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以前看KMP算法的时候，总是无法理解next函数以及next函数的求法以及匹配时j=next[j]的做法的直观意义。这次看《暗时间》这本书的时候谈到一个知识的本质问题，有提到KMP，于是就想着能不能够从本质的角度出发去重新理解下KMP呢？

KMP的本质是什么？或者说，这个算法做了什么？以前的确从来没有问过自己这个问题。或许是习惯于在书上扫一眼KMP是干嘛的，具体怎么操作，怎么用，下次做字符串匹配时套一下模板就好了。但是现在，我要试着探寻一下KMP的内在本质。

上面的问题不难回答，KMP是用来做字符串匹配的，但是，这个答案还不够完善，应该说KMP是能够在O(n+m)时间内完成字符串匹配的一个算法。后者强调了KMP的高效性，相比于朴素的字符串匹配中O(nm)的复杂度，这是一个巨大的提升。

这里我不打算详述KMP算法过程，字符串匹配的KMP算法. 阮一峰这篇文章讲解得非常清楚，其实这篇文章是我认为所有的网上博文中解释最通俗易懂的。当然，我在这次的理解中配合了文章1和文章2来完成理解。

假设原串为S，长度为n，我们需要看字符串f（长度为m）是否在S中。
总的来说，当我们朴素地去进行字符串匹配时，首先将S和f对齐，从头开始匹配过去，我们是发现到哪里不匹配了，就把f右移一位再从头开始一个一个匹配，这样每次移动一位是完全正确的但是不够快，事实上，如果匹配了一些，假如f的前m-1位与S中的一段完全匹配(m-1长)，这是一个很好的消息！但最后一位不匹配，如果朴素地右移一位再重新匹配的话，前面m-1位完全匹配的喜人消息会被完全抛弃，那么为什么不利用起来呢？所以说，KMP最本质的思想就在于，利用已有的一些信息，来加快解空间的搜索。说起来很简单，但是大道至简，简单的道理却蕴含着巨大的能量。

如何利用呢？盗一张图来说，我们希望找到如图所示的结构：

两块绿色的完全相等，这样的话我们移动f时就没必要一步一步移动了，可以直接像下面这样移动，

这样大大节省了时间。而next数组就是来找出这样的结构的。
比如f串为ABCDABD，它的next数组如下：

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2
f    |  A B C D A B D
next | -1 0 0 0 0 1 2

找出了两个对称的AB，即如果匹配到最后的D不匹配了，说明需要移动了，又因为D之前的串有长度为2的后缀等于前缀，我们可以直接吧f的前缀移到后缀对齐的地方继续走，即

1
移动长度=已匹配总长度-后缀的长度=已匹配长度-`D`对应的next值=4


这也是代码中j=next[j]的原因，上面那个例子中j=6，j=next[6]=2，说明下面一步就是，现在的i(i处为C)和f的下标为j=2处的字符比较，即相当于右移了4位。

一般的KMP核心算法包括以下两个部分：

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void getnext()
{
    next[0] = -1;
    int i = 0,j = -1;
    while(i<m-1)
    {
        if(j == -1 || b[i] == b[j])
            next[++i] = ++j;
        else
            j = next[j];
    }
}

int kmp()
{
    int i = -1,j = -1;
    while(i<n && j<m)
    {
        if(j == -1 || a[i] == b[j])
            i++,j++;
        else
            j = next[j];
    }
    if(j == m)
        return i-j+1;
    return 0;
}

按照上面的思路，就不难理解了。

归根结底一句话，我们要充分利用已经做过的工作中的一些收获和经验，来促进现有问题的解决。抽象到最顶端，KMP就不仅仅是一种算法，更意味着一种解决问题的方式方法了。

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