KMP的经典思想就是:当出现字符串不匹配时，可以记录一部分之前已经匹配的文本内容，利用这些信息避免从头再去做匹配。
本篇将以如下顺序来讲解KMP，
- 什么是KMP
- KMP有什么用
- 什么是前缀表
- 为什么一定要用前缀表
- 如何计算前缀表
- 前缀表与next数组
- 使用next数组来匹配
- 时间复杂度分析
- 构造next数组
- 使用next数组来做匹配
- 前缀表统一减一 C++代码实现
- 前缀表（不减一）C++实现
- 总结
读完本篇可以顺便把leetcode上28.实现strStr()题目做了。
什么是KMP
说到KMP，先说一下KMP这个名字是怎么来的，为什么叫做KMP呢。
因为是由这三位学者发明的：Knuth，Morris和Pratt，所以取了三位学者名字的首字母。所以叫做KMP
KMP有什么用
KMP主要应用在字符串匹配上。
KMP的主要思想是当出现字符串不匹配时，可以知道一部分之前已经匹配的文本内容，可以利用这些信息避免从头再去做匹配了。
所以如何记录已经匹配的文本内容，是KMP的重点，也是next数组肩负的重任。
其实KMP的代码不好理解，一些同学甚至直接把KMP代码的模板背下来。
没有彻底搞懂，懵懵懂懂就把代码背下来太容易忘了。
不仅面试的时候可能写不出来，如果面试官问：next数组里的数字表示的是什么，为什么这么表示？
估计大多数候选人都是懵逼的。
下面Carl就带大家把KMP的精髓，next数组弄清楚。
什么是前缀表
写过KMP的同学，一定都写过next数组，那么这个next数组究竟是个啥呢？
next数组就是一个前缀表（prefix table）。
前缀表有什么作用呢？
前缀表是用来回退的，它记录了模式串与主串(文本串)不匹配的时候，模式串应该从哪里开始重新匹配。
为了清楚地了解前缀表的来历，我们来举一个例子：
要在文本串：aabaabaafa 中查找是否出现过一个模式串：aabaaf。
请记住文本串和模式串的作用，对于理解下文很重要，要不然容易看懵。所以说三遍：
要在文本串：aabaabaafa 中查找是否出现过一个模式串：aabaaf。
要在文本串：aabaabaafa 中查找是否出现过一个模式串：aabaaf。
要在文本串：aabaabaafa 中查找是否出现过一个模式串：aabaaf。
如动画所示：
动画里，我特意把 子串aa 标记上了，这是有原因的，大家先注意一下，后面还会说到。
可以看出，文本串中第六个字符b 和 模式串的第六个字符f，不匹配了。如果暴力匹配，发现不匹配，此时就要从头匹配了。
但如果使用前缀表，就不会从头匹配，而是从上次已经匹配的内容开始匹配，找到了模式串中第三个字符b继续开始匹配。
此时就要问了前缀表是如何记录的呢？
首先要知道前缀表的任务是当前位置匹配失败，找到之前已经匹配上的位置，再重新匹配，此也意味着在某个字符失配时，前缀表会告诉你下一步匹配中，模式串应该跳到哪个位置。
那么什么是前缀表：记录下标i之前（包括i）的字符串中，有多大长度的相同前缀后缀。
最长公共前后缀
文章中字符串的前缀是指不包含最后一个字符的所有以第一个字符开头的连续子串。
后缀是指不包含第一个字符的所有以最后一个字符结尾的连续子串。
正确理解什么是前缀什么是后缀很重要!
