【KMP算法简介】
KMP算法是一种改进后的字符串匹配算法，由D.E.Knuth与V.R.Pratt和J.H.Morris同时发现，因此人们称它为克努特——莫里斯——普拉特操作（简称KMP算法）。通过一个辅助函数实现跳过扫描不必要的目标串字符，以达到优化效果。
【传统字符串匹配算法的缺憾】
Bill认为，对于一种优化的算法，既要知道优化的细节，也更应该了解它的前身（至于KMP是否基于传统算法，我不清楚，这里只作语境上的前身），了解是什么原因导致了人们要去优化它，因此加入了这一段：
请看以下传统字符串匹配的代码：
void NativeStrMatching( ElemType Target[], ElemType Pattern[]) { register intTarLen = 0; // Length of Target register intPatLen = 0; // Length of Pattern // Computethe length of Pattern while( '\0'!= Pattern[PatLen] ) PatLen++; while( '\0'!= Target[TarLen] ) { int TmpTarLen = TarLen; for(int i=0; i<PatLen;i++) { if( Target[TmpTarLen++] != Pattern[i]) break; if( i == PatLen-1 ) cout<<"Native String Matching,patternoccurs with shift"<<TarLen<<endl; } TarLen++; } }
【代码思想】
传统匹配思想是，从目标串Target的第一个字符开始扫描，逐一与模式串的对应字符进行匹配，若该组字符匹配，则检测下一组字符，如遇失配，则退回到Target的第二个字符，重复上述步骤，直到整个Pattern在Target中找到匹配，或者已经扫描完整个目标串也没能够完成匹配为止。
这样的算法理解起来很简单，实现起来也容易，但是其中包含了过多不必要的操作，也就是在目标串中，有些字符是可以直接跳过，不必检测的。
不妨假设我们的目标串
Target = "a b c d e a b c d e a b c d f"
需要匹配的模式串
Pattern = "c d f";
那么当匹配到如下情况时
由于 'e' != 'f' ，因此失配，那么下次匹配起始位置就是目标串的'd'字符
我们发现这里照样失配，直到运行到下述情况
也就是说，中间的四个字符 d e a b完全没有必要检测，直接跳转到下一个'c'开始的地方进行检测
由此可见传统算法虽然简单易行，但其中包含了过多的不必要操作，并不能很好地达到实际工作中需要的效率，因此个人认为此方法适合为初识字符串匹配做一个铺垫作用，有抛砖引玉之意。
说其抛砖引玉并不为过，对KMP算法的理解便可以基于传统模式串匹配算法进行思考。
【KMP算法的引入】
既然知道了传统算法的不足之处，就要对症下药，优化这个冗余的检测算法。
KMP算法就能很好地解决这个冗余问题。
其主要思想为：
在失配后，并不简单地从目标串下一个字符开始新一轮的检测，而是依据在检测之前得到的有用信息（稍后详述），直接跳过不必要的检测，从而达到一个较高的检测效率。
如我们的
a b c d e a b c d e a b c d f
|| : || :
c df cd f
第一次失配 新的检测
当第一次失配后，并不从红色标记字符'd'开始检测，而是通过一些有用信息，直接跳过后几个肯定不可能匹配的冗余字符，而直接让模式串Pattern从目标串的红色标记字符'c'开始新一轮的检测，从而达到了减少循环次数的效果
【KMP算法思想详述与实现】
前面提到，KMP算法通过一个“有用信息”可以知道目标串中下一个字符是否有必要被检测，这个“有用信息”就是用所谓的“前缀函数（一般数据结构书中的next函数）”来存储的。
这个函数能够反映出现失配情况时，系统应该跳过多少无用字符（也即模式串应该向右滑动多长距离）而进行下一次检测，在上例中，这个距离为4.
