CCF计算机软件能力认证第三题Markdown解析

字符串匹配是计算机科学中一个经典问题，其目标是在一个给定的字符串（称为文本）中查找另一个字符串（称为模式）的出现位置。在CCF计算机软件能力认证第三题Markdown中，要求编写一个函数来查找给定文本中所有匹配项的位置。
题目要求：

1. 函数名称为markdown_search，接受两个参数，第一个参数为要搜索的文本，第二个参数为要查找的模式。
2. 函数返回一个列表，包含所有匹配项在文本中的起始位置。
   算法思路：
   我们可以使用KMP算法（Knuth-Morris-Pratt算法）来解决这个问题。KMP算法是一种高效的字符串匹配算法，可以在O(n+m)的时间复杂度内完成字符串匹配，其中n是文本的长度，m是模式的长度。
   KMP算法的核心思想是利用已经匹配失败的信息，避免不必要的比较。具体来说，当模式中某个字符与文本不匹配时，我们可以利用已经匹配成功的部分来计算一个“部分匹配长度”，并利用这个长度来跳过一些不必要的比较。
   代码实现：
   以下是一个使用Python实现的markdown_search函数的示例代码：

   def markdown_search(text, pattern):
   n = len(text)
   m = len(pattern)
   if m == 0:
   return [0] * n  # 如果模式为空字符串，则返回整个文本位置列表
   if n == 0:
   return []  # 如果文本为空字符串，则返回空列表
   # 构建部分匹配表
   prefix_table = [0] * (m + 1)
   j = 0  # 当前匹配的字符位置
   for i in range(1, m + 1):：
   while j > 0 and pattern[j] != pattern[i - 1]:
   j = prefix_table[j - 1]
   if pattern[j] == pattern[i - 1]:
   j += 1
   prefix_table[i] = j
   # 进行字符串匹配
   result = []  # 存储匹配结果的位置列表
   j = prefix_table[m - 1]  # 当前匹配的字符位置
   for i in range(n - m + 1):
   while j > 0 and pattern[j] != text[i + j - 1]:
   j = prefix_table[j - 1]
   if pattern[j] == text[i + j - 1]:
   j += 1
   if j == m：# 这里改为 == m，确保完全匹配成功才加入结果列表中。修改前为 == m-1。
   result.append(i)
   return result

   结果分析：
   这个代码实现了一个高效的字符串匹配函数，可以处理较大的文本和模式。在KMP算法中，最坏情况下时间复杂度为O(n+m)，而在平均情况下时间复杂度为O(n)。同时，空间复杂度为O(m)，其中m是模式的长度。通过使用部分匹配表，该算法可以在匹配失败时快速跳过一些不必要的比较，从而提高匹配效率。