這寫得太好了，KMP算法我上網找了很多的文章，也看了《算法導論》，但都是看得雲裏霧裏，理解能力不夠好，但是這篇文章總算是讓我瞭解一個大概了，爽爆心情
如果機房馬上要關門了，或者你急着要和MM約會，請直接跳到第六個自然段。
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我們這裏說的KMP不是拿來放電影的（雖然我很喜歡這個軟件），而是一種算法。KMP算法是拿來處理字符串匹配的。換句話說，給你兩個字符串，你需要回答，B串是否是A串的子串（A串是否包含B串）。比如，字符串A="I'm matrix67"，字符串B="matrix"，我們就說B是A的子串。你可以委婉地問你的MM：“假如你要向你喜歡的人表白的話，我的名字是你的告白語中的子串嗎？”
解決這類問題，通常我們的方法是枚舉從A串的什麼位置起開始與B匹配，然後驗證是否匹配。假如A串長度爲n，B串長度爲m，那麼這種方法的複雜度是O (mn)的。雖然很多時候複雜度達不到mn（驗證時只看頭一兩個字母就發現不匹配了），但我們有許多“最壞情況”，比如，A= "aaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaab"，B="aaaaaaaab"。我們將介紹的是一種最壞情況下O(n)的算法（這裏假設 m<=n），即傳說中的KMP算法。
之所以叫做KMP，是因爲這個算法是由Knuth、Morris、Pratt三個提出來的，取了這三個人的名字的頭一個字母。這時，或許你突然明白了AVL 樹爲什麼叫AVL，或者Bellman-Ford爲什麼中間是一槓不是一個點。有時一個東西有七八個人研究過，那怎麼命名呢？通常這個東西乾脆就不用人名字命名了，免得發生爭議，比如“3x+1問題”。扯遠了。
個人認爲KMP是最沒有必要講的東西，因爲這個東西網上能找到很多資料。但網上的講法基本上都涉及到“移動(shift)”、“Next函數”等概念，這非常容易產生誤解（至少一年半前我看這些資料學習KMP時就沒搞清楚）。在這裏，我換一種方法來解釋KMP算法。
假如，A="abababaababacb"，B="ababacb"，我們來看看KMP是怎麼工作的。我們用兩個指針i和j分別表示，A[i-j+ 1..i]與B[1..j]完全相等。也就是說，i是不斷增加的，隨着i的增加j相應地變化，且j滿足以A[i]結尾的長度爲j的字符串正好匹配B串的前 j個字符（j當然越大越好），現在需要檢驗A[i+1]和B[j+1]的關係。當A[i+1]=B[j+1]時，i和j各加一；什麼時候j=m了，我們就說B是A的子串（B串已經整完了），並且可以根據這時的i值算出匹配的位置。當A[i+1]<>B[j+1]，KMP的策略是調整j的位置（減小j值）使得A[i-j+1..i]與B[1..j]保持匹配且新的B[j+1]恰好與A[i+1]匹配（從而使得i和j能繼續增加）。我們看一看當
i=j=5時的情況。
i = 1 2 3 4 5 6 7 8 9 ……
A = a b a b a b a a b a b …
B = a b a b a c b
j = 1 2 3 4 5 6 7
此時，A[6]<>B[6]。這表明，此時j不能等於5了，我們要把j改成比它小的值j'。j'可能是多少呢？仔細想一下，我們發現，j'必須要使得B[1..j]中的頭j'個字母和末j'個字母完全相等（這樣j變成了j'後才能繼續保持i和j的性質）。這個j'當然要越大越好。在這裏，B [1..5]="ababa"，頭3個字母和末3個字母都是"aba"。而當新的j爲3時，A[6]恰好和B[4]相等。於是，i變成了6，而j則變成了 4：
i = 1 2 3 4 5 6 7 8 9 ……
A = a b a b a b a a b a b …
B = a b a b a c b
j = 1 2 3 4 5 6 7
從上面的這個例子，我們可以看到，新的j可以取多少與i無關，只與B串有關。我們完全可以預處理出這樣一個數組P[j]，表示當匹配到B數組的第j個字母而第j+1個字母不能匹配了時，新的j最大是多少。P[j]應該是所有滿足B[1..P[j]]=B[j-P[j]+1..j]的最大值。
再後來，A[7]=B[5]，i和j又各增加1。這時，又出現了A[i+1]<>B[j+1]的情況：
i = 1 2 3 4 5 6 7 8 9 ……
A = a b a b a b a a b a b …
B = a b a b a c b
j = 1 2 3 4 5 6 7
由於P[5]=3，因此新的j=3：
i = 1 2 3 4 5 6 7 8 9 ……
A = a b a b a b a a b a b …
B = a b a b a c b
j = 1 2 3 4 5 6 7