那么网上清一色都说 “kmp 最长公共前后缀” 又是什么回事呢？
我查了一遍 算法导论 和 算法4里KMP的章节，都没有提到 “最长公共前后缀”这个词，也不知道从哪里来了，我理解是用“最长相等前后缀” 更准确一些。
因为前缀表要求的就是相同前后缀的长度。
而最长公共前后缀里面的“公共”，更像是说前缀和后缀公共的长度。这其实并不是前缀表所需要的。
所以字符串a的最长相等前后缀为0。 字符串aa的最长相等前后缀为1。 字符串aaa的最长相等前后缀为2。 等等…..。
为什么一定要用前缀表
这就是前缀表，那为啥就能告诉我们 上次匹配的位置，并跳过去呢？
回顾一下，刚刚匹配的过程在下标5的地方遇到不匹配，模式串是指向f，如图：
然后就找到了下标2，指向b，继续匹配：如图：
以下这句话，对于理解为什么使用前缀表可以告诉我们匹配失败之后跳到哪里重新匹配 非常重要！
下标5之前这部分的字符串（也就是字符串aabaa）的最长相等的前缀 和 后缀字符串是 子字符串aa ，因为找到了最长相等的前缀和后缀，匹配失败的位置是后缀子串的后面，那么我们找到与其相同的前缀的后面重新匹配就可以了。
所以前缀表具有告诉我们当前位置匹配失败，跳到之前已经匹配过的地方的能力。
很多介绍KMP的文章或者视频并没有把为什么要用前缀表？这个问题说清楚，而是直接默认使用前缀表。
如何计算前缀表
接下来就要说一说怎么计算前缀表。
如图：
长度为前1个字符的子串a，最长相同前后缀的长度为0。（注意字符串的前缀是指不包含最后一个字符的所有以第一个字符开头的连续子串；后缀是指不包含第一个字符的所有以最后一个字符结尾的连续子串。）
长度为前2个字符的子串aa，最长相同前后缀的长度为1。
长度为前3个字符的子串aab，最长相同前后缀的长度为0。
以此类推： 长度为前4个字符的子串aaba，最长相同前后缀的长度为1。 长度为前5个字符的子串aabaa，最长相同前后缀的长度为2。 长度为前6个字符的子串aabaaf，最长相同前后缀的长度为0。
那么把求得的最长相同前后缀的长度就是对应前缀表的元素，如图：
可以看出模式串与前缀表对应位置的数字表示的就是：下标i之前（包括i）的字符串中，有多大长度的相同前缀后缀。
再来看一下如何利用 前缀表找到 当字符不匹配的时候应该指针应该移动的位置。如动画所示：
找到的不匹配的位置， 那么此时我们要看它的前一个字符的前缀表的数值是多少。
为什么要前一个字符的前缀表的数值呢，因为要找前面字符串的最长相同的前缀和后缀。
所以要看前一位的 前缀表的数值。
前一个字符的前缀表的数值是2， 所以把下标移动到下标2的位置继续比配。 可以再反复看一下上面的动画。
最后就在文本串中找到了和模式串匹配的子串了。
前缀表与next数组
很多KMP算法的实现都是使用next数组来做回退操作，那么next数组与前缀表有什么关系呢？
next数组就可以是前缀表，但是很多实现都是把前缀表统一减一（右移一位，初始位置为-1）之后作为next数组。
为什么这么做呢，其实也是很多文章视频没有解释清楚的地方。
其实这并不涉及到KMP的原理，而是具体实现，next数组既可以就是前缀表，也可以是前缀表统一减一（右移一位，初始位置为-1）。
后面我会提供两种不同的实现代码，大家就明白了。
使用next数组来匹配
以下我们以前缀表统一减一之后的next数组来做演示。
有了next数组，就可以根据next数组来 匹配文本串s，和模式串t了。
注意next数组是新前缀表（旧前缀表统一减一了）。
匹配过程动画如下：
时间复杂度分析
其中n为文本串长度，m为模式串长度，因为在匹配的过程中，根据前缀表不断调整匹配的位置，可以看出匹配的过程是O(n)，之前还要单独生成next数组，时间复杂度是O(m)。所以整个KMP算法的时间复杂度是O(n+m)的。
暴力的解法显而易见是O(n × m)，所以KMP在字符串匹配中极大地提高了搜索的效率。
为了和力扣题目28.实现strStr保持一致，方便大家理解，以下文章统称haystack为文本串, needle为模式串。
都知道使用KMP算法，一定要构造next数组。
构造next数组
我们定义一个函数getNext来构建next数组，函数参数为指向next数组的指针，和一个字符串。 代码如下：
void getNext(int* next, const string& s)构造next数组其实就是计算模式串s，前缀表的过程。 主要有如下三步：
- 初始化
- 处理前后缀不相同的情况
- 处理前后缀相同的情况
接下来我们详解一下。
- 初始化：
定义两个指针i和j，j指向前缀末尾位置，i指向后缀末尾位置。
然后还要对next数组进行初始化赋值，如下：
int j = -1;
next[0] = j;j 为什么要初始化为 -1呢，因为之前说过 前缀表要统一减一的操作仅仅是其中的一种实现，我们这里选择j初始化为-1，下文我还会给出j不初始化为-1的实现代码。
