特点

假定文本串长度为n, 模式串长度为m, 朴素字符串比较时间复杂度为O(n*m),KMP算法时间复杂度为O(n+m)

朴素算法在匹配失败后重新从首部开始匹配，而KMP则利用模式串本身的特点，在匹配失败时不用每次都从模式串首部开始匹配，

关键就在于利用模式串的前缀和后缀相同的部分

比如char[] p = "abdabe", 当p[5] = e匹配失败时，朴素算法是重新从p[0]开始匹配，但通过观察，我们发现p[0,1]和p[3,4]相同，可以从p[3]开始匹配

这正是KMP的思想，next数组就对应着前面需要的关键观察信息（知道p[0,1] = p[3,4]相同），在这里next[4] = 1;

计算next数组

令next[i-1] = k 表示[0, i-1]的最长真前缀后缀的索引k（不包括p[0, i]），即p[0, k] = p[i-k-1, i-1]相同

如何求p[0, i]的最长真前缀后缀呢？

• p[i] == p[k+1], 显然next[i] = k+1
• p[i] != p[k+1], next[i] < k+1, 这时仍然有p[0, k] = p[i-k-1, i-1]相同, 我们再次在p[0, k]中找到最长前缀后缀，k = next[k], 然后在其后的位置检验

证明：

• 若next[i] = k+1, 则p[i] == p[k+1]，与题设不符
• 若next[i] > k+1, 则next[i-1] > k，与题设不符

还是以上面的例子来说明，根据定义最后一个b位置next[4]=1,

• 如果e位置能够和d位置匹配，则next[5]=1+1=2很合理
• 如果e位置不能喝d位置匹配，则问题演化成d之前ab的前缀最长有多少和e之前的ab的后缀重合，这也就是next[2]

例题

class Solution {private:    vector
    
      next;    void ComputeNext(const string& p){        int n = p.size();        next.resize(n);                int k = -1;        next[0] = k;        for(int i = 1; i < n; i++){            while(k > -1 && p[k+1] != p[i]){                k = next[k];            }                        if(p[k+1] == p[i]) k++;            next[i] = k;        }    }            int KMP(const string &t, const string &p){        ComputeNext(p);        int k = -1;        for(int i = 0; i < t.size(); i++){            while(k > -1 && p[k+1] != t[i]){                k = next[k];            }                        if(p[k+1] == t[i]) k++;            if(k == p.size() - 1) return i - p.size() + 1;        }                return -1;    }public:    int strStr(string haystack, string needle) {        return needle == "" ? 0 : KMP(haystack, needle);    }};