在编辑文本程序中，经常需要在文本中找到某个模式的所有出现位置。典型的情况是：在一个文本文件中，搜索用户输入的关键字。解决这种问题的算法叫做字符串匹配算法。字符串匹配算法的形式化定义如下：假设文本是长度为n的数组T[1..n]，而模式是一个长度为m的数组P[1..m]，其中m<=n，P和T中的元素都来自有限字符集。比如∑ = {0,1}或者∑ ={a,b,…z}。字符数组P和T通常称为字符串。
如果0<=s<=n-m，并且T[s+1..s+m] = P[1..m]，则称模式P在文本T中出现，且偏移为s（意味着模式P在文本T中出现的位置是从s+1开始的）。称s为有效偏移。字符串匹配问题就是找到所有的有效偏移。
字符串x的长度用|x|表示，两个字符串x和y的连接用xy表示，长度为|x|+|y|。如果x=wy，则称字符串w是字符串x的前缀，记做wx。类似的，如果x=yw，则称w是x的后缀，记做w
x。例如ab
, cca
abcca。
和
的性质如下：
当且仅当xaya时，有x
y;
如果x, y
，如果|x|<=|y|，那么x
y; 如果|x|>=|y|，那么y
x；如果|x| = |y|,那么x=y。
一：朴素字符串匹配算法
朴素字符串匹配算法是通过一个循环找到所有有效偏移，代码如下：
NAIVE-STRING-MATCHER(T, P)
n= T.length
m=P.length
for s = 0 to n-m
if P[1..m] == T[s+1, s+m]
print “Patternoccurs with shift” s
在最坏情况下， 朴素字符串匹配算法运行时间为O((n-m+1)m)。这种朴素算法的效率不高，是因为当其他无效s值存在时，它也只关心一个有效的s值，而完全忽略了检测无效s值时获得的文本信息。而这些信息可能很有用。
二：Rabin-Karp算法
Rabin-Karp算法的预处理时间是O(m)，最坏情况下，运行时间为O((n-m+1)m)。但是平均情况下，它的运行时间还是比较好的。
假设∑={0,1,2,…9}，这样每个字符都是十进制数字。因而可以用长度为k的十进制数表示由k个连续的字符组成的字符串，比如字符串“31415”对应着十进制数31415。
给定一个模式P=[1..m]，假设p表示其相应的十进制数，给定文本T[1..n]，假设表示T[s+1..s+m]所对应的十进制数，其中s=0,1,…,n-m。可以在O(m)时间计算出p和
，比如：
计算也类似。
可以在时间O(n-m)内计算出剩余的，
，…
，可以根据
计算出
：
所以，总时间为O(m) + O(n-m) = O(n)的时间。
以上的结论是针对p和的值不太大的情况，若P包含m个字符，m比较大，则p上的每次算数运算需要“常数”时间这一假设就不合理了。利用素数可以容易的解决该问题：选取一个素数q，计算p和
模q的值，就可以在O(m)时间内计算出模q的p和
的值。这样，上面的式子就变为：
其中h(mod q)。上面的式子以及下面的程序之所以成立，是基于下面的等式：
若c=a+b, 则c mod q = (a mod q + b mod q) mod q。
但是基于模q的结果并不是完全正确的，(mod q)并不能完全说明p =
。但是如果p !=
(mod q)，则一定可以断定p !=
。所以，任何满足
(mod q)的偏移s都需要进一步检测，看s是真的有效偏移，还是一个伪命中点。如果q足够大，则这个伪命中点就能尽量少的出现。代码如下：
RABIN-KARP算法的预处理时间是O(m),最坏情况下，它的匹配时间是O((n-m+1)m)，比如n-m+1个可能的偏移中每一个都是有效的。
在实际的应用中，因为任意的模q的余数等于p的概率为1/q，所以预计伪命中的次数为O(n/q)，每次命中的时间代价是O(m)，所以该算法的期望运行时间是：O(n) + O(m(v + n/q))，其中v是有效偏移，如果v = O(1)并且q>=m, 则算法的运行时间为O(n)。
三：利用有限自动机进行字符串匹配
一个有限自动机M是一个五元组(Q,, A,∑,δ)，其中：
Q是状态的有限集合；
是初始状态；
A是可以接受状态集合；
∑是输入字符集
δ是状态转换函数，如果有限自动机在状态q读入字符a，则它的状态从q转换为δ(q, a)。即进行了一次状态转移。如果当前状态q属于A时，就说自动机M接受了迄今为止读入的字符串。
在有限自动机M中，引入终态函数Φ，Φ(w)是在扫描完字符串w后的状态。递归定义函数如下：
对于给定的模式P，可以在预处理阶段构造出一个字符串匹配自动机，为了说明与给定模式P[1..m]对应的字符串匹配自动机，首先定义辅助函数σ，称为对应P的后缀函数。满足：σ(x) =max{k:}。也就是P的前缀字符串
同时满足又是x的后缀字符串中，k的最大取值。例如对于模式P=ab， 有σ(ε) = 0，σ(ccaca)=1,σ(ccab)=2。
对于长度为m的模式P，σ(x)=m，当且仅当。
如果x，则 σ(x)<=σ(y).
对于给定模式P[1..m]，其相应的有限自动机M定义如下：
状态集合Q={1，2，.., m}。开始状态=0，并且只有状态m是唯一被接受的状态。对任意的状态q和字符a，转移函数δ定义如下：δ(q, a) =
。
根据上面的定义，可以得到结论 =
，下面证明之：
1：对任意字符串x和字符a，σ(xa)<=σ(x)+1
证明：假设r =σ(xa)。如果r=0，因为σ函数非负，所以成立。假设r>0，如下图：
根据函数的定义有：a，将a从
的末尾去掉后，得到
，因为如果x
，则σ(x)<=σ(y) ，所以
<=σ(x)，所以r-1 <=σ(x)，因而得证。
2：对任意x和字符a，如果σ(x)=q，则σ(xa)=
证明：根据函数的定义有：，如下图所示，有
：
假设r =σ(xa)，则a，根据上面的证明有σ(xa)<=σ(x)+1，所以r<=q+1，所以|
| <= |
|，因为如果x
, y
，如果|x|<=|y|，那么x
y。所以
所以
=
所以r <=
，所以σ(xa) <=
。
又因为所以σ(xa) >=
，因而得证。
3：如果T[1..n]是自动机的输入文本，则对i=0,1,…n,有 =
证明：用归纳法证明，当i=0，，
如果 =
，现在证明：
=
.证明过程如下：
所以： =
算法代码如下：
FINITE-AUTOMATON-MATCHER(T, )
n = T.length
q = 0
for i = 1 to n
q =δ(q, T[i])
if q = m
print “Pattern occurs with shift” i-m
COMPUTE-TRANSITION-FUNCTION算法的运行时间为O()，如果能够利用精心计算出的模式P的有关信息，则根据P计算出δ所需要的时间可以改进为O(m∑)。所以，预处理时间可以达到O(m∑)，匹配时间为O(n)。
四：KMP算法
KMP算法预处理时间为O(m)，匹配时间为O(n)。预处理过程主要是根据模式P得到前缀函数的值，具体描述参见《KMP算法》。
