ImplementStrStr.java

package solutions;

/**
 * @author :DengSiYuan
 * @date :2019/12/9 17:02
 * @desc : 28.实现strStr()
 * 【题目】
 *      实现 strStr() 函数。
 *      给定一个 haystack 字符串和一个 needle 字符串，在 haystack 字符串中找出 needle 字符串出现的第一个位置 (从0开始)。如果不存在，则返回  -1。
 * 【示例】
 *      输入: haystack = "hello", needle = "ll"
 *      输出: 2
 *
 *      输入: haystack = "aaaaa", needle = "bba"
 *      输出: -1
 * 【说明】
 *      当 needle 是空字符串时，我们应当返回什么值呢？这是一个在面试中很好的问题。
 *      对于本题而言，当 needle 是空字符串时我们应当返回 0 。这与C语言的 strstr() 以及 Java的 indexOf() 定义相符。
 */
public class ImplementStrStr {

    /**
     * 暴力匹配
     * 时间复杂度：O(n×m)
     * 空间复杂度：O(1)
     */
    public int strStr0(String haystack, String needle) {
        int n = haystack.length(), m = needle.length();
        for (int i = 0; i + m <= n; i++) {
            boolean flag = true;
            for (int j = 0; j < m; j++) {
                if (haystack.charAt(i + j) != needle.charAt(j)) {
                    flag = false;
                    break;
                }
            }
            if (flag) {
                return i;
            }
        }
        return -1;
    }

    public int strStr1(String haystack, String needle) {
        int strLen = haystack.length(), subLen = needle.length();
        if (subLen == 0) {
            return 0;
        }
        if (strLen == 0) {
            return -1;
        }
        // 构建状态机
        int[][] FSM = new int[subLen][256];
        int X = 0, match = 0;
        for (int i = 0; i < subLen; i++) {
            match = (int) needle.charAt(i);
            for (int j = 0; j < 256; j++) {
                // 当前状态 + 匹配失败字符 = 孪生词缀状态 + 匹配字符
                FSM[i][j] = FSM[X][j];
            }
            FSM[i][match] = i + 1;
            if (i > 0) {
                // 下一孪生前缀状态 = X + match
                X = FSM[X][match];
            }
        }
        // 匹配子串
        int state = 0;
        for (int i = 0; i < strLen; i++) {
            state = FSM[state][haystack.charAt(i)];
            if (state == subLen) {
                return i - subLen + 1;
            }
        }
        return -1;
    }

    /**
     * KMP算法
     * 时间复杂度：O(n+m)
     * 空间复杂度：O(m)
     */
    public int strStr2(String haystack, String needle) {
        int n = haystack.length(), m = needle.length();
        if (m == 0) {
            return 0;
        }
        int[] pi = new int[m];
        for (int i = 1, j = 0; i < m; i++) {
            while (j > 0 && needle.charAt(i) != needle.charAt(j)) {
                j = pi[j - 1];
            }
            if (needle.charAt(i) == needle.charAt(j)) {
                j++;
            }
            pi[i] = j;
        }
        for (int i = 0, j = 0; i < n; i++) {
            while (j > 0 && haystack.charAt(i) != needle.charAt(j)) {
                j = pi[j - 1];
            }
            if (haystack.charAt(i) == needle.charAt(j)) {
                j++;
            }
            if (j == m) {
                return i - m + 1;
            }
        }
        return -1;
    }

}