给定一个非空的字符串，判断它是否可以由它的一个子串重复多次构成。给定的字符串只含有小写英文字母，并且长度不超过10000。
因为是由这三位学者发明的：Knuth，Morris和Pratt，所以取了三位学者名字的首字母。所以叫做KMP
KMP算法是我们数据结构串中最难也是最重要的算法。难是因为KMP算法的代码很优美简洁干练，但里面包含着非常深的思维。真正理解代码的人可以说对KMP算法的了解已经相当深入了。而且这个算法的不少东西的确不容易讲懂，很多正规的书本把概念一摆出直接劝退无数人。这篇文章将尽量以最详细的方式配图介绍KMP算法及其改进。文章的开始我先对KMP算法的三位创始人Knuth,Morris,Pratt致敬，懂得这个算法的流程后你真的不得不佩服他们的聪明才智。
KMP 相关补充及内容来源和给我的一些启发 《代码随想录》 labuladong-有限状态机之 KMP 字符匹配算法 ---- 我想对你说: 其实我感觉，写完本文我其实还不是特别透彻，也许在三刷或者更多刷的时候，或者说也许在未来的某一刻我会突然顿悟，到时候我可能还会更新一篇文章。 希望这篇文章能够给你一些启发。 ---- 前言: 以下内容中，我们称要匹配的字符串为模式串，使用模式串去匹配看是否存在该子串的叫文本串。 即，使用模式串在文本串中匹配，看文本串中
https://leetcode-cn.com/problems/repeated-substring-pattern/
https://leetcode-cn.com/problems/implement-strstr/
kmp算法用于字符串的模式匹配，也就是找到模式字符串在目标字符串的第一次出现的位置 比如 abababc 那么bab在其位置1处，bc在其位置5处 我们首先想到的最简单的办法就是蛮力的一个字符一个字符的匹配，但那样的时间复杂度会是O(m*n) kmp算法保证了时间复杂度为O(m+n)
感受到大家普遍对KMP都是充满了这样或者那样的疑惑，那么我针对前两篇文章的大家的相关疑问，来说好好说一说。
KMP算法，又称模式匹配算法，能够在线性时间内判定字符串 A[1~N]是否为字符串B[1~M]的子串，并求出字符串A在字符串B中各次出现的位置。
kmp的思想就是当出现字符串不匹配的情况时，可以知道一部分之前已经匹配的文本内容，利用这些信息避免从头再去匹配
我们看看当我进行完前面的操作后，是否需要继续重i = 2， j = 1开始看起呢
3.KMP算法—这里借鉴宫水三叶大佬的讲解 具体详情可以看原文 KMP 算法是一个快速查找匹配串的算法，它的作用其实就是本题问题：如何快速在「原字符串」中找到「匹配字符串」。 上述的朴素解法，不考虑剪枝的话复杂度是 O(m * n) 的，而 KMP 算法的复杂度为 O(m + n)。 KMP 之所以能够在 O(m + n)O(m+n) 复杂度内完成查找，是因为其能在「非完全匹配」的过程中提取到有效信息进行复用，以减少「重复匹配」的消耗。
BF算法的问题是：模式串已经匹配到最后一位了发现不一样，需要将文本串和模式串的指针都往后退，导致有很多的重复匹配，效率很低。
前缀是指从串首开始到某个位置 结束的一个特殊子串。字符串 的以 结尾的前缀表示为
子串的定位操作通常称为串的模式匹配，它求的是子串（常称模式串）在主串中的位置。下面给出一种不依赖于其他串操作的暴力匹配算法。
这篇文章主要是总结一下kmp算法。所以就不写暴力遍历的逻辑了。这个算法属实是让我看了挺长时间，各种讲解博客是一点也看不进去（不是写的不详细，而是总感觉写的乱七八糟很复杂），最长公共前缀一直没理解其作用，不过反反复复的刷对应的讲解视频，卒或有所闻。
这道题的目标是找出最长子串，并且该子串必须不包含重复字符，而且这个子串必须是原字符串中连续的一部分（见示例3中的解释说明）。
