1.阮一峰的博客写的很清楚。
而阮一峰参考的文章：
http://jakeboxer.com/blog/2009/12/13/the-knuth-morris-pratt-algorithm-in-my-own-words/。
看了这两篇帖子，就基本可以明白这个算法。
以下有黄色的内容摘自阮一峰的博客（为了方便大家能在一篇文章内阅读，摘抄在下面）：
字符串匹配是计算机的基本任务之一。
举例来说，有一个字符串"BBC ABCDAB ABCDABCDABDE"，我想知道，里面是否包含另一个字符串"ABCDABD"？
许多算法可以完成这个任务，Knuth-Morris-Pratt算法（简称KMP）是最常用的之一。它以三个发明者命名，起头的那个K就是著名科学家Donald Knuth。
这种算法不太容易理解，网上有很多解释，但读起来都很费劲。直到读到Jake Boxer的文章，我才真正理解这种算法。下面，我用自己的语言，试图写一篇比较好懂的KMP算法解释。
1.
首先，字符串"BBC ABCDAB ABCDABCDABDE"的第一个字符与搜索词"ABCDABD"的第一个字符，进行比较。因为B与A不匹配，所以搜索词后移一位。
2.
因为B与A不匹配，搜索词再往后移。
3.
就这样，直到字符串有一个字符，与搜索词的第一个字符相同为止。
4.
接着比较字符串和搜索词的下一个字符，还是相同。
5.
直到字符串有一个字符，与搜索词对应的字符不相同为止。
6.
这时，最自然的反应是，将搜索词整个后移一位，再从头逐个比较。这样做虽然可行，但是效率很差，因为你要把"搜索位置"移到已经比较过的位置，重比一遍。
7.
一个基本事实是，当空格与D不匹配时，你其实知道前面六个字符是"ABCDAB"。KMP算法的想法是，设法利用这个已知信息，不要把"搜索位置"移回已经比较过的位置，继续把它向后移，这样就提高了效率。
8.
怎么做到这一点呢？可以针对搜索词，算出一张《部分匹配表》（Partial Match Table）。这张表是如何产生的，后面再介绍，这里只要会用就可以了。
9.
已知空格与D不匹配时，前面六个字符"ABCDAB"是匹配的。查表可知，最后一个匹配字符B对应的"部分匹配值"为2，因此按照下面的公式算出向后移动的位数：
移动位数 = 已匹配的字符数 - 对应的部分匹配值
因为 6 - 2 等于4，所以将搜索词向后移动4位。
10.
因为空格与Ｃ不匹配，搜索词还要继续往后移。这时，已匹配的字符数为2（"AB"），对应的"部分匹配值"为0。所以，移动位数 = 2 - 0，结果为 2，于是将搜索词向后移2位。
11.
因为空格与A不匹配，继续后移一位。
12.
逐位比较，直到发现C与D不匹配。于是，移动位数 = 6 - 2，继续将搜索词向后移动4位。
13.
逐位比较，直到搜索词的最后一位，发现完全匹配，于是搜索完成。如果还要继续搜索（即找出全部匹配），移动位数 = 7 - 0，再将搜索词向后移动7位，这里就不再重复了。
14.
下面介绍《部分匹配表》是如何产生的。
首先，要了解两个概念："前缀"和"后缀"。 "前缀"指除了最后一个字符以外，一个字符串的全部头部组合；"后缀"指除了第一个字符以外，一个字符串的全部尾部组合。
15.
"部分匹配值"就是"前缀"和"后缀"的最长的共有元素的长度。以"ABCDABD"为例，
－ "A"的前缀和后缀都为空集，共有元素的长度为0；
－ "AB"的前缀为[A]，后缀为[B]，共有元素的长度为0；
－ "ABC"的前缀为[A, AB]，后缀为[BC, C]，共有元素的长度0；
－ "ABCD"的前缀为[A, AB, ABC]，后缀为[BCD, CD, D]，共有元素的长度为0；
－ "ABCDA"的前缀为[A, AB, ABC, ABCD]，后缀为[BCDA, CDA, DA, A]，共有元素为"A"，长度为1；
－ "ABCDAB"的前缀为[A, AB, ABC, ABCD, ABCDA]，后缀为[BCDAB, CDAB, DAB, AB, B]，共有元素为"AB"，长度为2；
－ "ABCDABD"的前缀为[A, AB, ABC, ABCD, ABCDA, ABCDAB]，后缀为[BCDABD, CDABD, DABD, ABD, BD, D]，共有元素的长度为0。
16.
