kmp演算法可以用來解決字串匹配問題。現在有兩個字串，str1長度為n和str2長度為m且n>=m，判斷是否存在str1中包含str2（也就是判斷str2是否是str1的子串），如果存在，則返回true，如果不存在則返回false。
我們一般的思路是，從str1的第乙個字元開始，擷取和str2相同長度的子串，將兩者人進行比較，直到末尾（真實情況下移動到n-m處結束）這種方式的時間複雜度為o（n*m）。
但是kmp演算法可以將時間複雜度降到o（n+m）。
（引用：
我認為，kmp演算法的優勢在於，減少了比較的次數，如果用傳統思路，我們需要對str1的字元乙個乙個的比較。
舉例來說，有乙個字串"bbc abcdab abcdabcdabde"，我想知道，裡面是否包含另乙個字串"abcdabd"？
1、首先，字串"bbc abcdab abcdabcdabde"的第乙個字元與搜尋詞"abcdabd"的第乙個字元，進行比較。因為b與a不匹配，所以搜尋詞後移一位。
2、因為b與a不匹配，搜尋詞再往後移。
3、就這樣，直到字串有乙個字元，與搜尋詞的第乙個字元相同為止。
4、繼續比較str1和str2直到字串有乙個字元，與搜尋詞對應的字元不相同為止。
這裡我們就要引入兩個概念：
－ "a"的字首和字尾都為空集，共有元素的長度為0；知道這些概念以後，我們就需要對str2進行預處理，得到乙個next陣列，這個next陣列表示的其實就是str2字串的字首和字尾存在的共有元素的所有情況。－ "ab"的字首為[a]，字尾為[b]，共有元素的長度為0；
－ "abc"的字首為[a, ab]，字尾為[bc, c]，共有元素的長度0；
－ "abcd"的字首為[a, ab, abc]，字尾為[bcd, cd, d]，共有元素的長度為0；
－ "abcda"的字首為[a, ab, abc, abcd]，字尾為[bcda, cda, da, a]，共有元素為"a"，長度為1；
－ "abcdab"的字首為[a, ab, abc, abcd, abcda]，字尾為[bcdab, cdab, dab, ab, b]，共有元素為"ab"，長度為2；
－ "abcdabd"的字首為[a, ab, abc, abcd, abcda, abcdab]，字尾為[bcdabd, cdabd, dabd, abd, bd, d]，共有元素的長度為0。
這張圖的t表示str2字串，藍色的段落表示部分匹配值，我們可以看到，但我們從第乙個位置比較str2和str1失敗後，我們可以直接將第一段的藍色線段的最左邊移到右邊藍色線段的最左邊，這樣就避免了中間的重複比較操作，提高了效率。
那麼，這個next陣列應該怎麼求呢？
接下來，我們就要進行str1和str2的字串匹配了，前面得到next陣列中已經儲存了str2字串的子串情況，一旦在比較的過程中出現不匹配的情況，就可以返回到上一次匹配的子串。最後的ans表示的是子串在str1中的開頭元素的座標。
void kmp()
}
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