概述
KMP是字符串匹配的经典算法。其中包含的思想，是非常有趣的。本文作为KMP算法的介绍和备忘录。
场景
KMP算法要解决的问题就是在字符串（也叫主串）中的模式（pattern）定位问题。说简单点就是我们平时常说的关键字搜索。模式串就是关键字（接下来称它为P），如果它在一个主串（接下来称为T）中出现，就返回它的具体位置，否则返回-1（常用手段）。
BF算法
BF算法，即暴风(Brute Force)算法，是普通的模式匹配算法，BF算法的思想就是将目标串S的第一个字符与模式串T的第一个字符进行匹配，若相等，则继续比较S的第二个字符和 T的第二个字符；若不相等，则比较S的第二个字符和T的第一个字符，依次比较下去，直到得出最后的匹配结果。BF算法是一种蛮力算法。
/**
* 暴力破解法
* @param ts 主串
* @param ps 模式串
* @return 如果找到，返回在主串中第一个字符出现的下标，否则为-1
*/
public static int bf(String ts, String ps) {
char[] t = ts.toCharArray();
char[] p = ps.toCharArray();
int i = 0; // 主串的位置
int j = 0; // 模式串的位置
while (i < t.length && j < p.length) {
if (t[i] == p[j]) { // 当两个字符相同，就比较下一个
i++;
j++;
} else {
i = i - j + 1; // 一旦不匹配，i后退
j = 0; // j归0
}
}
if (j == p.length) {
return i - j;
} else {
return -1;
}
}
BF算法的时间复杂度为：O(m*n)
这样的方法显然是不够巧妙的。比如在下面的例子：
当我们发现在i=j=3不匹配时，我们并不需要 i = 1 , j = 0 。我们可以从 i = 3 , j = 1开始匹配。
究其原因，是因为我们的p串(模式串)中，有两个A。如果我们已经成功到了j=3，就说明在t串(主串)中也有两个A。那在j==3后面失败之后，我们可以从t串(主串)中的第二个A开始匹配。而不用盲目地从t串的下一位开始匹配。
所以，我们可以得到，在ABAD这样的串中，如果j==3时失败。我们一定是i不变，j从1开始匹配。
注意，这个规则只与p串(模式串)的内容有关，与t串(主串)的内容无关。
所以，我们只需要将上面的BF算法，稍作修改，就可以优化我们的时间复杂度，优化之后的算法，就是KMP算法。
KMP
先说结论，KMP算法，其实就是将上面的BF算法的。不相等时的情况，进行修改，将：
else {
i = i - j + 1; // 一旦不匹配，i后退
j = 0; // j归0
}
换成了
else {
int[] next = getNext(ps);
j = next[j]; // j回到指定位置
}
所以接下来，我们就是要思考，getNext的原理。
public static int[] getNext(String ps) {
char[] p = ps.toCharArray();
int[] next = new int[p.length];
next[0] = -1;
int j = 0;
int k = -1;
while (j < p.length - 1) {
if (k == -1 || p[j] == p[k]) {
next[++j] = ++k;
} else {
k = next[k];
}
}
return next;
}
这一段函数是比较难理解的。我们需要根据每一个判断条件，循徐渐进的思考。
if 中的条件有两个 k == -1 || p[j] == p[k]
后面一个条件很容易理解，当我们的串中，有两个元素相等时，我们就可以做一些特殊的操作，就像我们上面举的例子一样。至于具体是做什么操作，我们先不看。
假设，我们的字符串中，没有任何相同的元素。
那么 p[j] == p[k] 就永远不会实现。此时的代码是:
next[0] = -1;
int j = 0;
int k = -1;
while (j < p.length - 1) {
if (k == -1 ) {
next[++j] = ++k;
} else {
k = next[k];
}
}
此时，next所有值都会为0。而k只会在0和-1之间徘徊。
我们再看回之前的循环：
public static int[] getNext(String ps) {
char[] p = ps.toCharArray();
int[] next = new int[p.length];
next[0] = -1;
int j = 0;
int k = -1;
while (j < p.length - 1) {
if (k == -1 || p[j] == p[k]) {
next[++j] = ++k;
} else {
k = next[k];
}
}
return next;
}
当p串中，某两个元素相等时，那么后者的下一位，如果失败就可以跳回到前者的下一位了。此处j是后者，k是前者。
如果两个元素不相等时，k = next[k]，就是整个算法中最难理解的一句话。
我们知道，k是p串中，两个比较指针的靠前者。next数组是存放，如果对比不想等时的回跳指针。所以 k = next[k]从原理上来讲，是单纯的指针回跳。
k只有在p[j] == p[k]时，才会一直增长，所以我们可以理解为：p[0-k]和p[j-k]这两段是完全相等的。此时接下来如果发生不相等，k回跳到一个更小的串，进行比较。如果比较相等，就只需要回这个小串。
举一个特例就很容易明白了
// a b a d a b a b e
// -1 0 0 1 0 1 2 3
当最后j = 6 k = 2时
next[7] = 3 , k = 3
然后因为p[7] != p[3]
k = next[3] = 1
此时因为p[1] == p[7]
所以如果 e 匹配不到时，我们依然可以从2进行匹配，因为我们虽然不能确保a b a d a b a b 但我们至少确定了前面的串 a b 不需要再匹配了。
所以，k = next[k]是一个缩小匹配串的操作。
当我们到第7位时，发现 a b a d的匹配串，无法出现两次时，我们的k回到第1位，去确定b。如果b与当前相等，那a b的串还是出现了。
以上，KMP的时间复杂度为：O(m+n)，空间复杂度为：O(n)
总结
所以 KMP的理解和记忆，可分为三部分。BF算法、假设有getNext的计算方式和getNext的实现。
其中 getNext中，最复杂的就是k = next[k]这一回跳递归逻辑。
有以上几点，KMP就不那么难了。
如有问题，欢迎指正。