在ACM算法竞赛中，如何应用KMP算法提高字符串查找效率？请提供KMP算法的实现原理及其在字符串处理中的优势。

KMP算法，即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，构建一个部分匹配表（也称为失败函数或next数组），用于在不匹配时，跳过尽可能多的字符。这种预处理避免了模式串与主串的多次无效比较，从而提高匹配效率。在ACM算法竞赛中，掌握KMP算法对于处理涉及大量字符串比较的问题至关重要。

参考资源链接：[2018年更新：kuangbin分享的ACM算法模板及核心数学技巧](https://wenku.csdn.net/doc/6412b67fbe7fbd1778d46efd?spm=1055.2569.3001.10343)

该算法的核心在于，当出现不匹配字符时，算法可以利用已匹配的字符信息，将模式串向右滑动至合适位置，继续匹配。KMP算法的优势在于其时间复杂度为O(n+m)，其中n是文本串长度，m是模式串长度，避免了传统暴力算法的O(n*m)复杂度。

在实现KMP算法时，首先需要构造next数组。next数组的每个值next[j]表示在模式串的子串pattern[0]到pattern[j]中，最长相同前后缀的长度（不包括子串本身）。当出现不匹配时，可以根据next数组找到模式串中已匹配部分的下一个匹配开始位置，从而避免从头开始匹配。

举个例子，假设模式串为

参考资源链接：[2018年更新：kuangbin分享的ACM算法模板及核心数学技巧](https://wenku.csdn.net/doc/6412b67fbe7fbd1778d46efd?spm=1055.2569.3001.10343)