next[i] 表示 i（包括i）之前最长相等的前后缀长度（其实就是j）
所以初始化next[0] = j 。
- 处理前后缀不相同的情况
因为j初始化为-1，那么i就从1开始，进行s[i] 与 s[j+1]的比较。
所以遍历模式串s的循环下标i 要从 1开始，代码如下：
for (int i = 1; i < s.size(); i++) {如果 s[i] 与 s[j+1]不相同，也就是遇到 前后缀末尾不相同的情况，就要向前回退。
怎么回退呢？
next[j]就是记录着j（包括j）之前的子串的相同前后缀的长度。
那么 s[i] 与 s[j+1] 不相同，就要找 j+1前一个元素在next数组里的值（就是next[j]）。
所以，处理前后缀不相同的情况代码如下：
while (j >= 0 && s[i] != s[j + 1]) { // 前后缀不相同了
j = next[j]; // 向前回退
}- 处理前后缀相同的情况
如果 s[i] 与 s[j + 1] 相同，那么就同时向后移动i 和j 说明找到了相同的前后缀，同时还要将j（前缀的长度）赋给next[i], 因为next[i]要记录相同前后缀的长度。
代码如下：
if (s[i] == s[j + 1]) { // 找到相同的前后缀
j++;
}
next[i] = j;最后整体构建next数组的函数代码如下：
void getNext(int* next, const string& s){
int j = -1;
next[0] = j;
for(int i = 1; i < s.size(); i++) { // 注意i从1开始
while (j >= 0 && s[i] != s[j + 1]) { // 前后缀不相同了
j = next[j]; // 向前回退
}
if (s[i] == s[j + 1]) { // 找到相同的前后缀
j++;
}
next[i] = j; // 将j（前缀的长度）赋给next[i]
}
}代码构造next数组的逻辑流程动画如下：
得到了next数组之后，就要用这个来做匹配了。
使用next数组来做匹配
在文本串s里 找是否出现过模式串t。
定义两个下标j 指向模式串起始位置，i指向文本串起始位置。
那么j初始值依然为-1，为什么呢？ 依然因为next数组里记录的起始位置为-1。
i就从0开始，遍历文本串，代码如下：
for (int i = 0; i < s.size(); i++) 接下来就是 s[i] 与 t[j + 1] （因为j从-1开始的） 进行比较。
如果 s[i] 与 t[j + 1] 不相同，j就要从next数组里寻找下一个匹配的位置。
代码如下：
while(j >= 0 && s[i] != t[j + 1]) {
j = next[j];
}如果 s[i] 与 t[j + 1] 相同，那么i 和 j 同时向后移动， 代码如下：
if (s[i] == t[j + 1]) {
j++; // i的增加在for循环里
}如何判断在文本串s里出现了模式串t呢，如果j指向了模式串t的末尾，那么就说明模式串t完全匹配文本串s里的某个子串了。
本题要在文本串字符串中找出模式串出现的第一个位置 (从0开始)，所以返回当前在文本串匹配模式串的位置i 减去 模式串的长度，就是文本串字符串中出现模式串的第一个位置。
代码如下：
if (j == (t.size() - 1) ) {
return (i - t.size() + 1);
}那么使用next数组，用模式串匹配文本串的整体代码如下：
int j = -1; // 因为next数组里记录的起始位置为-1
for (int i = 0; i < s.size(); i++) { // 注意i就从0开始
while(j >= 0 && s[i] != t[j + 1]) { // 不匹配
j = next[j]; // j 寻找之前匹配的位置
}
if (s[i] == t[j + 1]) { // 匹配，j和i同时向后移动
j++; // i的增加在for循环里
}
if (j == (t.size() - 1) ) { // 文本串s里出现了模式串t
return (i - t.size() + 1);
}
}此时所有逻辑的代码都已经写出来了，力扣 28.实现strStr 题目的整体代码如下：
前缀表统一减一 C++代码实现
class Solution {
public:
void getNext(int* next, const string& s) {
int j = -1;
next[0] = j;
for(int i = 1; i < s.size(); i++) { // 注意i从1开始
while (j >= 0 && s[i] != s[j + 1]) { // 前后缀不相同了
