KMP 算法实例详解
KMP 算法是一种高效的字符串匹配算法，由 Knuth、Morris 和 Pratt 三位科学家共同提出。该算法的主要思想是通过预处理模式字符串，生成一个 next 数组，以便在匹配过程中快速跳过不匹配的部分，从而提高匹配效率。
在 KMP 算法中，next 数组是关键所在。next 数组的每个元素 next[i] 表示的是模式字符串 p 中的第 i 个字符之前的字符能够与目标串中的某个字符匹配的最长前缀的长度。通过 next 数组，我们可以快速地跳过不匹配的部分，从而提高匹配效率。
KMP 算法的时间复杂度为 O(m+n)，其中 m 是模式字符串的长度，n 是目标字符串的长度。该算法的空间复杂度为 O(m)，因为我们需要存储 next 数组。
在实践中，KMP 算法有很多应用场景，例如文本搜索、数据压缩、模式识别等。该算法的优点是能够在线性时间内完成匹配查找，不会发生退化，是一个非常优秀的模式匹配算法。
在 KMP 算法的实现中，我们可以使用两个指针 i 和 j来实现匹配过程。指针 i 指向目标字符串，指针 j 指向模式字符串。我们可以通过比较目标字符串的当前字符与模式字符串的当前字符来确定是否匹配，如果匹配则同时移动两个指针，如果不匹配则根据 next 数组来确定如何移动指针 j。
在上面的代码中，我们可以看到 getnext 函数是用于生成 next 数组的，而 kmp 函数是用于实现匹配过程的。在 main 函数中，我们可以看到是如何使用 KMP 算法来匹配目标字符串和模式字符串的。
KMP 算法的优点是能够在线性时间内完成匹配查找，不会发生退化，是一个非常优秀的模式匹配算法。但是，该算法也有一些缺点，例如需要预处理模式字符串，生成 next 数组，这可能会增加额外的时间和空间开销。
KMP 算法是一种高效的字符串匹配算法，具有广泛的应用前景。通过了解 KMP 算法的原理和实现，我们可以更好地理解和应用该算法，从而提高我们的编程能力和解决问题的能力。
