kmp演算法（knuth–morris–pratt algorithm）,knuth就是高德納。樸素匹配演算法：kmp演算法是從樸素匹配演算法改進而來：就是窮搜匹配。
原串：abcde 模式串：acd
1. 將原串和模式串左對齊，然後一位一位比較，直到有乙個字元不匹配
2. 發現第二位的b和c不匹配，模式串右移一位
3. 重複這個流程，直到找到完全匹配的子串或者匹配失敗。
樸素匹配演算法的不足：
就是不能夠很直觀的進行有移動的大跨步，也就是明明是不匹配的，但是不能跳過去，不夠聰明。
例子：abcdeabcdf 和 abcdf。遇到e和f時候衝突，
此時明顯人能直到應該直接調到e後面的a開始啊。
其實不是這樣的。原串為abcdabcdabf，模式串為abcdabf，直接跳過相同部分就會遺漏匹配的串，所以跳過的長度並不是前面完全匹配的部分
其實就是人之所以強大是可以馬上發現下乙個匹配開始的位置，比如模式串是a開頭，那麼匹配串肯定每次都是找到原串下乙個a開始的繼續匹配。機器不知道下乙個究竟在哪，怎麼跳過去合適。kmp演算法也就是機器怎麼靠近人的眼睛呢。直接發現下乙個合理的開始位置呢，也就是如何跳到那個合理位置呢？這就是kmp演算法解決的.
kmp演算法需要對模式串進行預處理。
把可以跳過的長度一般儲存在模式串的partial match table中。
例如：abcdabf的partial match table如下：
可以跳過的長度 = 當前模式串已匹配長度 - 模式串最後乙個字母在partial match table中的值。例如：
當發現c和f不匹配時，根據公式，當前已匹配串abcdab長度為6, 最後乙個字母b在partial match table中的對應值為2，所以可以跳過的長度 = 6 - 2 = 4，即：
【partial match table是如何構建的？】
每個位置i記錄的其實就是從0到i的子串中，同時出現在子串字首和字尾中的最大長度。還是以上面那個例子為例：
'''
knuth-morris-pratt algorithm
'''def
getprefix
(pattern):
''' @param pattern: pattern string.
@return: prefix array.
'''length = len(pattern)
prefix = [0] * length
for i in range(1, length):
k = prefix[i-1]
while k > 0
and pattern[i] != pattern[k]:
k = prefix[k-1]
if pattern[i] == pattern[k]:
prefix[i] = k + 1
return prefix
defkmp
(src, pattern):
prefix = getprefix(pattern)
print(prefix)
i = j = 0
src_len = len(src)
pattern_len = len(pattern)
if src_len < pattern_len:
return -1
while i < src_len:
while src[i] == pattern[j]:
if j == pattern_len - 1:
return i - j
else:
i += 1
j += 1
if j > 0:
j = prefix[j-1]
else:
i += 1
return -1
src = 'bbc abcdab abcdabcdabde'
pattern = input('pattern: ')#'abcdabd'
#print(kmp(src, pattern))
print(getprefix(pattern))
這類問題的思路是解決重複，有點像qucik sort消除逆序對。
複習 KMP演算法
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