请详细说明在数据结构中实现字符串模式匹配KMP算法时，next数组的作用及其构建过程。

KMP（Knuth-Morris-Pratt）算法是一种高效的字符串匹配算法，它通过预处理模式串来避免回溯，从而提高匹配效率。next数组是KMP算法的核心，它记录了模式串中每个位置之前的子串的最长相同前后缀的长度。这个数组用于在发生不匹配时，决定模式串下一步应该滑动到哪个位置，而不是从头开始匹配，从而避免了不必要的比较。

参考资源链接：[数据结构：深入理解串的概念与操作](https://wenku.csdn.net/doc/38pk0hx15i?spm=1055.2569.3001.10343)

构建next数组的过程如下：
1. 初始化：创建一个长度与模式串相等的next数组，并将next[0]设为-1，next[1]设为0，因为长度为1的子串没有前后缀。
2. 遍历模式串：使用两个指针i和j，其中i是当前要计算next值的位置，j是用于回溯的辅助指针。初始时，i和j都从2开始。
3. 计算next值：对于每个i，比较模式串中位置i的字符与位置j的字符是否相同。如果相同，则next[i] = j + 1，然后i和j都自增1，继续比较下一个字符。如果不同，则回溯j，即j = next[j]，直到j回溯到-1或者位置i的字符与位置j的字符相同为止。
4. 回溯：如果位置i的字符与位置j的字符不同，并且回溯后的j为-1，则说明当前位置i之前没有相同前后缀，next[i]设为0，并将i自增1继续遍历。如果回溯后的j不为-1，则直接使用next[j]作为next[i]的值，并将i自增1继续遍历。

通过上述过程构建的next数组，可以在发生不匹配时，将模式串滑动到合适的位置，从而避免了重新从头开始匹配的开销。这个数组的构建是一个线性时间复杂度的过程，而使用这个数组进行匹配的整个KMP算法的时间复杂度为O(n+m)，其中n是文本串的长度，m是模式串的长度。这个算法在处理大量数据时能够显示出巨大的效率优势。

对于想要深入了解KMP算法及其next数组构建过程的读者，强烈推荐《数据结构：深入理解串的概念与操作》这本书。书中不仅详细解释了next数组的构建，还通过丰富的实例和图解帮助读者更好地理解和掌握这一算法。

参考资源链接：[数据结构：深入理解串的概念与操作](https://wenku.csdn.net/doc/38pk0hx15i?spm=1055.2569.3001.10343)