如何使用数据结构分别实现贝叶斯感知（BP）算法和Knuth-Morris-Pratt（KMP）搜索算法，以及设计一个函数来高效地复制字符串、编写一个字符串比较函数，最后，提供一种方法来分割英语句子中的所有单词？

贝叶斯感知（BP，Backpropagation）算法通常用于神经网络的学习过程中，它并不直接依赖于特定的数据结构。但是，训练过程可以利用数组（如一维数组或矩阵）来存储权重、偏置和激活值。数据流图的形式也可能涉及图的节点和边来表示变量之间的关系。

对于Knuth-Morris-Pratt（KMP）搜索算法，这种模式匹配算法需要两个辅助数组：next[] 和 fail[]。next[] 存储了前缀表，fail[] 则存储了当模式串遇到坏字符时，最长的非空公共前后缀的长度。这两个数组都是在构建过程中动态生成的，然后在搜索过程中通过它们快速跳过不匹配的部分。

至于字符串操作：

1. 高效复制字符串：可以使用指针或者迭代器，例如 C++ 中的 std::string 的 `copy` 或者 Java 的 `StringBuilder` 的 `append` 方法。

public String copyString(String str) {
    StringBuilder sb = new StringBuilder();
    for (char c : str.toCharArray()) {
        sb.append(c);
    }
    return sb.toString();
}

2. 字符串比较函数：可以使用双指针法，从前往后逐个字符对比，比如在Java中：

public boolean isAnagram(String s, String t) {
    if (s.length() != t.length()) return false;
    int[] count = new int[256];
    for (int i = 0; i < s.length(); i++) {
        count[s.charAt(i)]++;
        count[t.charAt(i)]--;
    }
    for (int num : count) {
        if (num != 0) return false;
    }
    return true;
}

3. 分割英语句子中的单词：可以使用正则表达式或者简单的遍历方法。例如，Python 中：

def split_words(sentence):
    return sentence.split(' ')