說到字串匹配演算法，估計大夥立馬就想到了KMP演算法，誰讓KMP這麼經典呢，各種演算法教材裡必然有KMP啊。但是KMP演算法太複雜了，求next崩潰到cry。難道就沒有比KMP更簡單更高效的演算法，no，有的，這就是本文要說的Sunday演算法。KMP演算法是個70後，Sunday演算法是正宗的90後，哈哈。

演算法慢的主要原因就是無謂的重複操作太多，像暴力查詢子串這種就是。

而Sunday演算法用了一種很聰明的方法，儘可能的跳過更多的不可能匹配的位置。

先不講原理，直接從例子看：

文字串S如下

模式串T如下

期望從S中找到T的位置。

設有指向文字串S的遊標i，指向模式串T的遊標j。初始i = 0, j = 0

1：i = 0, j= 0

S[i] != T[j], 所以需要向右移動i然後重新和T的開頭匹配，那麼我們移動多少個字元呢？ 

現在讓我們腦洞大開，從S和T在當前位置末尾對齊的下一個位置看起，也就是目前的S[3]位置，S[3] = E。

開始向右移動T。

---->移動一個字元，S[3]和T[2]對齊，

明顯這個位置是不可能匹配成功的，因為S[3] != T[2]。

---->移動兩個字元，S[3]和T[1]對齊。

同理，這也不可能匹配成功。

---->移動三個字元，S[3]和T[0]對齊。

同理，這也不可能匹配成功。

是不是稍微有點感覺了，好，現在來稍微總結下思路。

當在位置i(S的遊標)，j(T的遊標)不匹配時，找到對齊後的下一個位置pos的字元C，然後把T中最後一個出現字元C的位置，和S的pos位置對齊，然後重新開始驗證匹配，這樣才有可能匹配。如果T中不存在字元C，說明T的任何一個位置都不能和S的pos位置匹配，那麼只能從S的pos+1的位置開始和T[0]開始匹配了。

現在按這種方法，來演示一遍。

第一步：i = 0, j = 0

i和j的位置不匹配，找到對齊後的下一個位置pos = 3，字元為E，由於T中不存在字元E，所有設定i = 4(pos的下一個位置)， j = 0(j從頭匹配)

第二步：i = 4, j = 0

SHIT,突然發現自己選擇的例子很搞糟，直接匹配成功，所以，大夥自己親自動手比劃一下吧。