题目出处
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 。
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
个人解法
思路：
1.从haystack中找出所有needle子串
2.输出第一个子串的第一个字符的下标，否则输出-1
3.使用String的indexOf方法
代码示例：（Java）
public class Solution {
public int strStr(String haystack, String needle) {
int i = haystack.indexOf(needle);
return i;
}
}
复杂度分析
- 时间复杂度：O(1)。
- 空间复杂度：O(1)。
官方解法
前言
本题是经典的字符串单模匹配的模型，因此可以使用字符串匹配算法解决，常见的字符串匹配算法包括暴力匹配、Knuth-Morris-Pratt 算法、Boyer-Moore 算法、Sunday 算法等，本文将讲解 Knuth-Morris-Pratt 算法。
因为哈希方法可能出现哈希值相等但是字符串不相等的情况，而 strStr 函数要求匹配结果必定正确，因此本文不介绍哈希方法，有兴趣的读者可以自行了解滚动哈希的实现（如 Rabin-Karp 算法）。
方法1：暴力匹配
思路：
我们可以让字符串 needle 与字符串 haystack 的所有长度为 m 的子串均匹配一次。
为了减少不必要的匹配，我们每次匹配失败即立刻停止当前子串的匹配，对下一个子串继续匹配。如果当前子串匹配成功，我们返回当前子串的开始位置即可。如果所有子串都匹配失败，则返回 −1。
代码示例：（Java）
public class Solution1 {
public int strStr(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;
}
}
复杂度分析
- 时间复杂度：O(n×m)，其中 n 是字符串 haystack 的长度，m 是字符串 needle 的长度。最坏情况下我们需要将字符串 needle 与字符串 haystack 的所有长度为 m 的子串均匹配一次。
- 空间复杂度：O(1)。我们只需要常数的空间保存若干变量。
方法2:Knuth-Morris-Pratt 算法
思路：
代码示例：（Java）
public class Solution2 {
public int strStr(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;
}
}
复杂度分析
- 时间复杂度：O(n+m)，其中 n 是字符串 haystack 的长度，m 是字符串 needle 的长度。我们至多需要遍历两字符串一次。
- 空间复杂度：O(m)，其中 m 是字符串 needle 的长度。我们只需要保存字符串 needle 的前缀函数。
考察知识点
1.字符串匹配
收获
1.jdk很多类封装了很多好用的方法，既要会使用它，也要看它的源码，懂它的原理
