上面的說法有些官方了，其實用最最簡單的話來說就是，給計算機乙個最快的方法從乙個名單中找到你的名字，這個時候我們用這個演算法就再合適不過了。
我們一般如果要是寫乙個文字匹配的演算法的話，最最簡單的就是用迴圈去匹配了，這個應該是個只要學過程式設計的同志都應該了解的方法，如果想要在一堆字母中找到abc的話，那麼我們就需要用for去遍歷詳情字元，然後和這三個字母去匹配，但是這樣做會有乙個問題，就是，如果碰到了abd和abc相匹配的話，那麼我們下一步匹配就是bdx和abc進行匹配了，匹配過了的字元會重新再比較一遍，很是浪費時間和空間。
kpm的演算法是什麼呢？他可以返回不匹配字元的位置，從而我們可以從不匹配的下乙個位置接著進行比較，從而可以減少沒有作用的匹配，舉個例子，有abc和abdabc去匹配，那麼當第一次匹配失敗的時候，也就是abc和abd匹配的時候，這個時候返回了d的位置，那麼下次進行演算法的時候就是用abc和abc去匹配了，而不是用bda去和abc匹配了。
說道演算法不得不說的就是時間複雜度和空間複雜度，先從時間複雜度來看：
一般匹配字串時，我們從目標字串str（假設長度為n）的第乙個下標選取和ptr長度（長度為m）一樣的子字串進行比較，如果一樣，就返回開始處的下標值，不一樣，選取str下乙個下標，同樣選取長度為n的字串進行比較，直到str的末尾（實際比較時，下標移動到n-m）。這樣的時間複雜度是o(n*m)。
kmp演算法：可以實現複雜度為o(m+n)
所以kmp演算法在時間複雜度上遠遠比一般的無腦匹配要強太多，並且是需要匹配的字元數越多，它的優勢就越是明顯。
至於空間複雜度嘛，因為都是在比較，只是記錄了乙個值的問題，所以基本上在空間複雜度上kmp演算法是沒有什麼太大優勢的。詳情的情況等博主研究好了就會更新上來。
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kmp演算法主要解決的問題就是在字串 主串 中的模式 pattern 定位問題。記主串為t，模式串為p，則kmp演算法就是返回p在t 現的具體位置，如果沒有出現則返回 1。如果 i 指標指向的字元和 j 指標指向的字元不一致，那麼把 i 右移1位，j 從0位開始，從新開始匹配 如果 i 指標指向的字...
演算法 kmp匹配演算法
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