字符串匹配算法
暴力算法BF算法，利用哈希值進行比較的RK算法，以及儘量減少比較次數的BM算法
next 數組
next數組到底是個什麼鬼呢？這是一個一維整型數組，數組的下標代表了“已匹配前綴的下一個位置”，元素的值則是“最長可匹配前綴子串的下一個位置”。
或許這樣的描述有些晦澀，我們來看一下圖：
當模式串的第一個字符就和主串不匹配時，並不存在已匹配前綴子串，更不存在最長可匹配前綴子串。這種情況對應的next數組下標是0，next[0]的元素值也是0。
如果已匹配前綴是G、GT、GTGTGC，並不存在最長可匹配前綴子串，所以對應的next數組元素值（next[1]，next[2]，next[6]）同樣是0。
GTG的最長可匹配前綴是G，對應數組中的next[3]，元素值是1。
以此類推，
GTGT 對應 next[4]，元素值是2。
GTGTG 對應 next[5]，元素值是3。
有了next數組，我們就可以通過已匹配前綴的下一個位置（壞字符位置），快速尋找到最長可匹配前綴的下一個位置，然後把這兩個位置對齊。
比如下面的場景，我們通過壞字符下標5，可以找到next[5]=3，即最長可匹配前綴的下一個位置：
說完了next數組是什麼，接下來我們再來思考一下，如何事先生成這個next數組呢？
由於已匹配前綴數組在主串和模式串當中是相同的，所以我們僅僅依據模式串，就足以生成next數組。
最簡單的方法是從最長的前綴子串開始，把每一種可能情況都做一次比較。
假設模式串的長度是m，生成next數組所需的最大總比較次數是1+2+3+4+…+m-2 次。
顯然，這種方法的效率非常低，如何進行優化呢？
我們可以採用類似“動態規劃”的方法。首先next[0]和next[1]的值肯定是0，因爲這時候不存在前綴子串；從next[2]開始，next數組的每一個元素都可以由上一個元素推導而來。
已知next[i]的值，如何推導出next[i+1]呢？讓我們來演示一下上述next數組的填充過程：
如圖所示，我們設置兩個變量i和j，其中i表示“已匹配前綴的下一個位置”，也就是待填充的數組下標，j表示“最長可匹配前綴子串的下一個位置”，也就是待填充的數組元素值。
當已匹配前綴不存在的時候，最長可匹配前綴子串當然也不存在，所以i=0，j=0，此時next[0] = 0。
接下來，我們讓已匹配前綴子串的長度加1：
