kmp算法求next值 kmp算法？

KMP算法是由d.e.knuth、j.h.morris和v.r.pratt提出的一种改进的字符串匹配算法，称为Knut-morris-pratt操作。其核心是利用匹配失败后的信息，减少模式串与主串的匹配次数，达到快速匹配的目的。具体实现由next（）函数实现，该函数包含模式字符串的局部匹配信息。KMP算法的时间复杂度为O（m，n）。

kmp算法？

好的代码，满足两个条件：能达到预期效果，容易理解。

代码的不同不在于功能能否实现，而主要在于实现的质量。

有些代码虽然实现了效果，但另一个程序员看不懂，无法维护，也是坏代码。

现在在软件行业，程序员加班是很常见的。疲劳将不可避免地影响代码的质量。

他们大多急于达到职能要求，完成领导安排的任务，只以完成为目标。

这种不考虑长远的工作方式在短时间内实现了目标，但从长远来看是个大问题。

一旦程序员离开，新来的人需要很长时间才能接手。项目的可扩展性和稳定性没有保证。

尤其是一些外行领导只知道如何为上级做贡献，不能科学安排时间。

功能需求一经更改就立即更改，新功能即将出现。因此，工程设计不断调整，整体建筑稳定性受损。

整个行业还没有意识到代码质量的重要性，也没有对代码的敬畏。它只着眼于现在而忽视了长远。

只有行业人员达到饱和，淘汰不合格的程序员和产品经理，好的代码才能形成趋势。

什么样的代码叫好代码？

太深的算法可以适当学习一些，但是比较常用的算法一定能做到。不仅算法岗需要学习这么多算法，开发岗也需要学习很多常用算法，这样才能在开发过程中编写出高性能的代码。我举个例子。以前，我用MR处理一段数据。在reduce阶段，我需要根据某个值保持顶部，但是如果不能使用其他算法，可以调用quick sort。最坏的时间复杂度是O（n^2）。当数据很大时，你不能用完。如果能够维护大顶堆或bfprt算法，时间复杂度会大大降低。所以算法是非常重要的。

那么，我们需要学习哪些算法？我将列出以下方向

常见的图论算法，如并集搜索、最短路径算法、二部图匹配、网络流、拓扑排序等

例如常见的二分搜索、三分搜索，特别是二分搜索、访谈常问、深度优先搜索和广度优先搜索，经典的八道数字题等等。还有一些启发式搜索算法，如模拟退火算法、遗传算法、粒子群算法、蚁群算法等。

Dijkstra算法用于寻找最短路径、最大子段和、数字DP等

这一类比较大，特别是在机器学习、人工智能、密码学等领域。比如数论中的大数分解，大素数的判定，扩展欧几里德算法，中国剩余定理，卢卡斯定理等等，组合数学中的博弈问题，卡特兰数公式，包含排除原理，波利亚计数等等，计算几何中的极性排序、凸包问题、旋转卡盘问题、多边形核问题、平面最近点对问题等。另外，还有一些矩阵的构造计算，如矩阵的快幂等。

如果要做算法作业，除了上面的一些应用算法外，主要是机器学习、深度学习算法。

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