改进kmp算法只通过nextval数组能不能知道模式串指针滑动的最大距离

KMP（Knuth-Pratt）算法通常用于查找字符串中是否存在另一个给定的模式串。在这个过程中，除了原始字符串和模式串，我们确实可以借助一个辅助数组nextval来简化部分步骤，尤其是当处理模式串中的“跳跃”时。

nextval数组的作用是在模式串中存储前缀函数的信息，即对于模式串中的某个字符c，nextval[c]给出了在模式串中以c开头的最长公共前后缀的长度。这个信息可以帮助我们在遇到不匹配字符时快速跳过已匹配的部分，避免无效的比较。

然而，仅凭nextval数组并不能直接得知模式串指针滑动的最大距离，因为这涉及到模式串内部的移动，而nextval关注的是前缀函数。为了找到最大滑动距离，我们需要记录模式串的两个指针，一个是当前位置，另一个是前缀函数对应的指针。如果发生了不匹配，我们会根据nextval来更新这两个指针，然后计算它们之间的差值作为滑动距离。

以下是伪代码的一个示例：

def max_sliding_distance(pattern, next_val):
    pattern_ptr = 0
    max_distance = 0
    prefix_ptr = 0

    for pattern_char in pattern:
        while (prefix_ptr > 0 and pattern[prefix_ptr] != pattern_char):
            prefix_ptr = next_val[pattern[prefix_ptr]]
        
        if pattern_char == pattern[prefix_ptr]: 
            prefix_ptr += 1
            
        max_distance = max(max_distance, pattern_ptr - prefix_ptr)

    return max_distance