用pyhton实现文本编辑器有KMP算法

当我们在文本编辑器中搜索特定字符串时，KMP算法是一种非常有效的算法，它可以快速地找到匹配的字符串。

下面是一个用Python实现KMP算法的文本编辑器示例：

def KMPSearch(pat, txt):
    M = len(pat)
    N = len(txt)

    # create lps[] that will hold the longest prefix suffix values for pattern
    lps = [0]*M
    j = 0 # index for pat[]

    # Preprocess the pattern (calculate lps[] array)
    computeLPSArray(pat, M, lps)

    i = 0 # index for txt[]
    while i < N:
        if pat[j] == txt[i]:
            i += 1
            j += 1

        if j == M:
            print("Found pattern at index " + str(i-j))
            j = lps[j-1]

        # mismatch after j matches
        elif i < N and pat[j] != txt[i]:
            # Do not match lps[0..lps[j-1]] characters,
            # they will match anyway
            if j != 0:
                j = lps[j-1]
            else:
                i += 1

def computeLPSArray(pat, M, lps):
    len = 0 # length of the previous longest prefix suffix

    lps[0] = 0 # lps[0] is always 0
    i = 1

    # the loop calculates lps[i] for i = 1 to M-1
    while i < M:
        if pat[i] == pat[len]:
            len += 1
            lps[i] = len
            i += 1
        else:
            # This is tricky. Consider the example.
            # AAACAAAA and i = 7. The idea is similar
            # to search step.
            if len != 0:
                len = lps[len-1]

                # Also, note that we do not increment i here
            else:
                lps[i] = 0
                i += 1

在这个示例中，KMPSearch()函数接受两个参数：pat和txt，其中pat是要搜索的字符串，txt是要搜索的文本。

函数首先计算pat的最长前缀后缀（lps）数组，然后在txt中搜索pat，并在找到匹配时输出匹配的位置。

对于计算lps数组的函数computeLPSArray()，它使用一个len变量来跟踪前一个最长前缀后缀的长度，并使用while循环来计算lps数组中的每个元素。

在主函数中，我们可以使用以下代码调用KMPSearch()函数：

txt = "ABABDABACDABABCABAB"
pat = "ABABCABAB"
KMPSearch(pat, txt)

这将在txt中搜索pat，并输出找到匹配的位置。

希望这个示例可以帮助你实现一个基于KMP算法的文本编辑器。