数据结构中请实现使用KMP（Knuth-Morris-Pratt）算法在 text 中查找 pattern 的出现的位置。 例如： text= "ababcabcacbab";

KMP算法，也称为Knuth-Morris-Pratt匹配算法，是一种用于高效字符串搜索的动态规划方法。它的核心思想是在模式串中预处理出部分匹配表（Partial Match Table，简称PMT），以便在文本串中快速跳过已经匹配的部分，避免无效的比较。

以下是使用Python实现KMP算法来查找给定模式在文本中位置的例子：

def build_PMT(pattern):
    PMT = [0] * len(pattern)
    j = 0
    for i in range(1, len(pattern)):
        while j > 0 and pattern[i] != pattern[j]:
            j = PMT[j - 1]
        if pattern[i] == pattern[j]:
            j += 1
        PMT[i] = j
    return PMT

def KMP_search(text, pattern):
    PMT = build_PMT(pattern)
    n, m = len(text), len(pattern)
    i, j = 0, 0
    positions = []
    
    while i < n:
        if text[i] == pattern[j]:
            i += 1
            j += 1
        elif j > 0:
            j = PMT[j - 1]
        else:
            i += 1
            
        if j == m:
            positions.append(i - m)  # 如果找到一个匹配，记录起始位置并回溯
            j = PMT[j - 1]
            
    return positions

# 使用示例
text = "ababcabcacbab"
pattern = "abc"
positions = KMP_search(text, pattern)
print(f"Pattern '{pattern}' found at positions {positions} in the text.")