對於python字符串的實現來說，它本身是一個線性表，根據前面我們講過的關於線性表的主體，我們可以實現一個字符串對象，在這裏我們需要說明的是，python字符串是一個不可變的對象，而且它的實現是一個一體式的順序表的實現（概念見前面文章）
所以，對於一個字符串的對象，它除了有字符存儲空間外還有字符串長度和一些配置信息的空間。（注意一點：python沒有字符對象，單個字符也認爲是一個字符串對象）
所以對於字符串的長度len函數和按下標取值複雜度都是O（1），但是其他的操作，如字符串的複製，切片等，都是O（n）。
再講一下字符串的複製（切片）的過程，這些過程都會建立一個新的字符串，python首先會計算出所需要存儲空間的大小，然後一個個的計算出要存儲再空間裏的字符串。這是python字符串複製（切片）的一個過程。
對於字符串中子串的查找，是一個高深的問題，當前的算法實現中經典的有兩種，一種是樸素匹配算法，一種是無回溯的KMP算法。
接下來我們將樸素的匹配算法。
過程是：
目標字符串t， 模式字符串p。
將p中的字符依次跟t中的比較，如果有一個不匹配，將t字符移到下一位， 再講p中的字符一個個的匹配，知道返回t中與p匹配的字符串。
這裏有兩種實現方法，一種返回第一個匹配的子串，另一種返回左右匹配子串的首字符的位置。實現如下：
#第一種
def naive_matching(t, p):
# 這種找出第一個子串匹配的位置
m, n = len(p), len(t)
i, j = 0, 0
while i < m and j < n:
if p[i] == t[j]:
i, j = i + 1, j + 1
else:
i, j = 0, j-i+1
if i == m:
return j -i
return -1
print(naive_matching('fwekfwe', 'we'))
>>> 1
第二種
def naive_matching(t, p):
list = []
# 用於存儲匹配子串的首字符位置
for i in range(len(t)):
x, z, times = i, 0, len(p)
if p[z] == t[i]:
while times > 1:
z += 1
x += 1
if p[z] != t[x]:
break
times -= 1
else:
# 當while/for循環正常退出時纔會執行相應的else語句塊
list.append(i)
return list
# 這種匹配可以找出所有匹配子串的位置
print(naive_matching('rewwwtrtwewrfrwe', 'ww'))
>>> [2, 3]
這兩種實現方法的複雜度相對而言都比較高（有回溯），下一篇我們會將什麼是回溯和無回溯的KMP算法。