总的来讲，KMP算法有2个难点：
一是这个前缀函数的求法。
二是在得到前缀函数之后，怎么运用这个函数所反映的有效信息避免不必要的检测。
下面分为两个板块分别详述：
【前缀函数的引入及实现】
【前缀函数的引入】
对于前缀函数，先要理解前缀是什么：
简单地说，如字符串A ="abcde" B = "ab"
那么就称字符串B为A的前缀，记为B ⊏A(注意那不是"包含于"，Bill把它读作B前缀于A)，说句题外话——"⊏"这个符号很形象嘛，封了口的这面相当于头，在头前面的就是前缀了。
同理可知 C = "e","de" 等都是 A 的后缀，以为C ⊐ A（Bill把它读作C后缀于A）
理解了什么是前、后缀，就来看看什么是前缀函数：
在这里不打算引用过多的理论来说明，直接引入实例会比较容易理解，看如下示例：
(下述字符若带下标，则对应于图中画圈字符)
这里模式串 P = “ababaca”,在匹配了 q=5个字符后失配，因此，下一步就是要考虑将P向右移多少位进行新的一轮匹配检测。传统模式中，直接将P右移1位，也就是将P的首字符'a'去和目标串的'b'字符进行检测，这明显是多余的。通过我们肉眼的观察，可以很简单的知道应该将模式串P右移到下图'a3'处再开始新一轮的检测，直接跳过肯定不匹配的字符'b'，那么我们“肉眼”观察的这一结果怎么把它用语言表示出来呢？
我们的观察过程是这样的：
P的前缀"ab"中'a' !='b'，又因该前缀已经匹配了T中对应的"ab"，因此，该前缀的字符'a1'肯定不会和T中对应的字串"ab"中的'b'匹配，也就是将P向右滑动一个位移是无意义的。
接下来考察P的前缀"aba"，发现该前缀自身的前缀'a1'与自身后缀'a2'相等，"a1 b a2" 已经匹配了T中的"a ba3"，因此有 'a2' == 'a3', 故得到 'a1' == 'a3'......
利用此思想，可推知在已经匹配 q=5 个字符的情况下，将P向右移 当且仅当2个位移时，才能满足既没有冗余(如把'a'去和'b'比较)，又不会丢失(如把'a1' 直接与 'a4' 开始比较，则丢失了与'a3'的比较)。
而前缀函数就是这样一种函数，它决定了q与位移的一一对应关系，通过它就可以间接地求得位移s。
通过对各种模式串进行上述分析(大家可以自己多写几个模式串出来自己分析理解)，发现给定一个匹配字符数 q，则唯一对应一个有效位移，如上述q=5,则对应位移为2.
这就形成了一一对应关系，而这种唯一的关系就是由前缀函数决定的。
这到底是怎样的一种关系呢？
通过对诸多模式串实例的研究，我们会找到一个规律（规律的证明及引理详见《算法导论(第二版)》）。
上例中，P已经匹配的字符串为"ababa",那么这个字符串中，满足既是自身真后缀(即不等于自身的后缀)，又是自身最长前缀的字符串为"aba"，我们设这个特殊字串的长度为L，显然，L= 3. 故我们要求的 s = q - L = 5 - 3 = 2 ，满足前述分析。
根据这个规律，即可得到我们要求的有效位移s，等于已经匹配的字符数 q 减去长度 L。
即 s = q - L
因为这个长度 L 与 q 一一对应，决定于q，因此用一函数来表达这一关系非常恰当，这就是所谓的前缀函数了。
因为已经分析得到该关系为一一对应关系，因此用数组来表示该函数是比较恰当的，以数组的下标表示已经匹配的字符数 q，以下标对应的数据存储L。
【前缀函数的实现】
下面就来分析怎么用代码来表达这种关系。
这里采用《算法导论(第二版)》中的思想求解。
不妨以 PrefixFunc[] 表示这个前缀函数，那么我们将得到以下求前缀函数的函数：
由于 0个匹配字符数在计算中没有意义，因此PrefixFunc下标从1开始，也就是从已经有一个字符(即首字符)匹配的情况开始
// Compute Prefixfunction void CptPfFunc( ElemType Pattern[], int PrefixFunc[]) { // ERROR:The parameter Pattern[] is a pointer,the size of it is4 register int iLen = 0; // Length ofPattern[] while( '\0'!= Pattern[iLen] ) iLen++; int LOLP =0; // Lenth of longestprefix PrefixFunc[1] = 0; for( intNOCM=2; NOCM<iLen+1; NOCM++) // NOCM represent the numberof characters matched { while( LOLP>0 &&(Pattern[LOLP] != Pattern[NOCM-1])) LOLP = PrefixFunc[LOLP]; if( Pattern[LOLP] == Pattern[NOCM-1]) LOLP++; PrefixFunc[NOCM] = LOLP; } }