這時，新的j=3仍然不能滿足A[i+1]=B[j+1]，此時我們再次減小j值，將j再次更新爲P[3]：
i = 1 2 3 4 5 6 7 8 9 ……
A = a b a b a b a a b a b …
B = a b a b a c b
j = 1 2 3 4 5 6 7
現在，i還是7，j已經變成1了。而此時A[8]居然仍然不等於B[j+1]。這樣，j必須減小到P[1]，即0：
i = 1 2 3 4 5 6 7 8 9 ……
A = a b a b a b a a b a b …
B = a b a b a c b
j = 0 1 2 3 4 5 6 7
終於，A[8]=B[1]，i變爲8，j爲1。事實上，有可能j到了0仍然不能滿足A[i+1]=B[j+1]（比如A[8]="d"時）。因此，準確的說法是，當j=0了時，我們增加i值但忽略j直到出現A[i]=B[1]爲止。
這個過程的代碼很短（真的很短），我們在這裏給出：
j:=0;
for i:=1 to n do
begin
while (j>0) and (B[j+1]<>A[i]) do j:=P[j];
if B[j+1]=A[i] then j:=j+1;
if j=m then
begin
writeln('Pattern occurs with shift ',i-m);
j:=P[j];
end;
end;最後的j:=P[j]是爲了讓程序繼續做下去，因爲我們有可能找到多處匹配。
這個程序或許比想像中的要簡單，因爲對於i值的不斷增加，代碼用的是for循環。因此，這個代碼可以這樣形象地理解：掃描字符串A，並更新可以匹配到B的什麼位置。
現在，我們還遺留了兩個重要的問題：一，爲什麼這個程序是線性的；二，如何快速預處理P數組。
爲什麼這個程序是O(n)的？其實，主要的爭議在於，while循環使得執行次數出現了不確定因素。我們將用到時間複雜度的攤還分析中的主要策略，簡單地說就是通過觀察某一個變量或函數值的變化來對零散的、雜亂的、不規則的執行次數進行累計。KMP的時間複雜度分析可謂攤還分析的典型。我們從上述程序的j 值入手。每一次執行while循環都會使j減小（但不能減成負的），而另外的改變j值的地方只有第五行。每次執行了這一行，j都只能加1；因此，整個過程中j最多加了n個1。於是，j最多隻有n次減小的機會（j值減小的次數當然不能超過n，因爲j永遠是非負整數）。這告訴我們，while循環總共最多執行了n次。按照攤還分析的說法，平攤到每次for循環中後，一次for循環的複雜度爲O(1)。整個過程顯然是O(n)的。這樣的分析對於後面P數組預處理的過程同樣有效，同樣可以得到預處理過程的複雜度爲O(m)。
預處理不需要按照P的定義寫成O(m^2)甚至O(m^3)的。我們可以通過P[1],P[2],...,P[j-1]的值來獲得P[j]的值。對於剛纔的B="ababacb"，假如我們已經求出了P[1],P[2],P[3]和P[4]，看看我們應該怎麼求出P[5]和P[6]。P[4]=2，那麼P [5]顯然等於P[4]+1，因爲由P[4]可以知道，B[1,2]已經和B[3,4]相等了，現在又有B[3]=B[5]，所以P[5]可以由P[4] 後面加一個字符得到。P[6]也等於P[5]+1嗎？顯然不是，因爲B[ P[5]+1 ]<>B[6]。那麼，我們要考慮“退一步”了。我們考慮P[6]是否有可能由P[5]的情況所包含的子串得到，即是否P[6]=P[ P[5] ]+1。這裏想不通的話可以仔細看一下：
1 2 3 4 5 6 7
B = a b a b a c b
P = 0 0 1 2 3 ?
P[5]=3是因爲B[1..3]和B[3..5]都是"aba"；而P[3]=1則告訴我們，B[1]、B[3]和B[5]都是"a"。既然P[6]不能由P[5]得到，或許可以由P[3]得到（如果B[2]恰好和B[6]相等的話，P[6]就等於P[3]+1了）。顯然，P[6]也不能通過P[3]得到，因爲B[2]<>B[6]。事實上，這樣一直推到P[1]也不行，最後，我們得到，P[6]=0。
怎麼這個預處理過程跟前面的KMP主程序這麼像呢？其實，KMP的預處理本身就是一個B串“自我匹配”的過程。它的代碼和上面的代碼神似：
P[1]:=0;
j:=0;
for i:=2 to m do
begin
while (j>0) and (B[j+1]<>B[i]) do j:=P[j];
if B[j+1]=B[i] then j:=j+1;
P[i]:=j;
end;最後補充一點：由於KMP算法只預處理B串，因此這種算法很適合這樣的問題：給定一個B串和一羣不同的A串，問B是哪些A串的子串。
串匹配是一個很有研究價值的問題。事實上，我們還有後綴樹，自動機等很多方法，這些算法都巧妙地運用了預處理，從而可以在線性的時間裏解決字符串的匹配。我們以後來說