让我们考虑一个例子： text =＆＃34; AABCAABDCAAB＆＃34;， pattern =＆＃34; AABCAAB＆＃34;
在此示例中，模式将匹配index = 0
的 AABCAAB DCAAB
的 AABCAAB
根据KMP算法，当j =模式长度时，我们发现匹配并重置j = lps [模式长度-1] = 3，这意味着模式[j] =＆＃39; C＆＃39;
算法跳了一下：
AABCAAB的 d CAAB
_____ AAB C AAB
不考虑跳跃之间的情况，例如：
AABCAABDCAAB
_AABCAAB
AABCAABDCAAB
__AABCAAB
...
在这种情况下可以忽略一些比赛吗？
答案 0 :(得分：2)
证明KMP算法在所有情况下都能正常工作。它背后的主要思想是，如果你匹配了模式的前k个字符，你就知道文本的k个字符，因为它们完全匹配那些k个字符。计算移位表，以便在匹配k个字符时使用的移位尽可能安全地使用，只要知道这些k个字符。
在您的示例中，您刚刚匹配AABCAAB，因此您知道文本是AABCAAB。您刚刚匹配的模式中只有一个C，因此您必须将模式移动到足以使得用于匹配的C在下一次尝试匹配时不与模式的任何部分重叠，这种情况为您提供下一次尝试的匹配位置。
（我注意到KMP算法通常被描述并证明不是模式的不规则变化，而是沿着要搜索的文本定期踩踏，并计算到目前为止已经匹配了多少个模式的字符。因为那里是使用该算法视图的证据，我们知道它适用于所有情况。）