j = next[j]; // 向前回退
}
if (s[i] == s[j + 1]) { // 找到相同的前后缀
j++;
}
next[i] = j; // 将j（前缀的长度）赋给next[i]
}
}
int strStr(string haystack, string needle) {
if (needle.size() == 0) {
return 0;
}
vector<int> next(needle.size());
getNext(&next[0], needle);
int j = -1; // // 因为next数组里记录的起始位置为-1
for (int i = 0; i < haystack.size(); i++) { // 注意i就从0开始
while(j >= 0 && haystack[i] != needle[j + 1]) { // 不匹配
j = next[j]; // j 寻找之前匹配的位置
}
if (haystack[i] == needle[j + 1]) { // 匹配，j和i同时向后移动
j++; // i的增加在for循环里
}
if (j == (needle.size() - 1) ) { // 文本串s里出现了模式串t
return (i - needle.size() + 1);
}
}
return -1;
}
};
- 时间复杂度: O(n + m)
- 空间复杂度: O(m), 只需要保存字符串needle的前缀表
前缀表（不减一）C++实现
那么前缀表就不减一了，也不右移的，到底行不行呢？
行！
我之前说过，这仅仅是KMP算法实现上的问题，如果就直接使用前缀表可以换一种回退方式，找j=next[j-1] 来进行回退。
主要就是j=next[x]这一步最为关键！
我给出的getNext的实现为：（前缀表统一减一）
void getNext(int* next, const string& s) {
int j = -1;
next[0] = j;
for(int i = 1; i < s.size(); i++) { // 注意i从1开始
while (j >= 0 && s[i] != s[j + 1]) { // 前后缀不相同了
j = next[j]; // 向前回退
}
if (s[i] == s[j + 1]) { // 找到相同的前后缀
j++;
}
next[i] = j; // 将j（前缀的长度）赋给next[i]
}
}此时如果输入的模式串为aabaaf，对应的next为-1 0 -1 0 1 -1。
这里j和next[0]初始化为-1，整个next数组是以 前缀表减一之后的效果来构建的。
那么前缀表不减一来构建next数组，代码如下：
void getNext(int* next, const string& s) {
int j = 0;
next[0] = 0;
for(int i = 1; i < s.size(); i++) {
while (j > 0 && s[i] != s[j]) { // j要保证大于0，因为下面有取j-1作为数组下标的操作
j = next[j - 1]; // 注意这里，是要找前一位的对应的回退位置了
}
if (s[i] == s[j]) {
j++;
}
next[i] = j;
}
}此时如果输入的模式串为aabaaf，对应的next为 0 1 0 1 2 0，（其实这就是前缀表的数值了）。
那么用这样的next数组也可以用来做匹配，代码要有所改动。
实现代码如下：
class Solution {
public:
void getNext(int* next, const string& s) {
int j = 0;
next[0] = 0;
for(int i = 1; i < s.size(); i++) {
while (j > 0 && s[i] != s[j]) {
j = next[j - 1];
}
if (s[i] == s[j]) {
j++;
}
next[i] = j;
}
}
int strStr(string haystack, string needle) {
if (needle.size() == 0) {
return 0;
}
vector<int> next(needle.size());
getNext(&next[0], needle);
int j = 0;
for (int i = 0; i < haystack.size(); i++) {
while(j > 0 && haystack[i] != needle[j]) {
j = next[j - 1];
}
if (haystack[i] == needle[j]) {
j++;
}
if (j == needle.size() ) {
