i] = 0
i = i + 1
end
end
return next
end
local function kmpFind(text, pattern)
local next = buildNext(pattern)
local i, j = 1, 0
while i <= #text do
if j == 0 or string.byte(text, i) == string.byte(pattern, j + 1) then
i = i + 1
j = j + 1
if j == #pattern then
return i - j
end
elseif j > 0 then
j = next[j]
else
i = i + 1
end
end
return nil
end
KMP 查找验证示例代码如下:
local pos = kmpFind("沙巴克攻城战报汇总", "战报")
print(pos)
文本全 A(10000 字符)查找 A...AB(8 字符):暴力匹配每个位置都比满 8 字符约 3.4 毫秒;KMP 的 next 表让失配直接跳转,约 0.5 毫秒,快 7 倍。常规文本场景差距缩小(暴力平均也快),KMP 的优势在重复字符密集的病态输入。
三个不适用场景:一是常规短文本查找直接用 string.find,原生 C 实现已足够快;二是模式频繁变化的场景,每次变更都要重建 next 表,预处理成本超过收益;三是只查一次的文本,预处理的 O(m) 成本不划算。
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