KMP算法应用于 在一篇有n个字母的文档中 查找某个想要查找的长度为m的单词；
暴力枚举：从文档的前m个字母和单词对比，然后是第2到m+1个，然后是第3到m+2个；这样算法复杂度最坏就达到了O(m*n),对于大数据肯定不行。
KMP算法的精髓即设法减少不必要的枚举次数，举个例子；比如已经匹配好了单词的前k-1个字母；但第k个字母无法匹配了；那么如果前k-1个字母中存在类似回文的情况（前i个字母组成的子串和后i个字母组成的子串相同），那么指针j就变成i（相当于整体往右移动），这样来达到减少枚举次数的目的；因此 可以预先处理 要找的单词，next【i】=t保存单词的前面i-1个字母中，前t个字母组成的子串和后t个字母组成的子串相同； 并且t尽可能大；
如何来求next【i】呢？初始化next【0】=next【1】=0；从前往后递推；令j=next【i-1】；则表示前i-2个字母中前j个字母和后j个字母相同；那么如果s【j】（第j+1个字母）==s【i-1】（第i个字母），next【i】就等于next【j】+1；如果不相等，那么j变成next【j】；
看了2节晚自习才看明白。。确实不大好理解。。。
下面这题是一个很小的应用：（poj2752，yzoi1780）
题目大意：给定一个长度小于400000的字符串s，要求求出所有i；i满足s的前i个字母组成的子串和后i个字母组成的字串相同；
要求将所有i递增输出；
这题只要求出next数组就好；注意要多求一位（算到next【len】位置）；j=len；next【j】=t就是s的前t个字母和后t个字母相同；这样就求出了第二大的i（最大的i就是字符串的长度）；然后每次循环j=next【j】；next【j】的值就是一个i的值（注意去掉0）；
原文：http://www.cnblogs.com/vb4896/p/3874625.html