最长公共子串问题： 给定两个字符串，求出它们之间最长的相同子字符串的长度。 暴力解法思路： 1.以两个字符串的每个字符为开头，往后比较，这样就会需要两层循环 2.两层循环内部的比较方式，也是一层循环，以当前字符为起点，往后遍历比较，直到有不同就跳出这次循环，记录下相同子字符串的长度 3.以最长的那次长度为准，因此也就是有三层循环。时间复杂度O(n^3) longest=0 for i=0;i<str1.size;i++ for j=0;j<str2.size;j++ m=i n
在之前我们介绍过串的朴素模式匹配算法，基本思路就是用主串中的每一个子串和模式串匹配，若匹配失败，都是模式串后移一位再重新开始比较，将模式串序号j置为1。我们假设主串的长度为m，模式串的长度为n，那么在最坏的情况下，主串中每个子串都和模式串进行了匹配，时间复杂度就为O(mn)。
KMP 算法可以说是我学过的算法里最让我印象深刻的一个算法了。初学 KMP 的时候真的是抓耳挠腮，硬啃了一下午的博客才勉强可以自己独立推一遍算法的整个流程。第二次学习 KMP 是为了在数据结构课上给同学们介绍这个算法，自己学和教会别人又是不一样的难度，于是我又重新学习了一遍，但这一次学习时有很多之前觉得很抽象的东西都突然茅塞顿开了，为了讲解的效果，我还反复推导了几次算法，确保讲课的流畅。第三次学习 KMP 是为了给集训队的学弟们讲这个算法，而竞赛更偏重于算法的应用，所以我在重新推演了一次算法后又找了一些经典例题。自此，对于 KMP 的理解可以说是挺明晰了。最近，我又学习了 AC自动机，很巧的是，AC自动机的思想和 KMP 是一样的，于是我又“被迫”重温了一遍 KMP ，既然那么有缘分，不如就写篇博客吧。
Ackerman函数有A(n,m)有两个独立的整变量m\ge0,n\ge0，其定义如下
现实生活中，字符串匹配在很多的应用场景里都有着极其重要的作用，包括生物信息学、信息检索、拼写检查、语言翻译、数据压缩、网络入侵检测等等，至此诞生了很多的算法，那么我们今天就来探索这两种经典的算法。
给定一个字符串 s，你可以通过在字符串前面添加字符将其转换为回文串。 找到并返回可以用这种方式转换的最短回文串。
【问题描述】 对于字符串S和T，若T是S的子串，返回T在S中的位置（T的首字符在S中对应的下标），否则返回-1.
注意:MP算法中的i不需要回溯这里隐藏着一个考点。i不需要回溯意味着对于规模较大的外存中字符串的匹配操作可以分段进行，读入内存一部分进行匹配，完成之后即可写回外存确保在发生不匹配时不需要将之前写回外存的部分再次读入，减少了IO操作，提高了效率，在回答KMP算法较之于简单模式匹配算法的优势时，不要忘掉这一点。
KMP算法是一种字符串匹配算法，可以在 O(n+m) 的时间复杂度内实现两个字符串的匹配。本文将引导您学习KMP算法。
今天我们学习第5题最长回文子串，这是一个字符串的中等题，像这样字符串的题目经常作为面试题来考察面试者算法能力和写代码能力，因此最好能手写出该题。下面我们看看这道题的题目描述。
这道题要明确的一点是求最长子串而不是最长子序列。先对传进来的字符串长度进行判断，若传进来的字符串长度小于等于 1，则直接返回其长度即可，定义开始指针的位置，以及初始化最长字串的记录值，并将字符串转换为字符数组。开始遍历字符数组,外层从 1 开始，里层从 0 开始。 如果前后指针的字符一样,则重新定义开始的位置为当前的位置 +1，并跳出本次循环。每两次循环执行完后都要让当前字串长度与已记录的最长子串长度进行比较，由于 start 从 0 开始的，求真正的长度时要 +1，用三目运算判断当前最长的子串与已记录的最长子串的比较且重新定义最长子串，可能还是原来的最长，也可能是当前子串最长。待遍历完成后记录的最长字串即为所求，返回即可。
Given a string, find the length of the longest substring without repeating characters.