return (i - needle.size() + 1);
}
}
return -1;
}
};- 时间复杂度: O(n + m)
- 空间复杂度: O(m)
给定一个非空的字符串，判断它是否可以由它的一个子串重复多次构成。给定的字符串只含有小写英文字母，并且长度不超过10000。
示例 1:
- 输入: “abab”
- 输出: True
- 解释: 可由子字符串 “ab” 重复两次构成。
示例 2:
- 输入: “aba”
- 输出: False
示例 3:
- 输入: “abcabcabcabc”
- 输出: True
- 解释: 可由子字符串 “abc” 重复四次构成。 (或者子字符串 “abcabc” 重复两次构成。)
算法公开课
《代码随想录》算法视频公开课 (opens new window)：字符串这么玩，可有点难度！ | LeetCode：459.重复的子字符串 (opens new window)，相信结合视频再看本篇题解，更有助于大家对本题的理解。
思路
暴力的解法， 就是一个for循环获取 子串的终止位置， 然后判断子串是否能重复构成字符串，又嵌套一个for循环，所以是O(n^2)的时间复杂度。
有的同学可以想，怎么一个for循环就可以获取子串吗？ 至少得一个for获取子串起始位置，一个for获取子串结束位置吧。
其实我们只需要判断，以第一个字母为开始的子串就可以，所以一个for循环获取子串的终止位置就行了。 而且遍历的时候 都不用遍历结束，只需要遍历到中间位置，因为子串结束位置大于中间位置的话，一定不能重复组成字符串。
暴力的解法，这里就不详细讲解了。
主要讲一讲移动匹配 和 KMP两种方法。
移动匹配
当一个字符串s：abcabc，内部由重复的子串组成，那么这个字符串的结构一定是这样的：
也就是由前后相同的子串组成。
那么既然前面有相同的子串，后面有相同的子串，用 s + s，这样组成的字符串中，后面的子串做前串，前面的子串做后串，就一定还能组成一个s，如图：
当然，我们在判断 s + s 拼接的字符串里是否出现一个s的的时候，要刨除 s + s 的首字符和尾字符，这样避免在s+s中搜索出原来的s，我们要搜索的是中间拼接出来的s。
以上证明的充分性，接下来证明必要性：
如果有一个字符串s，在 s + s 拼接后， 不算首尾字符，如果能凑成s字符串，说明s 一定是重复子串组成。
如图，字符串s，图中数字为数组下标，在 s + s 拼接后， 不算首尾字符，中间凑成s字符串。
图中，因为中间拼接成了s，根据红色框 可以知道 s[4] = s[0]， s[5] = s[1]， s[0] = s[2], s[1] = s[3] s[2] = s[4] ,s[3] = s[5]
以上相等关系我们串联一下：
s[4] = s[0] = s[2]
s[5] = s[1] = s[3]
即：s[4],s[5] = s[0],s[1] = s[2],s[3]
说明这个字符串，是由 两个字符 s[0] 和 s[1] 重复组成的！
这里可以有录友想，凭什么就是这样组成的s呢，我换一个方式组成s 行不行，如图：
s[3] = s[0]，s[4] = s[1] ，s[5] = s[2]，s[0] = s[3]，s[1] = s[4]，s[2] = s[5]
以上相等关系串联：
s[3] = s[0]
s[1] = s[4]
s[2] = s[5]
s[0] s[1] s[2] = s[3] s[4] s[5]
和以上推导过程一样，最后可以推导出，这个字符串是由 s[0] ，s[1] ，s[2] 重复组成。
如果是这样的呢，如图：
s[1] = s[0]，s[2] = s[1] ，s[3] = s[2]，s[4] = s[3]，s[5] = s[4]，s[0] = s[5]
以上相等关系串联
s[0] = s[1] = s[2] = s[3] = s[4] = s[5]
最后可以推导出，这个字符串是由 s[0] 重复组成。
以上 充分和必要性都证明了，所以判断字符串s是否由重复子串组成，只要两个s拼接在一起，里面还出现一个s的话，就说明是由重复子串组成。
代码如下：
class Solution {
public:
bool repeatedSubstringPattern(string s) {
string t = s + s;
t.erase(t.begin()); t.erase(t.end() - 1); // 掐头去尾
if (t.find(s) != std::string::npos) return true; // r
return false;
}
};- 时间复杂度: O(n)
- 空间复杂度: O(1)
不过这种解法还有一个问题，就是 我们最终还是要判断 一个字符串（s + s）是否出现过 s 的过程，大家可能直接用contains，find 之类的库函数， 却忽略了实现这些函数的时间复杂度（暴力解法是m * n，一般库函数实现为 O(m + n)）。
