To implement the Knuth-Morris-Pratt algorithm in Python, you can follow these steps:

Create the failure function:

1. Initialize an array of size m (the length of the pattern) to store the failure function values.
- Set the first element of the array to -1 and the second element to 0.
- Use two pointers, i and j, to iterate over the pattern and compute the failure function values.
- If the characters at i and j match, set the next element of the failure function to j+1 and increment both i and j.
- If the characters do not match and j > 0, set j to the failure function value at j-1 and try again.
- If the characters do not match and j == 0, set the next element of the failure function to 0 and increment i.

2. Use the failure function to search for the pattern in the text:
- Initialize two pointers, i and j, to iterate over the text and the pattern.
- While i < n (the length of the text), compare the characters at i and j.
- If the characters match, increment both i and j.
- If j == m (the end of the pattern), a match has been found. Record the index of the match and reset j to the failure function value at j-1.
- If the characters do not match and j > 0, set j to the failure function value at j-1 and try again.
- If the characters do not match and j == 0, increment i.

Here's an example Python function that implements the KMP algorithm:

```python
def kmp(text, pattern):
    n = len(text)
    m = len(pattern)
    failure = [-1] * m
    
    # compute the failure function
    i = 0
    j = 1
    while j < m:
        if pattern[j] == pattern[i]:
            failure[j] = i
            i += 1
            j += 1
        elif i > 0:
            i = failure[i-1] + 1
        else:
            j += 1
    
    # use the failure function to search for the pattern in the text
    i = 0
    j = 0
    matches = []
    while i < n:
        if text[i] == pattern[j]:
            i += 1
            j += 1
            if j == m:
                matches.append(i-m)
                j = failure[j-1] + 1
        elif j > 0:
            j = failure[j-1] + 1
        else:
            i += 1
    
    return matches
```

This function takes a text string and a pattern string as input, and returns a list of indices where the pattern appears in the text.
หากต้องการใช้อัลกอริทึม Knuth-Morris-Pratt ใน Python คุณสามารถทำตามขั้นตอนเหล่านี้: สร้างฟังก์ชันความล้มเหลว: 1. เริ่มต้นอาร์เรย์ขนาด m (ความยาวของรูปแบบ) เพื่อจัดเก็บค่าฟังก์ชันความล้มเหลว - ตั้งค่าองค์ประกอบแรกของอาร์เรย์เป็น -1 และองค์ประกอบที่สองเป็น 0 - ใช้พอยน์เตอร์สองตัว i และ j เพื่อวนซ้ำรูปแบบและคำนวณค่าฟังก์ชันความล้มเหลว - หากอักขระที่ i และ j ตรงกัน ให้ตั้งค่าองค์ประกอบถัดไปของฟังก์ชันความล้มเหลวเป็น j+1 และเพิ่มทั้ง i และ j - หากอักขระไม่ตรงกันและ j > 0 ให้ตั้งค่า j เป็นค่าฟังก์ชันความล้มเหลวที่ j-1 แล้วลองอีกครั้ง - หากอักขระไม่ตรงกันและ j == 0 ให้ตั้งค่าองค์ประกอบถัดไปของฟังก์ชันความล้มเหลวเป็น 0 และเพิ่มค่า i 2. ใช้ฟังก์ชันความล้มเหลวเพื่อค้นหารูปแบบในข้อความ: - เริ่มต้นตัวชี้สองตัวคือ i และ j เพื่อวนซ้ำข้อความและรูปแบบ - ขณะที่ i < n (ความยาวของข้อความ) ให้เปรียบเทียบอักขระที่ i และ j - หากอักขระตรงกัน ให้เพิ่มทั้ง i และ j - ถ้า j == m (จุดสิ้นสุดของรูปแบบ) แสดงว่าพบรายการที่ตรงกัน บันทึกดัชนีของการจับคู่และรีเซ็ต j เป็นค่าฟังก์ชันความล้มเหลวที่ j-1 - หากอักขระไม่ตรงกันและ j > 0 ให้ตั้งค่า j เป็นค่าฟังก์ชันความล้มเหลวที่ j-1 แล้วลองอีกครั้ง - หากอักขระไม่ตรงกันและ j == 0 ให้เพิ่มค่า i นี่คือตัวอย่างฟังก์ชัน Python ที่ใช้อัลกอริทึม KMP: ```python def kmp(text, pattern): n = len(text) m = len(pattern) failed = [-1] * m # คำนวณฟังก์ชันความล้มเหลว i = 0 j = 1 ในขณะที่ j < m: ถ้ารูปแบบ [j] == รูปแบบ [i]: ความล้มเหลว [j] = ii += 1 j += 1 elif i > 0: i = ความล้มเหลว [i-1] + 1 อื่น ๆ : j += 1 # ใช้ฟังก์ชันความล้มเหลวเพื่อค้นหารูปแบบในข้อความ i = 0 j = 0 ตรงกัน = [] ในขณะที่ i < n: ถ้า text[i] == pattern[j]: i += 1 j += 1 ถ้า j == m:matchs.append(im) j = failed[j-1] + 1 elif j > 0: j = failed[j-1] + 1 else: i += 1 returnmatch `` ` ฟังก์ชันนี้รับสตริงข้อความและสตริงรูปแบบเป็นอินพุต และส่งคืนรายการดัชนีที่มีรูปแบบปรากฏในข้อความ
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence