kmp 演算法是用來解決單模匹配問題的一種演算法。
如果暴力的進行單模匹配，那麼時間複雜度為o(nm)。
kmp 演算法通過對模式串的預處理優化了複雜度。
為了敘述方便，設模式串長度為n，主串長度為m。
將模式串稱為s1，主串稱為s2，下標從1 開始。
我們首先對模式串預處理出乙個next 陣列。
next[i] 表示最大的x，滿足s1[1 : x - 1] 是s1[1 : i - 1] 的字尾。
這個陣列記錄了失配時，模式串指標移動的目標位置。
求next[i] 時，考慮維護乙個位置j，初始時為next[i - 1]。
如果s1[j] = s1[i -1]，那麼next[i] 顯然等於j + 1。
如果s1[j] != s1[i - 1]，那麼此時需要將j 向前移動到next[j] 的位置。
一直將j 移動到next[j] 的位置，直到j = 0 或s1[j] = s1[i - 1]。
此時next[i] 等於j + 1。
由於next 是最長公共前字尾，因此在j 的移動過程中一定會經過next[i] - 1 的位置。
void getnx()
{ nx[0]=-1;
for(int i=0,j=-1;i在匹配過程中，設在主串中匹配到位置i，模式串中匹配到位置j。
首先如果s2[i] = s1[j]，當前位置匹配成功，此時可以把i 和j 同時移動到下乙個位置。
否則發生失配，需要進行調整，我們將j 置為next[j]，然後繼續匹配。
同樣由於next 是最長公共前字尾，因此在j 的移動過程中不會跳過可能匹配的位置。
並且模式串中j 之前的部分一定可以匹配。
void kmp()
{ ll i=0,j=0;
while(i可以發現兩部分**有很大相似之處。
其實可以把求next 陣列過程看做用模式串與自身匹配的過程。
在求next 的過程中，j 指標每向後移動一步，i 指標就會向後移動一步。
而j 指標每延next 移動一次，就會向前移動大於等於一步。
由於i 指標會向後移動o(n) 次，因此j 指標也只會向後移動o(n) 次，因此向前同樣最多移動o(n) 次。
因此求next 陣列部分複雜度為o(n)。
與之類似，可以得出匹配過程的複雜度為o(m)。
因此kmp 演算法的總複雜度為o(n + m)。
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