如果我们做过 28.实现strStr (opens new window)题目的话，其实就知道，实现一个 高效的算法来判断 一个字符串中是否出现另一个字符串是很复杂的，这里就涉及到了KMP算法。
KMP
为什么会使用KMP
在一个串中查找是否出现过另一个串，这是KMP的看家本领。那么寻找重复子串怎么也涉及到KMP算法了呢？
KMP算法中next数组为什么遇到字符不匹配的时候可以找到上一个匹配过的位置继续匹配，靠的是有计算好的前缀表。
前缀表里，统计了各个位置为终点字符串的最长相同前后缀的长度。
那么 最长相同前后缀和重复子串的关系又有什么关系呢。
可能很多录友又忘了 前缀和后缀的定义，再回顾一下：
- 前缀是指不包含最后一个字符的所有以第一个字符开头的连续子串；
- 后缀是指不包含第一个字符的所有以最后一个字符结尾的连续子串
充分性证明
如果一个字符串s是由重复子串组成，那么 最长相等前后缀不包含的子串一定是字符串s的最小重复子串。
证明： 如果s 是有是有最小重复子串p组成。
即 s = n * p
那么相同前后缀可以是这样：
也可以是这样：
最长的相等前后缀，也就是这样：
这里有录友就想：如果字符串s 是有是有最小重复子串p组成，最长相等前后缀就不能更长一些？ 例如这样：
如果这样的话，因为前后缀要相同，所以 p2 = p1，p3 = p2，如图：
p2 = p1，p3 = p2 即： p1 = p2 = p3
说明 p = p1 * 3。
这样p 就不是最小重复子串了，不符合我们定义的条件。
所以，如果这个字符串s是由重复子串组成，那么最长相等前后缀不包含的子串是字符串s的最小重复子串。
必要性证明
以上是充分性证明，以下是必要性证明：
如果 最长相等前后缀不包含的子串是字符串s的最小重复子串， 那么字符串s一定由重复子串组成吗？
最长相等前后缀不包含的子串已经是字符串s的最小重复子串，那么字符串s一定由重复子串组成，这个不需要证明了。
关键是要要证明：最长相等前后缀不包含的子串什么时候才是字符串s的最小重复子串呢。
情况一， 最长相等前后缀不包含的子串的长度 比 字符串s的一半的长度还大，那一定不是字符串s的重复子串
情况二，最长相等前后缀不包含的子串的长度 可以被 字符串s的长度整除，如图：
步骤一：因为 这是相等的前缀和后缀，t[0] 与 k[0]相同， t[1] 与 k[1]相同，所以 s[0] 一定和 s[2]相同，s[1] 一定和 s[3]相同，即：，s[0]s[1]与s[2]s[3]相同 。
步骤二： 因为在同一个字符串位置，所以 t[2] 与 k[0]相同，t[3] 与 k[1]相同。
步骤三： 因为 这是相等的前缀和后缀，t[2] 与 k[2]相同 ，t[3]与k[3] 相同，所以，s[2]一定和s[4]相同，s[3]一定和s[5]相同，即：s[2]s[3] 与 s[4]s[5]相同。
步骤四：循环往复。
所以字符串s，s[0]s[1]与s[2]s[3]相同， s[2]s[3] 与 s[4]s[5]相同，s[4]s[5] 与 s[6]s[7] 相同。
可以推出，在由重复子串组成的字符串中，最长相等前后缀不包含的子串就是最小重复子串。
即 s[0]s[1] 是最小重复子串
以上推导中，录友可能想，你怎么知道 s[0] 和 s[1] 就不相同呢？ s[0] 为什么就不能使最小重复子串。
如果 s[0] 和 s[1] 也相同，同时 s[0]s[1]与s[2]s[3]相同，s[2]s[3] 与 s[4]s[5]相同，s[4]s[5] 与 s[6]s[7] 相同，那么这个字符串就是有一个字符构成的字符串。
那么它的最长相同前后缀，就不是上图中的前后缀，而是这样的的前后缀：
录友可能再问，由一个字符组成的字符串，最长相等前后缀凭什么就是这样的。
有这种疑惑的录友，就是还不知道 最长相等前后缀 是怎么算的。
可以看这里：KMP讲解 (opens new window)，再去回顾一下。
或者说，自己举个例子，aaaaaa，这个字符串，他的最长相等前后缀是什么？
同上以上推导，最长相等前后缀不包含的子串的长度只要被 字符串s的长度整除，就是一定是最小重复子串。
情况三，最长相等前后缀不包含的子串的长度 不被 字符串s的长度整除得情况，如图：
步骤一：因为 这是相等的前缀和后缀，t[0] 与 k[0]相同， t[1] 与 k[1]相同，t[2] 与 k[2]相同。
所以 s[0] 与 s[3]相同，s[1] 与 s[4]相同，s[2] 与s[5]，即：，s[0]s[1]与s[2]s[3]相同 。
步骤二： 因为在同一个字符串位置，所以 t[3] 与 k[0]相同，t[4] 与 k[1]相同。
步骤三： 因为 这是相等的前缀和后缀，t[3] 与 k[3]相同 ，t[4]与k[5] 相同，所以，s[3]一定和s[6]相同，s[4]一定和s[7]相同，即：s[3]s[4] 与 s[6]s[7]相同。
