1. 题目

28. 找出字符串中第一个匹配项的下标 - 力扣（LeetCode）

题目描述

给你两个字符串 haystack 和 needle ，在 haystack 字符串中找出 needle 字符串出现的第一个位置（下标从 0 开始）。如果不存在，则返回 -1。

示例

输入：haystack = "sadbutsad", needle = "sad"

输出：0

输入：haystack = "leetcode", needle = "leeto"

输出：-1

约束

• (1 <= haystack.length, needle.length <= 10^4)

• haystack 和 needle 仅由小写英文字符组成

2. 最佳解题思路描述（暴力双指针朴素匹配，适合入门）

1. 遍历主串每个下标 i，当 haystack[i] == needle[0] 时，开启子串匹配；

2. 从 i 开始连续比对 len(needle) 个字符：

   • 全部匹配成功：直接返回起始下标 i；

   • 中途字符不相等：匹配失败，重置标记继续外层循环；

3. 遍历结束无匹配返回 -1。

优势

逻辑直白，容易手写；无需复杂 KMP 预处理；适合题目数据范围。

时间复杂度最坏 (O(n*m))，空间 (O(1))。

3. 我的可优化代码（逻辑大体正确，存在边界 bug 与冗余变量）

class Solution {
public:
    int strStr(string haystack, string needle) {
        int len = needle.size();
        int num = 0;
        int index = -1;
        int flag = 0;
        for(int i = 0;i<haystack.size();i++){
            if(haystack[i]==needle[0]){
                index = i;
                for(int j = i;j<i+len;j++){
                    if(haystack[j] == needle[j-i]){
​
                    }
                    else{
                        index = -1;
                        break;
                    }
                }
            }
            if(index!=-1){
                break;
            }
        }
        return index;
    }
};

代码问题说明

1. 数组越界风险（致命 bug）

   内层循环 j < i + len 没有限制 j < haystack.size()。

   若主串剩余字符不足 len 个，haystack[j] 访问越界，程序崩溃。

   例：haystack="abc", needle="bcd"，i=1 时 i+len=4，j 取到 3 超出下标。

2. 无效冗余变量

   num、flag 定义后全程未使用，无意义，可直接删除。

3. 空循环体可读性差

   相等时无操作，仅不相等才处理，逻辑阅读困难。

4. 循环范围可剪枝优化

   外层 i 最多只需走到 haystack.size() - len，超过该起点不可能完整容纳子串，减少无效循环。

4. 规范修正版代码（朴素暴力匹配，修复越界）

class Solution {
public:
    int strStr(string haystack, string needle) {
        int n = haystack.size();
        int m = needle.size();
        // 剪枝：i最大到 n-m，再往后长度不够
        for (int i = 0; i <= n - m; ++i) {
            bool match = true;
            for (int j = 0; j < m; ++j) {
                if (haystack[i + j] != needle[j]) {
                    match = false;
                    break;
                }
            }
            if (match) {
                return i;
            }
        }
        return -1;
    }
};

5. 总结

1. 原代码核心匹配逻辑思路没问题，但缺少长度边界判断，存在数组越界崩溃；

2. 优化关键点：外层循环上限设为 n-m，从根源避免内层越界；

3. 无需多余标记变量，用 bool 记录单次匹配状态更清晰；

4. 找到匹配起点直接 return，不用额外保存 index 再 break。

6. 相关知识拓展

拓展 1：库函数极简写法（面试仅作了解）

int strStr(string haystack, string needle) {
    size_t pos = haystack.find(needle);
    return pos == string::npos ? -1 : pos;
}

底层封装匹配逻辑，面试不建议作为主力解法。

拓展 2：KMP 算法（高效线性匹配，大数据最优）

预处理 needle 得到 next 前缀数组，匹配失败时主串指针不回退，时间 (O(n+m))：

class Solution {
public:
    int strStr(string haystack, string needle) {
        int n = haystack.size(), m = needle.size();
        if(m == 0) return 0;
        vector<int> next(m,0);
        // 构建next数组
        for(int i=1,j=0;i<m;i++){
            while(j>0 && needle[i]!=needle[j]) j=next[j-1];
            if(needle[i]==needle[j]) j++;
            next[i]=j;
        }
        // 匹配
        for(int i=0,j=0;i<n;i++){
            while(j>0 && haystack[i]!=needle[j]) j=next[j-1];
            if(haystack[i]==needle[j]) j++;
            if(j==m) return i-m+1;
        }
        return -1;
    }
};

拓展 3：复杂度对比

1. 朴素暴力（修正版）：最坏 (O(n*m))，(O(1))；

2. KMP 算法：(O(n+m))，(O(m))；

3. string::find：底层优化实现，实际效率很高。

拓展 4：易错点复盘

1. 忘记限制外层 i 上限，导致内层访问主串越界；

2. 多余无用变量增加代码冗余；

3. 内层循环判断只处理不相等分支，可读性差。