1、字符串匹配问题 给定一个s字符串和一个n字符串，在s字符串中找出n字符串出现的第一个位置(从0开始)。如果不存在，则返回 -1 kmp算法 代码+算法分析

KMP算法是用于解决字符串匹配问题的经典算法之一。它的基本思想是：在匹配过程中，如果当前字符匹配失败，我们不用像朴素算法那样回退到s串中匹配的第一个字符，而是可以利用已经匹配的信息，跳过一些无需比较的字符，从而提高匹配的效率。

下面是KMP算法的代码实现：

def kmp(s: str, n: str) -> int:
    # 计算n字符串的next数组
    def get_next(n: str) -> List[int]:
        next = [-1] * len(n)
        i, j = 0, -1
        while i < len(n) - 1:
            if j == -1 or n[i] == n[j]:
                i += 1
                j += 1
                next[i] = j
            else:
                j = next[j]
        return next

    next = get_next(n)
    i, j = 0, 0
    while i < len(s) and j < len(n):
        if j == -1 or s[i] == n[j]:
            i += 1
            j += 1
        else:
            j = next[j]
    if j == len(n):
        return i - j
    else:
        return -1

代码分析：

- get_next函数：用于计算n字符串的next数组，其中next数组的含义是：对于n字符串中的每个位置i，它的前缀和后缀的最长公共部分的长度。
- i和j分别表示s和n字符串的当前匹配位置，如果匹配成功，则i和j同时加1；如果匹配失败，则将j跳转到next[j]位置，继续匹配。
- 如果匹配成功后，j的值等于n字符串的长度，则说明匹配成功，返回i-j即为n字符串在s字符串中出现的位置；否则返回-1。

KMP算法的时间复杂度为O(m+n)，其中m和n分别为s和n字符串的长度，空间复杂度为O(n)，即next数组的大小。