對於python字串的實現來說，它本身是一個線性表，根據前面我們講過的關於線性表的主體，我們可以實現一個字串物件，在這裡我們需要說明的是，python字串是一個不可變的物件，而且它的實現是一個一體式的順序表的實現（概念見前面文章）
所以，對於一個字串的物件，它除了有字元儲存空間外還有字串長度和一些配置資訊的空間。（注意一點：python沒有字元物件，單個字元也認為是一個字串物件）
所以對於字串的長度len函式和按下標取值複雜度都是O（1），但是其他的操作，如字串的複製，切片等，都是O（n）。
再講一下字串的複製（切片）的過程，這些過程都會建立一個新的字串，python首先會計算出所需要儲存空間的大小，然後一個個的計算出要儲存再空間裡的字串。這是python字串複製（切片）的一個過程。

對於字串中子串的查詢，是一個高深的問題，當前的演算法實現中經典的有兩種，一種是樸素匹配演算法，一種是無回溯的KMP演算法。

接下來我們將樸素的匹配演算法。
過程是：
目標字串t， 模式字串p。
將p中的字元依次跟t中的比較，如果有一個不匹配，將t字元移到下一位， 再講p中的字元一個個的匹配，知道返回t中與p匹配的字串。
這裡有兩種實現方法，一種返回第一個匹配的子串，另一種返回左右匹配子串的首字元的位置。實現如下：

#第一種
def naive_matching(t, p):
    # 這種找出第一個子串匹配的位置
    m, n = len(p), len(t)
    i, j = 0, 0
    while i < m and j < n:
        if p[i] == t[j]:
            i, j = i + 1, j + 1
        else:
            i, j = 0, j-i+1
    if i == m:
        return j -i
    return -1

print(naive_matching('fwekfwe', 'we'))
>>> 1
 

第二種

def naive_matching(t, p):
    list = []
    # 用於儲存匹配子串的首字元位置
    for i in range(len(t)):
        x, z, times = i, 0, len(p)
        if p[z] == t[i]:
            while times > 1:
                z += 1
                x += 1
                if p[z] != t[x]:
                    break
                times -= 1
            else:
            # 當while/for迴圈正常退出時才會執行相應的else語句塊
                list.append(i)
    return list
# 這種匹配可以找出所有匹配子串的位置

print(naive_matching('rewwwtrtwewrfrwe', 'ww'))
>>> [2, 3]
 

這兩種實現方法的複雜度相對而言都比較高（有回溯），下一篇我們會將什麼是回溯和無回溯的KMP演算法。