使用kmp算法

好的，下面我来为您讲解使用KMP算法解决字符串匹配问题的方法。

KMP算法是一种比较高效的字符串匹配算法，它的核心思想是利用已经匹配过的信息，尽可能减少不必要的字符比较次数，从而提高匹配效率。具体实现时，KMP算法利用前缀和后缀的概念，对于每个字符，计算出它的最长前缀和最长后缀的匹配长度，然后根据这些信息来移动模式串，从而减少比较次数。

下面是使用KMP算法解决字符串匹配问题的代码实现：

def str_str(s, n):
    if not n:
        return 0
    if not s:
        return -1
    
    m, k = len(s), len(n)
    next = get_next(n)
    i = j = 0
    while i < m and j < k:
        if j == -1 or s[i] == n[j]:
            i += 1
            j += 1
        else:
            j = next[j]
    if j == k:
        return i - k
    else:
        return -1

def get_next(n):
    k, j = -1, 0
    next = [-1] * len(n)
    while j < len(n) - 1:
        if k == -1 or n[k] == n[j]:
            k += 1
            j += 1
            next[j] = k
        else:
            k = next[k]
    return next

需要注意的是，KMP算法中的next数组表示的是模式串中每个位置的最长前缀和最长后缀的匹配长度，而不是暴力匹配算法中的每个位置的最长前缀和最长后缀。因此，KMP算法中的next数组需要先计算出来，然后再根据它来移动模式串。

接下来，我来给您提供一组测试用例，证明KMP算法的正确性：

assert str_str("hello", "ll") == 2
assert str_str("aaaaa", "bba") == -1
assert str_str("mississippi", "issip") == 4

这些测试用例可以验证KMP算法的正确性。相比暴力匹配算法，KMP算法的时间复杂度为O(m+n)，可以在较短的时间内解决字符串匹配问题。