每日算法练习：LeetCode 28. 找出字符串中第一个匹配项的下标 ✅

大家好，我是你们的算法小伙伴。今天我们来练习一道字符串匹配 的经典简单题 ------LeetCode 28. 找出字符串中第一个匹配项的下标。这道题考察字符串子串匹配，是面试中常见的基础题，也是学习 KMP 算法的入门题。

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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 <= 10^4
• haystack 和 needle 仅由小写英文字符组成

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解题思路

方法一：暴力匹配

1. 遍历 haystack 中所有可能的起始位置 i（范围 [0, len(haystack)-len(needle)]）。
2. 对于每个 i，逐个字符比较 haystack[i:i+m] 和 needle（m 是 needle 长度）。
3. 若完全匹配，直接返回 i；若遍历完都不匹配，返回 -1。

方法二：KMP 算法

利用 "部分匹配表（LPS 数组）"避免重复比较，时间复杂度优化到 O (n+m)，适合处理大数据量。

方法三：Java 内置方法

直接使用 String.indexOf() 方法，底层已做优化，代码最简洁。

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代码实现

方法一：暴力匹配

class Solution {
    public int strStr(String haystack, String needle) {
        int n = haystack.length();
        int m = needle.length();
        // 遍历所有可能的起始位置
        for (int i = 0; i <= n - m; i++) {
            int j = 0;
            // 逐个字符比较
            while (j < m && haystack.charAt(i + j) == needle.charAt(j)) {
                j++;
            }
            // 完全匹配，返回起始下标
            if (j == m) {
                return i;
            }
        }
        // 未找到匹配
        return -1;
    }
}

方法二：KMP 算法

class Solution {
    public int strStr(String haystack, String needle) {
        int n = haystack.length();
        int m = needle.length();
        if (m == 0) return 0;
        
        // 1. 构建 LPS 数组（最长前缀后缀数组）
        int[] lps = new int[m];
        int len = 0; // 最长公共前后缀长度
        int i = 1;
        while (i < m) {
            if (needle.charAt(i) == needle.charAt(len)) {
                len++;
                lps[i] = len;
                i++;
            } else {
                if (len != 0) {
                    len = lps[len - 1];
                } else {
                    lps[i] = 0;
                    i++;
                }
            }
        }
        
        // 2. KMP 匹配
        i = 0; // haystack 指针
        int j = 0; // needle 指针
        while (i < n) {
            if (haystack.charAt(i) == needle.charAt(j)) {
                i++;
                j++;
            }
            if (j == m) {
                return i - j; // 找到匹配，返回起始下标
            } else if (i < n && haystack.charAt(i) != needle.charAt(j)) {
                if (j != 0) {
                    j = lps[j - 1]; // 回退到最长公共前后缀位置
                } else {
                    i++;
                }
            }
        }
        return -1;
    }
}

方法三：内置方法

class Solution {
    public int strStr(String haystack, String needle) {
        return haystack.indexOf(needle);
    }
}

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代码详解（暴力匹配示例 1 模拟）

示例 1：haystack = "sadbutsad", needle = "sad"

• n = 9, m = 3，遍历 i 从 0 到 6：
  • i=0：比较 haystack[0] = 's'、haystack[1] = 'a'、haystack[2] = 'd'，与 needle 完全匹配 → 返回 0。

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复杂度分析

方法	时间复杂度	空间复杂度	优点
暴力匹配	O(n*m)	O(1)	代码简单，易理解
KMP 算法	O(n+m)	O(m)	高效，适合大数据量
内置方法	O (n)（底层优化）	O(1)	代码最简洁，面试推荐

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总结

1. 基础版：暴力匹配适合理解，代码简单，适合数据量小的场景。
2. 进阶版：KMP 算法是字符串匹配的经典算法，核心是利用 LPS 数组避免重复比较，时间复杂度更优。
3. 简洁版 ：直接调用 indexOf()，在面试中是最快的写法，且底层已做优化。

这道题是字符串处理的入门题，掌握暴力匹配和 KMP 算法，能为后续学习更复杂的字符串算法打下基础。

今天的每日算法练习就到这里，我们明天再见！👋