LeetCode前几道题都是经典题，今天我们学习第3题无重复字符的最长子串，这道题在秋招面试中遇见过，再次相遇，如此亲切。下面我们看看这道题的题目描述。
回文：关于中间字符对称的文法，即“aba”(单核)、“cabbac”(双核)等
输入: "abcabcbb" 输出: 3 解释: 因为无重复字符的最长子串是 "abc"，所以其长度为 3。
从字符串的定义到库函数的使用原则，从各种反转到KMP算法，相信大家应该对字符串有比较深刻的认识了。
大家好，我是程序员小熊，来自大厂的程序猿。最长回文子串是面试中常考的题目，尤其是一些互联网大厂，像亚马逊、微软、脸书、字节和腾讯等都考过这道题。
空间复杂度为O(∣Σ∣)，其中 Σ 表示字符集（即字符串中可以出现的字符），∣Σ∣ 表示字符集的大小。
上面的状态转移方程表示，当str[i]=str[j]时，如果str[i+1…j-1]是回文串，则str[i…j]也是回文串；如果str[i+1…j-1]不是回文串，则str[i…j]不是回文串。 初始状态
字符串 如果想让这套题目有意义，就不要申请额外空间。 344.反转字符串 双指针 // 时间复杂度O(n),执行n/2次交换 // 空间复杂度O(1) class Solution { public: void reverseString(vector<char>& s) { int n = s.size(); for(int left = 0,right = n-1;left <= right;left++,right--){ swap(
Never stop learning, beacuse life never stops teaching. 不要停止学习, 因为人生总有东西可教 there is always more you don`t know. 无重复字符最长子串 双指针/滑动窗口/移动队列 无重复字符最长子串 package cn.com.codingce.aaclengthoflongestsubstring; import java.util.Arrays; import java.util.HashMap; impor
与离散化思想类似，当我们要对若干复杂信息进行统计时，可以用 Hash函数 把这些复杂信息映射到一个容易维护的值域内
一、问题引入: 给定一个字符串，请你找出其中不含有重复字符的 最长子串 的长度。 示例 1: 输入: "abcabcbb" 输出: 3 解释: 因为无重复字符的最长子串是 "abc"，所以其长度为 3。 示例 2: 输入: "bbbbb" 输出: 1 解释: 因为无重复字符的最长子串是 "b"，所以其长度为 1。 示例 3: 输入: "pwwkew" 输出: 3 解释: 因为无重复字符的最长子串是 "wke"，所以其长度为 3。 请注意，你的答案必须是 子串 的长度，"pwke" 是一个子序列，
理论篇——帮你把KMP算法学个通透！（理论篇）_哔哩哔哩 (゜-゜)つロ 干杯~-bilibili
字母表的26个字母，每个字母(忽略大小写)按照他们在字母表的顺序，代表一个数，例如：a代表1，h代表8，z代表26
给定两个字符串 str1 和 str2 ，请你算出将 str1 转为 str2 的最少操作数。
我们可以遍历字符串的所有字符，计算每个字符为起点的不含有重复字符的字串长度，记录到全局变量。
首先挨个比较i个字符和i+1结合哈希的方法是失败的，这样求的不适用于dvdf这样的测试用例
在求解这个问题的时候，一定要看清楚问题。不要混淆“子串”和“子序列”的概念。“子串”是指在源字符串中连续出现的字符串片段；而“子序列”是指在源字符串中可以不连续出现的字符串片段。一个连续，一个不连续。
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