LeetCode 实现 strStr() 题解（暴力匹配法）

题目描述

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。

说明：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() 定义一致。

解题思路

核心思路：暴力匹配法

以字符串 haystack 的每一个字符为起点，逐一与字符串 needle 的字符进行对比。若从某个起点开始，能完整匹配 needle 的所有字符，则直接返回该起点索引；若遍历完haystack 仍无完整匹配，返回 -1。

复杂度分析

时间复杂度 ： $O((n-m) \\times m)$ ，其中 $n$ 为haystack 长度， $m$ 为 needle 长度。最坏情况下，需遍历 haystack 中 $n-m+1$ 个起点，每个起点需对比 $m$ 个字符。
空间复杂度： $O(1)$ ，仅使用有限个变量存储索引和长度，不额外占用存储空间。

解题代码

java 复制代码

class Solution {
    public int strStr(String haystack, String needle) {
        if ("".equals(needle)) {
            return 0;
        }

        int len1 = haystack.length();
        int len2 = needle.length();
        int p = 0;
        int q = 0;
        while (p < len1) {
            if (haystack.charAt(p) == needle.charAt(q)) {
                if (len2 == 1) {
                    return p;
                }
                ++p;
                ++q;
            } else {
                p -= q - 1;
                q = 0;
            }

            if (q == len2) {
                return p - q;
            }
        }
        return -1;
    }
}

代码解析

边界处理

首先判断 needle 是否为空字符串，若为空则直接返回 0，符合题目定义及主流语言的 API 行为。

指针逻辑

定义两个指针 p（遍历 haystack）和 q（遍历 needle），初始均为 0。
当 haystack[p] 与 needle[q] 匹配时，双指针同时加 1，继续对比下一个字符。
当字符不匹配时，p 回退到"上一轮匹配开始位置的下一位"（即 p -= q - 1），q 重置为 0，重新开始匹配。
当 q 等于 needle 长度时，说明已完整匹配，此时匹配起点为 p - q（因为 p 已遍历完匹配的所有字符），直接返回该索引。

特殊优化

当 needle 长度为 1 时，一旦找到匹配字符可直接返回当前 p，避免后续无意义的指针移动，小幅提升效率。

测试案例

案例 1：常规匹配

输入：haystack = "hello", needle = "ll" 输出：2 解析：从索引 2 开始，"ll" 与 haystack 子串完全匹配。

案例 2：无匹配项

输入：haystack = "aaaaa", needle = "bba" 输出：-1 解析：遍历完 haystack 无对应子串，返回 -1。

案例 3：needle 为空

输入：haystack = "anystring", needle = "" 输出：0 解析：空字符串按规则返回 0。

案例 4：needle 长度为 1

输入：haystack = "abc", needle = "c" 输出：2 解析：触发特殊优化，匹配后直接返回当前索引。

进阶思考

暴力匹配法思路简单、实现容易，但时间复杂度较高，在大规模字符串匹配场景下效率不佳。更高效的算法可参考 KMP 算法 ，通过预处理 needle 构建部分匹配表，将时间复杂度优化至 $O(n+m)$ ，空间复杂度为 $O(m)$ 。后续将单独整理 KMP 算法的实现与解析。

总结

本题暴力匹配法是入门级解法，适合理解字符串匹配的核心逻辑，代码简洁且无额外空间开销，能应对 LeetCode 本题的所有测试用例。在实际开发中，若字符串规模较小，暴力法足够高效；若需处理大规模数据，建议采用 KMP、Boyer-Moore 等优化算法。