对此函数的详解，不妨以一实例带入(建议大家自己手算一下，算完应该就有感觉了)，易于理解：
不妨设模式串Pattern = "a b c c a b c c a b c a"
Pattern数组编号：0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
NOCM 表示 已经匹配的字符数
LOLP 表示 既是自身真后缀又是自身最长前缀的字符串长度
以下是计算流程：
PrefixFunc[1] = 0； //只匹配一个字符就失配时，显然该值为零
LOLP = 0； NOCM =2； LOLP =0; PrefixFunc[2] = 0;
LOLP = 0； NOCM =3； LOLP =0; PrefixFunc[3] = 0;
LOLP = 0； NOCM =4； LOLP =0; PrefixFunc[4] = 0;
LOLP = 0； NOCM =5； LOLP =1; PrefixFunc[5] = 1;
LOLP = 1； NOCM =6； LOLP =2; PrefixFunc[6] = 2;
LOLP = 2； NOCM =7； LOLP =3; PrefixFunc[7] = 3;
LOLP = 3； NOCM =8； LOLP =4; PrefixFunc[8] = 4;
LOLP = 4； NOCM =9； LOLP =5; PrefixFunc[9] = 5;
LOLP = 5； NOCM = 10； LOLP =6; PrefixFunc[10] = 6;
LOLP = 6； NOCM = 11； LOLP =7; PrefixFunc[11] = 7;
LOLP = 7； NOCM = 12；
---------此时满足条件while( LOLP>0&& (Pattern[LOLP] !=Pattern[NOCM-1]) )-------------
while语句中的执行
{
LOLP = 7; NOCM =12; LOLP = PrefixFunc[7] = 3;
LOLP = 3; NOCM =12; LOLP = PrefixFunc[3] = 0;
}
LOLP = 0； NOCM = 12； LOLP =1; PrefixFunc[12] = 1;
最后我们的前缀函数 PrefixFunc[] = { 0,0,0,0,1,2,3,4,5,6,7,1 }
其间最精妙的要属失配时的操作
while( LOLP>0 &&(Pattern[LOLP] != Pattern[NOCM-1]) ) LOLP = PrefixFunc[LOLP];
其中 LOLP = PrefixFunc[LOLP]; 递归调用PrefixFunc函数，直到整个P字串都再无最长前缀或者找到一个之前的满足条件的最长前缀。
【应用前缀函数优化传统匹配算法——KMP算法实现】
由以上分析，不难推导KMP算法的实现
void KMPstrMatching( ElemType Target[], ElemType Pattern[]){ intPrefixFunc[MAX_SIZE]; register intTarLen = 0; register intPatLen = 0; // Computethe length of array Target andPattern while( '\0'!= Target[TarLen] ) TarLen++; while( '\0'!= Pattern[PatLen] ) PatLen++; // Computethe prefix function ofPattern CptPfFunc(Pattern, PrefixFunc ); int NOCM =0; // Number of charactersmatched for( inti=0; i<TarLen; i++) { while( NOCM>0 &&Pattern[NOCM] != Target[i]) NOCM = PrefixFunc[NOCM]; if( Pattern[NOCM] == Target[i]) NOCM++; if( NOCM == PatLen ) { cout<<"KMP String Matching,patternoccurs with shift "<<i - PatLen +1<<endl; NOCM = PrefixFunc[NOCM]; } } }
