1 模式匹配概述
假设文本T = y1y2y3....yn， 模式 P = p1p2p3...pm， 传统的匹配算法把位移为0,1,...n-m时的文本依次跟P比较，每次比较最多花费O(m)的时间，算法的复杂度为O((n-m+1)*m)。
2 KMP算法
2.1 KMP算法概述
传统模式匹配算法没有利用匹配过的信息，每次都从头开始比较，速度很慢。而kmp算法充分利用了之前的匹配信息，从而避免一些明显不合法的位移，加快匹配过程。在字符串O中寻找f，当匹配到位置i时两个字符串不相等，这时我们需要将字符串f向前移动。常规方法是每次向前移动一位，但是它没有考虑前i-1位已经比较过这个事实，所以效率不高。事实上，如果我们提前计算某些信息，就有可能一次前移多位。假设我们根据已经获得的信息知道可以前移k位，我们分析移位前后的f有什么特点。我们可以得到如下的结论：
A段字符串是f的一个前缀。
B段字符串是f的一个后缀。
A段字符串和B段字符串相等。
所以前移k位之后，可以继续比较位置i的前提是f的前i-1个位置满足：长度为i-k-1的前缀A和后缀B相同。只有这样，我们才可以前移k位后从新的位置继续比较。
所以kmp算法的核心即是计算字符串f每一个位置之前的字符串的前缀和后缀公共部分的最大长度（不包括字符串本身，否则最大长度始终是字符串本身）。获得f每一个位置的最大公共长度之后，就可以利用该最大公共长度快速和字符串O比较。当每次比较到两个字符串的字符不同时，我们就可以根据最大公共长度将字符串f向前移动(已匹配长度-最大公共长度)位，接着继续比较下一个位置。事实上，字符串f的前移只是概念上的前移，只要我们在比较的时候从最大公共长度之后比较f和O即可达到字符串f前移的目的。
2.2 KMP回溯（next数组构建）
理解了kmp算法的基本原理，下一步就是要获得字符串f每一个位置的最大公共长度。这个最大公共长度在算法导论里面被记为next数组。
迭代图
在这里要注意一点，next数组表示的是长度，下标从1开始；但是在遍历原字符串时，下标还是从0开始。假设我们现在已经求得next[1]、next[2]、……next[i]，分别表示长度为1到i的字符串的前缀和后缀最大公共长度，现在要求next[i+1]。由上图我们可以看到，如果位置i和位置next[i]处的两个字符相同（下标从零开始），则next[i+1]等于next[i]加1。如果两个位置的字符不相同，我们可以将长度为next[i]的字符串继续分割，获得其最大公共长度next[next[i]]，然后再和位置i的字符比较。这是因为长度为next[i]前缀和后缀都可以分割成上部的构造，如果位置next[next[i]]和位置i的字符相同，则next[i+1]就等于next[next[i]]加1。如果不相等，就可以继续分割长度为next[next[i]]的字符串，直到字符串长度为0为止。
2.3 KMP算法匹配过程
计算完成next数组之后，我们就可以利用next数组在字符串O中寻找字符串f的出现位置。匹配的过程和求next数组的过程其实是一样的。假设现在字符串f的前i个位置都和从某个位置开始的字符串O匹配，现在比较第i+1个位置。如果第i+1个位置相同，接着比较第i+2个位置；如果第i+1个位置不同，则出现不匹配，我们依旧要将长度为i的字符串分割，获得其最大公共长度next[i]，然后从next[i]继续比较两个字符串。核心是选取子串的next[i]位与主串的下一位去比较，即每次从子串提取的比较字符可不是一次的，而是可跳跃式选取的。即主串不回溯（但可能会在原位置停留），子串可回溯。
3 KMP算法时间复杂度分析
现在我们来看KMP的算法时间复杂度，在构建next数组的时候，可以看到计算每个位置的最大公共长度其算法时间复杂度为O(1),那么对于长度为n的子串而言，其算法时间复杂度为O(n)。由于在KMP算法中对于长度为m的主串进行匹配,主串不回溯，所以其算法时间复杂度为O(m)。然后看整个KMP算法，构建next数组与子串匹配为线性关系，则KMP算法的复杂度是O(n+m)。