以上推导，可以得出 s[0],s[1],s[2] 与 s[3],s[4],s[5] 相同，s[3]s[4] 与 s[6]s[7]相同。
那么 最长相等前后缀不包含的子串的长度 不被 字符串s的长度整除 ，就不是s的重复子串
充分条件：如果字符串s是由重复子串组成，那么 最长相等前后缀不包含的子串 一定是 s的最小重复子串。
必要条件：如果字符串s的最长相等前后缀不包含的子串 是 s最小重复子串，那么 s是由重复子串组成。
在必要条件，这个是 显而易见的，都已经假设 最长相等前后缀不包含的子串 是 s的最小重复子串了，那s必然是重复子串。
关键是需要证明， 字符串s的最长相等前后缀不包含的子串 什么时候才是 s最小重复子串。
同上我们证明了，当 最长相等前后缀不包含的子串的长度 可以被 字符串s的长度整除，那么不包含的子串 就是s的最小重复子串。
代码分析
next 数组记录的就是最长相同前后缀（ 字符串：KMP算法精讲 (opens new window)）， 如果 next[len - 1] != -1，则说明字符串有最长相同的前后缀（就是字符串里的前缀子串和后缀子串相同的最长长度）。
最长相等前后缀的长度为：next[len - 1] + 1。(这里的next数组是以统一减一的方式计算的，因此需要+1，两种计算next数组的具体区别看这里：字符串：KMP算法精讲 (opens new window))
数组长度为：len。
len - (next[len - 1] + 1) 是最长相等前后缀不包含的子串的长度。
如果len % (len - (next[len - 1] + 1)) == 0 ，则说明数组的长度正好可以被 最长相等前后缀不包含的子串的长度 整除 ，说明该字符串有重复的子字符串。
打印数组
强烈建议大家把next数组打印出来，看看next数组里的规律，有助于理解KMP算法
如图：
next[len - 1] = 7，next[len - 1] + 1 = 8，8就是此时字符串asdfasdfasdf的最长相同前后缀的长度。
(len - (next[len - 1] + 1)) 也就是： 12(字符串的长度) – 8(最长公共前后缀的长度) = 4， 为最长相同前后缀不包含的子串长度
4可以被 12(字符串的长度) 整除，所以说明有重复的子字符串（asdf）。
打码实现
C++代码如下：（这里使用了前缀表统一减一的实现方式）
class Solution {
public:
void getNext (int* next, const string& s){
next[0] = -1;
int j = -1;
for(int i = 1;i < s.size(); i++){
while(j >= 0 && s[i] != s[j + 1]) {
j = next[j];
}
if(s[i] == s[j + 1]) {
j++;
}
next[i] = j;
}
}
bool repeatedSubstringPattern (string s) {
if (s.size() == 0) {
return false;
}
int next[s.size()];
getNext(next, s);
int len = s.size();
if (next[len - 1] != -1 && len % (len - (next[len - 1] + 1)) == 0) {
return true;
}
return false;
}
};- 时间复杂度: O(n)
- 空间复杂度: O(n)
前缀表（不减一）的C++代码实现：
class Solution {
public:
void getNext (int* next, const string& s){
next[0] = 0;
int j = 0;
for(int i = 1;i < s.size(); i++){
while(j > 0 && s[i] != s[j]) {
j = next[j - 1];
}
if(s[i] == s[j]) {
j++;
}
next[i] = j;
}
}
bool repeatedSubstringPattern (string s) {
if (s.size() == 0) {
return false;
}
int next[s.size()];
getNext(next, s);
int len = s.size();
if (next[len - 1] != 0 && len % (len - (next[len - 1] )) == 0) {
return true;
}
return false;
}
};- 时间复杂度: O(n)
- 空间复杂度: O(n)