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。