KMP 算法的字符串匹配思路，算是我在前端开发中遇到过最聪明的之一。不是单纯从头对比，它是先预模式串，搞出一个叫next 数组的玩意，在匹配失败时，能一眼看出“前面比过的部分，哪些还能用”，直接跳过去，效率挺高的。 字符串匹配任务多了，比如做富文本编辑器、开发智能搜索框、甚至搞前端日志，都能用上它。
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代码封装了字符串的kmp模式匹配算法。kmp是一种非常快速的字符串匹配算法，效率比普通匹配算法高很多
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数据结构KMP算法代码，并对KMP算法进行了改进优化，注释详细，易于理解，并附带举例说明。。。
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失败函数 f 的计算挺有意思，属于 KMP 算法里一个关键的小步骤。它的作用啊，说白了就是在模式串里提前知道“下次从哪开始比”，省得你白白回溯。f(0)设为–1 是惯例，后面每一个f(j)，其实就是找前缀后缀最长的公共部分，字符一样就进一位，不一样就往前跳，跳回之前算好的 f 值，直到跳不动。这样匹
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buildPartialMatchTable函数用于构建部分匹配表，该表存储了模式字符串中每个位置的最长相同前缀后缀的长度。 kmpSearch函数使用KMP算法进行字符串匹配，利用构建的部分匹配表，在匹配过程中实现跳跃匹配。主函数中定义了一个文本字符串和一个模式字符串，并调用kmpSearch函数
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本代码实现了经典的 KMP 字符串匹配算法，该算法能够在线性时间复杂度内高效地找到模式串在文本串中出现的所有位置。 def kmp_search(text, pattern): """ 使用 KMP 算法在文本串中查找模式串的所有出现位置。 Args: text: 文本串。
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代码11.3 KMP主算法11.3.4 next[0] = -1空串是任何非空串的真子串、真前缀和真后缀，故只要j > 0则必有0  N(P, j)。此时N(P, j)必非空，从而保证“在其中取最大值”这一操作的确可行。但反过来，若j = 0，则前缀prefix(P, j)本身就是空串，它没
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