标签：view 重复 并且 cab 开始 字符串 遍历 后缀 出现
KMP 算法是一个高效的字符串匹配算法，由Knuth、Morris、Pratt三人提出，并使用三人名字的首字母命名。在KMP之前，字符串匹配算法往往是遍历字符串的每一个字符进行比对，算法复杂度是O(mn)。而KMP算法通过预处理能够把复杂度降低到O(m+n)。
KMP算法
假设给定一个字符串 1 ABCABCABDEF，现在需要搜索字符串 2 ABCABD 在字符串 1 中出现的位置。从 0 位置开始比对，到位置 5 时发现字符不相同，字符串 1 的字符为 C，字符串 2 的字符为 D。接下来如何继续比对呢？KMP 算法的核心就在于这里。考虑到字符串 2 中有两个 AB 重复出现，因此可以把第一个 AB 移动到第二个 AB 处继续比对。这个移动过程就是利用了已经匹配的字符信息，直接将字符串前移 3 位提高了比对效率。
假设给定一个长度为 n 的字符串 O ，查找长度为 m 的字符串 f 在 O中出现的位置，如下图所示(图片来自网络)。
当比对到第 i 个字符不相等时，需要把字符串 f 向前移动继续比对，KMP算法通过计算最大公共长度来移动。当满足如下条件时，f 可以前移 k 位继续比对。
KMP 算法的核心即在于求解 f 中每一个位置之前的字符串的前缀和后缀的最大公共长度。注意，这个最大长度不包括字符串本身。当比较到第 i 位置时，如果不相同，而此时最大公共长度为 j，则 f 前移的距离为 k = i – j 。
最大公共长度的计算
前缀是除了最后一个字符的子字符串，后缀是指除了第一个字符的子字符串。对于字符串 ABCA，前缀有 A、AB、ABC，后缀有 A、CA、BCA，相同的前缀后缀只有 A。最大公共长度是指当前位置前面的字符串相同前缀后缀的最大长度，使用 next 数组表示。根据这个规则，前面的字符串 2 ABCABD 的 next 数组如下表格所示。对于长度为 m 的字符串，next 数组的长度为 m + 1。显而易见，next[0] = next[1] = 0。
已知 A3 = A0，next[4] = 1，计算 next[5] 时只需要比对 B4 = B1 则 A3B4 = A0B1，next[5] = next[4] + 1 = 2。
已知 A3B4 = A0B1，next[5] = 2，计算 next[6] 时首先比较 D5 ≠ C2 则 A3B4D5 ≠ A0B1C2。如果存在一个以 B 结尾的公共前缀，那么这个前缀一定在 C2 的前面，这个前缀的长度为 next[next[5]] = 0，因此 C2 的前面没有这样的前缀，并且 D5 不等于 A0，next[6] = 0。
假设我们现在已经求得 next[1]、next[2]、……、next[i]，现在要求next[i+1]。可以看出，如果位置 i 和位置 next[i] 处的两个字符相同，则 next[i+1] = next[i] + 1；如果两个位置的字符不相同，可以继续向前搜索，获得其最大公共长度 next[next[i]]，然后再和位置 i 的字符比较，直到能最终确定结果。（图片来自网络）
根据上面的分析，不难写出求解 next 数组的代码如下。
字符串匹配
字符串匹配的过程和求解 next 数组的过程类似。假设搜索字符串 f 在字符串 O 中出现的位置，f 的下标为 j，O 的下标为 i。如果 O(i) = f(j)，则 j = j + 1，继续比较 f 中的下一个字符；如果 O(i) ≠ f(j)，则 j = next[j]，继续比较 f 中位置为 next[j] 的字符，相当于 f 前移了 i - j 位。当 f 的下标 j 移动到末尾时，说明匹配成功，此时可以算出第一次出现的位置是 i - j。
如下图所示，假设 O 为 ABCABCABDEF，f 为 ABCABD。O(4) = f(4)，下一步继续比对 O(5) 和 f(5) 即可；O(5) ≠ f(5)，则 f 的下一个比对字符位置为 next[5] = 2，下一步继续比对 O(5) 和 f(2)，相当于 f 前移了 5 - 2 = 3 位。当比对到 O(8) = f(5) 时，f 已经比对到末尾，匹配成功，此时算出 O 中出现的位置为 8 - 5 = 3。
根据上面的分析，不难写出匹配字符串的代码如下。
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