human
Knuth-Morris-Pratt文字列マッチングアルゴリズムの背後にあるアイデアを教えてください。
gpt
Knuth-Morris-Pratt（KMP）アルゴリズムは、より大きなテキスト文字列内でパターンを検索する文字列に一致するアルゴリズムです。「故障関数」の概念を使用して、パターンと一致できないテキストの一部を効率的にスキップします。

KMPアルゴリズムの基本的なアイデアは、パターンを前処理し、特定の位置でミスマッチが発生した場合にパターンでスキップする文字の数を示す値の表を作成することです。このテーブルは、「故障関数」または「部分一致テーブル」と呼ばれます。故障関数はパターン自体に基づいて構築され、O（m）時間で計算できます。ここで、mはパターンの長さです。

障害関数が計算されると、アルゴリズムはそれを使用してテキストのパターンを効率的に検索できます。アルゴリズムは、パターンの開始をテキストの開始と整列させることから始まり、左から右に文字を比較します。一致が見つかった場合、アルゴリズムはパターンとテキストの両方の次の文字に移動します。ただし、不一致が見つかった場合、アルゴリズムは障害関数を使用して、比較を再開する前にパターンをシフトする距離を決定します。

KMPアルゴリズムは、O（n + m）の最悪の時間の複雑さを持ち、nはテキストの長さです。これは、O（nm）の最悪の時間の複雑さを持つ可能性のあるすべてのサブストリングを比較するという素朴なアプローチよりも速いです。

全体として、KMPアルゴリズムは、文字列マッチングの強力で効率的なアルゴリズムであり、テキストエディターや検索エンジンなどの多くのアプリケーションで広く使用されています。
human
このアルゴリズムをPythonコードに実装するにはどうすればよいですか？
gpt
```
def recursive_find_match(i, j, pattern, pattern_track):
    if pattern[i] == pattern[j]:
        pattern_track.append(i+1)
        return {"append":pattern_track, "i": i+1, "j": j+1}
    elif pattern[i] != pattern[j] and i == 0:
        pattern_track.append(i)
        return {"append":pattern_track, "i": i, "j": j+1}

    else:
        i = pattern_track[i-1]
        return recursive_find_match(i, j, pattern, pattern_track)

def kmp(str_, pattern):

    len_str = len(str_)
    len_pattern = len(pattern)
    pattern_track = []

    if len_pattern == 0:
        return
    elif len_pattern == 1:
        pattern_track = [0]
    else:   
        pattern_track = [0]
        i = 0
        j = 1

        while j < len_pattern:
            data = recursive_find_match(i, j, pattern, pattern_track)

            i = data["i"]
            j = data["j"]
            pattern_track = data["append"]

    index_str = 0
    index_pattern = 0
    match_from = -1

    while index_str < len_str:
        if index_pattern == len_pattern:
            break
        if str_[index_str] == pattern[index_pattern]:
            if index_pattern == 0:
                match_from = index_str

            index_pattern += 1
            index_str += 1
        else:
            if index_pattern == 0:
                index_str += 1
            else:
                index_pattern = pattern_track[index_pattern-1]
                match_from = index_str - index_pattern
```