"部分匹配"的实质是，有时候，字符串头部和尾部会有重复。比如，"ABCDAB"之中有两个"AB"，那么它的"部分匹配值"就是2（"AB"的长度）。搜索词移动的时候，第一个"AB"向后移动4位（字符串长度-部分匹配值），就可以来到第二个"AB"的位置。
对于原理的思考：
1>字符串最原始的比较方式是朴素算法，两个字符串，一个字符一个字符老老实实进行比较。
2>在不断使用朴素算法的过程中，人们在寻求一些提高，有没有办法可以节省一些效率呢，在字符串比较的这个过程中存不存在一些更好的处理方式呢？人们逐渐发现了一些新的比较方法，而KMP这里则是发现了部分匹配值数组的价值，数学有的时候会有一些很奇怪的东西，有些东西一时说不出原理来，但是却能给你很大的帮助。
3>原理："部分匹配"的实质是，有时候，字符串头部和尾部会有重复。比如，"ABCDAB"之中有两个"AB"，那么它的"部分匹配值"就是2（"AB"的长度）。搜索词移动的时候，第一个"AB"向后移动4位（字符串长度-部分匹配值），就可以来到第二个"AB"的位置。
2.自己用java实现了一遍，花费了将近两个小时，使用substring来实现，但是这个函数的参数是从0开始，很容易给我带来混淆：
public class TestKmp {
//根据字符串，得到next数组
public static String[] getNextArray(Stringstr) {
String[] next = new String[str.length()];
//从头截取子串，每次长度加一
for (inti = 1; i <= str.length();i++) {
String subStr = str.substring(0, i);
String matchStr = "";
//前缀定义，不包含最后一个，后缀同理
for (intj = 1; j <= subStr.length();j++) {
String prefix =subStr.substring(0, j);
String suffix =subStr.substring(subStr.length() -prefix.length());
// System.out.println("str：" +str);
// System.out.println("subStr：" + subStr);
// System.out.println("prefix：" + prefix);
// System.out.println("suffix：" + suffix);
if (suffix.equals(prefix)) {
matchStr =prefix;
break;
}
}
next[i - 1] =matchStr;
System.out.println("next[" +i + "]: " + next[i - 1]);
}
return next;
}
public staticboolean kmpCompare(String sourceStr, StringpatternStr) {
String[] next = getNextArray(patternStr);
boolean result = false;
for (inti = 0; i < sourceStr.length();) {
//j为比较长度
for (intj = 1; j <= patternStr.length();j++) {
int offset = 0;
String s1 = sourceStr.substring(i, i +j);
String s2 = patternStr.substring(0, j);
System.out.println("source str: " +s1);
System.out.println("pattern str: " +s2);
if (!s1.equals(s2)) {
if (j > 1) {
offset =j - 1 - next[j - 1 - 1].length();
i = i + offset;
System.out.println("i: " +i);
System.out.println("j: " +j);
System.out.println("next[" +j + " - 1]: " + next[j - 1 - 1]);
} else {
i++;
}
System.out.println("not match");
break;
} else {
if (j ==patternStr.length()) {
result =true;
System.out.println("match");
break;
}
}
}
if (result ==true) {
break;
}
}
return result;
}
public staticvoid main(String[] args) {
String sourceStr ="BBC ABCDAB ABCDABCDABDE";
String patternStr = "ABCDABD";
boolean ret = kmpCompare(sourceStr, patternStr);
System.out.println("ret: " +ret);
// System.out.println("AB".substring(1));
}
}