给出两个字符串text和pattern，其中pattern为text的子串，求出pattern在text中所有出现的位置。

可以使用字符串匹配算法来解决这个问题，比如KMP算法、Boyer-Moore算法或者Rabin-Karp算法。这些算法的时间复杂度大多是O(n+m)，其中n和m分别为text和pattern的长度。具体实现可参考相关算法的实现。

相关问题

给出两个字符串text和pattern，其中pattern为text的子串，求出pattern在text中所有出现的位置。 为了减少骗分的情况，接下来还要输出子串的前缀数组next。

可以使用KMP算法来解决这个问题。KMP算法是一种字符串匹配算法，可以在O(n+m)的时间复杂度内找到pattern在text中所有出现的位置。

KMP算法的核心是利用pattern本身的信息来避免在text中不必要的匹配。具体来说，KMP算法维护一个next数组，其中next[i]表示pattern的前缀子串pattern[0:i]的最长公共前后缀的长度。在匹配过程中，如果text中的某个位置与pattern不匹配，那么可以利用next数组来跳过一些不必要的匹配，从而提高匹配效率。

下面是KMP算法的Python代码实现：

def kmp(text, pattern):
n = len(text)
m = len(pattern)
next = get_next(pattern)
i = 0
j = 0
res = []
while i < n:
if text[i] == pattern[j]:
i += 1
j += 1
if j == m:
res.append(i - j)
j = next[j - 1]
elif j > 0:
j = next[j - 1]
else:
i += 1
return res, next

def get_next(pattern):
m = len(pattern)
next = [0] * m
i = 1
j = 0
while i < m:
if pattern[i] == pattern[j]:
j += 1
next[i] = j
i += 1
elif j > 0:
j = next[j - 1]
else:
next[i] = 0
i += 1
return next

其中，kmp函数返回pattern在text中所有出现的位置，以及pattern的前缀数组next。get_next函数用来计算next数组。

给定两个由英文字母组成的字符串String+和+Pattern

给定两个由英文字母组成的字符串 String 和 Pattern，其中 String 是一个较长的字符串，而 Pattern 是一个较短的字符串。要求找到 Pattern 在 String 中第一次出现的位置，并将此位置后的 String 的子串输出。如果找不到，则输出“Not Found”。

这个问题可以通过使用字符串匹配算法来解决。常见的字符串匹配算法有暴力匹配算法、KMP算法、Boyer-Moore算法等。其中，KMP算法和Boyer-Moore算法是比较高效的字符串匹配算法。

KMP算法的基本思想是利用已经匹配过的信息，通过一个 next 数组来避免在匹配过程中出现重复的比较。Boyer-Moore算法则是从模式串的末尾开始匹配，利用坏字符规则和好后缀规则来跳过不必要的比较。

如果你需要使用Java来实现字符串匹配算法，可以使用Java自带的正则表达式库，其中包括了Pattern和Matcher两个类。Pattern是一个正则表达式经编译后的表现模式，而Matcher则是一个状态机器，它依据Pattern对象做为匹配模式对字符串展开匹配检查。