對於任意乙個串，串中字符集的大小為d，則該串中的任意乙個字元都可以用乙個d+1進製的整數來表示。需要注意的是，這裡是d+1進製，而不是d進製，是因為不能用0來表示任意乙個字元，否則如果該字元組成串的乙個字首，無論字首的長度多少，都不會影響串所對應的整數取值。
rabin-karp演算法，它是字串快速查詢的一種演算法，解決思路是把乙個字串，看作是字符集長度進製的樹，如果是ascii，這個進製就是128，如果是只考慮英文小寫字母，那這個進製就是26，通過數值的比較得出字串的比較結果。
如果我們要在 ascii 字符集範圍內查詢「搜尋詞」，由於 ascii 字符集是0~127一共 128 個字元，那麼 d 就等於 128，比如我們要在字串 「abcdefg」 中查詢 「cde」，那麼我們授信計算模式字串 「cde」的hash指紋：
n=len(「cde」)
d=128
hash(cde)= c_ascii*d^(n-1)+ d_ascii*d^(n-2)+ e_ascii*d^(n-3)
=99*128^2+100*128^1+101*128^0
=1634917
模式字串的hash值計算完之後開始計算源串的hash值，計算方法與上面相同：
hash(abc)= a_ascii*d^(n-1)+ b_ascii*d^(n-2)+ c_ascii*d^(n-3)
=97*128^2+98*128^1+99*128^0
=1601891
其中：hash(a)= a_ascii*d^(n-1) =97*128^2= 1589248
hash(b)= b_ascii*d^(n-1) =98*128^1= 12544
hash(c)= c_ascii*d^(n-1) =99*128^0=99
顯而易見的hash（abc）不等於hash（cde），源串的視窗向後滑動一位計算hash(bcd), hash(bcd)的計算如果還是按照上面的方法的話rabin-karp的時間複雜度和暴力解法一樣也是o（m*n），hash(bcd) 可以看成hash(abc)中去掉hash(a)，然後加入hash(d)，如此一來就將計算指紋的時間複雜度由o(n)降低到o（1）：
hash(bcd)= (hash(abc)- hash(a))*d+ hash(d)，這樣就可以繼續比較 「cde」 和 「bcd」 是否匹配，以此類推。
由上面的描述可以推導出更一般的規律如下：
hash( txt[s+1 .. s+m] ) = ( d ( hash( txt[s .. s+m-1]) – txt[s]*h ) + txt[s + m] ) mod q
hash( txt[s .. s+m-1] ) : hash value at shift s .
hash( txt[s+1 .. s+m] ) : hash value at next shift (or shift s +1)
d : number of characters in the alphabet
q : a prime number
h: d^(m-1)
加入模q後，h = h』mod q.對於指紋相同的串還要在進行一次比對校驗，如果q足夠大，碰撞的機率會很少出現。
rabin-karp演算法的思想：
假設子串的長度為m,目標字串的長度為n
計算子串的hash值
計算目標字串中每個長度為m的子串的hash值（共需要計算n-m+1次）
比較hash值
如果hash值不同，字串必然不匹配，如果hash值相同，還需要使用樸素演算法再次判斷
為了快速的計算出目標字串中每乙個子串的hash值，rabin-karp演算法並不是對目標字串的 每乙個長度為m的子串都重新計算hash值，而是在前幾個字串的基礎之上， 計算下乙個子串的 hash值，這就加快了hash之的計算速度，將演算法中的內迴圈的世間複雜度從o(m)將到了o(1)。
**示例：
d取字符集的個數
#define d 256
/* s -> search sequence
t -> target sequence
q -> a prime number
*/void search(char *s, char *t, int q)
for (i = 0; i <= n - m; i++)
if (j == m)
}if ( i < n-m )
}}
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