KMP 算法是根据三位作者（D.E.Knuth，J.H.Morris 和 V.R.Pratt）的名字来命名的，算法的全称是 Knuth Morris Pratt 算法，简称为 KMP 算法。
KMP 算法的核心思想，跟上一节讲的 BM 算法非常相近。我们假设主串是 a，模式串是 b。在模式串与主串匹配的过程中，当遇到不可匹配的字符的时候，我们希望找到一些规律，可以将模式串往后多滑动几位，跳过那些肯定不会匹配的情况。
还记得我们上一节讲到的好后缀和坏字符吗？这里我们可以类比一下，在模式串和主串匹配的过程中，把不能匹配的那个字符仍然叫作坏字符，把已经匹配的那段字符串叫作好前缀。
KMP 算法就是在试图寻找一种规律：在模式串和主串匹配的过程中，当遇到坏字符后，对于已经比对过的好前缀，能否找到一种规律，将模式串一次性滑动很多位？
算法收藏地址
必须知道的C语言八大排序算法(收藏)_C 语言_脚本之家
https://www.jb51.net/article/125928.htm
最大公约数 和 最小公倍数
确定两个正整数 a 和 b 的最大公约数的:
1. a ÷ b，令r为所得余数(0≤r<b)
若 r = 0，算法结束;b 即为答案。
如果要实现一个通用的、高效率的排序函数，我们应该选择哪种排序算法？我们先回顾一下前面讲过的几种排序算法。
我们先来看下，为什么最坏情况下快速排序的时间复杂度是 O(n2) 呢？我们前面讲过，如果数据原来就是有序的或者接近有序的，每次分区点都选择最后一个数据，那快速排序算法就会变得非常糟糕，时间复杂度就会退化为 O(n2)。实际上，这种 O(n2) 时间复杂度出现的主要原因还是因为我们分区点选得不够合理。那什么样的分区点是好的分区点呢？或者说如何来选择分区点呢？最理想的分区点是：被分区点分开的两个分区中，数据的数量差不多。如果很粗暴地直接选择第一个或者最后一个数据作为分区点，不考虑数据的特点，肯定会出现之前讲的那样，在某些情况下，排序的最坏情况时间复杂度是 O(n2)。为了提高排序算法的性能，我们也要尽可能地让每次分区都比较平均。我这里介绍两个比较常用、比较简单的分区算法，你可以直观地感受一下。
1. 三数取中法
我们从区间的首、尾、中间，分别取出一个数，然后对比大小，取这 3 个数的中间值作为分区点。这样每间隔某个固定的长度，取数据出来比较，将中间值作为分区点的分区算法，肯定要比单纯取某一个数据更好。但是，如果要排序的数组比较大，那“三数取中”可能就不够了，可能要“五数取中”或者“十数取中”。