模式匹配中的KMP算法的实现

模式匹配中的KMP算法的实现
KMP算法（Knuth-Morris-Pratt算法）是一种用于字符串匹配的快速
算法，通过有效利用已匹配部分的信息来跳过一些不必要的比较，从而提
高匹配效率。

KMP算法是由Donald Knuth、Vaughan Pratt和James
H.Morris于1977年提出的。

KMP算法的核心思想是利用"部分匹配表"来确定当模式串与主串不匹
配时，模式串应该向后滑动的位置。

部分匹配表是模式串的前缀子串中的
最长的可匹配的真前缀和后缀的长度。

下面是KMP算法的实现过程：
1.首先，根据模式串生成部分匹配表。

部分匹配表中第i个位置的值
表示模式串的前i个字符组成的子串的最长可匹配的真前缀和后缀的长度。

2.利用部分匹配表进行匹配。

在匹配过程中，用两个指针i和j分别
表示主串和模式串的位置。

如果当前字符匹配成功，则i和j都向后移动
一位；如果当前字符不匹配，则根据部分匹配表确定模式串应该向后滑动
的位置。

下面是KMP算法的Python实现：
```python
def generate_next(pattern):
next = [0] * len(pattern)
next[0] = -1
i,j=0,-1
while i < len(pattern) - 1:
if j == -1 or pattern[i] == pattern[j]: i+=1
j+=1
next[i] = j
else:
j = next[j]
return next
def kmp_search(text, pattern):
next = generate_next(pattern)
i,j=0,0
while i < len(text) and j < len(pattern): if j == -1 or text[i] == pattern[j]:
i+=1
j+=1
else:
j = next[j]
if j == len(pattern):
return i - j
else:
return -1
```
在上述代码中，`generate_next`函数用于生成部分匹配表，
`kmp_search`函数用于进行匹配。

函数内部的`i`表示主串当前位置，`j`
表示模式串当前位置，`text`表示主串，`pattern`表示模式串。

在`kmp_search`函数中，当当前字符匹配成功时，同时向后移动`i`
和`j`；当不匹配时，根据`next[j]`确定模式串的滑动位置。

以上就是KMP算法的实现过程。

KMP算法通过利用部分匹配表的信息，减少了不必要的比较次数，提高了字符串匹配的效率。