kmp算法next数组的求法，用两个for循环一个while循环，代码示例

KMP算法（Knuth-Morris-Pratt 算法），用于字符串匹配，其中`next`数组是一个关键部分，它存储了模式串中每个位置失败后的“最远回退”距离。这个数组通常是通过预处理得到的，目的是在实际匹配过程中避免无效的字符比较。

求`next`数组的过程通常采用“部分匹配表”(Partial Match Table) 的构造思路。以下是用两个`for`循环和一个`while`循环的典型Python代码示例：

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

# 示例
pattern = "ABABCAB"
next_array = build_next(pattern)

在这个例子中：
1. 初始化`next_array`为全零，并设置`j = -1`作为回退指针。
2. 对于每个索引`i` (从1到m)，如果`pattern[j+1]`等于`pattern[i]`，则`j`向前移动一位；如果不等，则尝试从`next_array[j]`开始寻找匹配的位置，即不断调整`j`，直到找到相同的字符或者`j`变为-1。
3. 当`pattern[j+1]`找到了匹配，将当前的`j`值赋给`next_array[i]`，表示当前位置的最长公共前后缀长度。
4. 最终返回`next_array`数组，用于在实际的字符串匹配过程中指导搜索。