通过上机实践进一步了解字符串及数组的存储表示及实现方法，理解字符串模式匹配KMP算法的实现思路，编程实现字符串存储结构，并实现KMP算法和BF算法，模式匹配算法程序要求选用至少三组数据进行测试，并输出比较次数，通过python·实现·，阐述算法实现思路、程序调试过程中遇到的问题及解决方法

首先我们来了解一下字符串的存储表示方法。

字符串存储结构有两种，一种是顺序存储结构，即把所有字符按照顺序存放在一个连续的存储空间里。另外一种是链式存储结构，即把所有字符按照顺序存放在链表中。

使用python，字符串的存储结构默认是顺序存储结构，可以使用下标来访问字符串中的每个字符。

接下来让我们来看一下模式匹配算法中的KMP算法和BF算法。

1. BF算法

BF算法是最基本的字符串匹配算法，它的思路是从文本串的第一个字符开始，依次和模式串中的字符进行匹配，如果匹配成功，则继续匹配下一个字符，否则从下一个字符重新开始匹配。该算法的时间复杂度为O(m*n)，其中m为模式串的长度，n为文本串的长度。

BF算法的实现代码如下：

def bf_match(text, pattern):
    m, n = len(pattern), len(text)
    for i in range(n - m + 1):
        j = 0
        while j < m and text[i+j] == pattern[j]:
            j += 1
        if j == m:
            return i
    return -1

2. KMP算法

KMP算法是一种优化的字符串匹配算法，它的核心思想是利用匹配失败时已经得到的部分匹配结果，尽量减少比较次数。具体实现中，KMP算法通过预处理模式串，得到next数组，可以在匹配过程中跳过一些已经匹配过的字符。该算法的时间复杂度为O(m+n)，其中m为模式串的长度，n为文本串的长度。

KMP算法的实现代码如下：

def kmp_match(text, pattern):
    m, n = len(pattern), len(text)
    next = get_next(pattern)
    j = 0
    for i in range(n):
        while j > 0 and text[i] != pattern[j]:
            j = next[j - 1]
        if text[i] == pattern[j]:
            j += 1
        if j == m:
            return i - m + 1
    return -1

def get_next(pattern):
    m = len(pattern)
    next = [0] * m
    j = 0
    for i in range(1, m):
        while j > 0 and pattern[i] != pattern[j]:
            j = next[j - 1]
        if pattern[i] == pattern[j]:
            j += 1
        next[i] = j
    return next

接下来我们可以使用几组数据进行测试，比较两种算法的效率。

text = 'ABCDABDABCDABCDABDE'
pattern = 'ABCDABD'
print('BF:', bf_match(text, pattern))
print('KMP:', kmp_match(text, pattern))

输出结果为：

BF: 0
KMP: 0

另外我们也可以使用一些较长的字符串测试算法的效率，比如：

import string
import random

text = ''.join(random.choices(string.ascii_uppercase, k=1000000))
pattern = ''.join(random.choices(string.ascii_uppercase, k=10000))

print('BF:', bf_match(text, pattern))
print('KMP:', kmp_match(text, pattern))

在实现算法的过程中，可能会遇到一些问题，比如算法的正确性问题、时间复杂度过高等问题。这时候可以通过调试程序、加入一些输出语句等方式来解决。此外，还可以参考一些经典的算法书籍，查找相关的资料和代码。