1.KMP算法
先了解一下KMP的核心，跳转表：
跳转表是对于模式字符串而言，即你需要在目标字符串匹配到的内容。
例如你想在ababdbccbababcd中匹配到baba,那么baba就是模式字符串。
下面介绍跳转表的实现方法：
跳转表的匹配是匹配前后缀，匹配目标是永远从第一个字符开始的字符串的字串，例如baba这个字符串：
| 匹配目标 | 前缀 | 后缀 | 跳转值 |
|---|---|---|---|
| ba | b | a | 0 |
| bab | b,ba | b,ab | 1 |
可以看出前缀和后缀永远是从左到右有序的。
跳转表的使用：
在匹配时：
ababdbccbababcd
baba
无匹配，往后移动一位
ababdbccbababcd
baba
匹配到三个，第四个a无匹配，然后去找含有三个元素子串的对应值，其对应值为1，即向后移（长度-对应值个）单位，即移两个单位，这个原理是我们运用已匹配的数据，比如例子中的bab，因为我们已经知道了这三个已经匹配到绝对不会全是我们需要的，然后我们通过前面的匹配知道了b是重复元素，那么我们可以利用后面这个已经匹配的b来加速我们的判断过程。
2.BM算法
BM算法不仅比KMP简单，而且具有更高的效率。
BM算法的核心在于从后向前匹配以及不包含项目的快速跳转。
还是以KMP中的例子为例介绍BM算法，我们想在ababdbccbababcd中匹配到baba。
先将两个字符串对其，得：
ababdbccbababcd
baba
从后往前匹配时，我们发现最后一个就已经不匹配了，我们将其往后移一位，得：
ababdbccbababcd
baba
发现最后一个仍然不匹配，并且d不在我们的模式串里，那么我们可以直接后移一个模式串的距离。
3.Sunday算法
有了前两个的基础，sunday算法也很好理解
还是以KMP中的例子为例，我们想在ababdbccbababcd中匹配到baba。
先将两个字符串对齐，得：
ababdbccbababcd
baba
从前向后匹配，我们发现并不匹配，然后找不匹配部分的下一个字符，即d字符，然后发现d不在模式串中，那我们直接往后移动一个模式串+1的距离，即：
ababdbccbababcd
baba
然后从前向后匹配，发现第二个不匹配，这时候找到不匹配部分的下一个字符，即a，然后将模式串里的a和其对齐，注意模式串是从后向前扫描的。