KMP算法（Knut-Morris-Pratt算法）是用于字符串匹配的一种高效算法，旨在减少搜索过程中的不必要比较。您提到的重复子串个数和不重复子串个数的计算逻辑，虽然基于KMP算法的核心思想，但具体实现上有所不同。接下来，我将逐步分析这两个代码的过程及其不同之处，并重点阐述 get_lps 和 get_next 函数的实现。

1. KMP算法基本概念

在KMP算法中，“最长前缀数组”(LPS, Longest Prefix that is also Suffix)用于减少字符比较的次数。当模式串与文本串匹配失败时，可以利用LPS数组快速跳过一些已知的匹配数据。

2. get_lps和get_next的主要区别

• get_lps 函数：

  • 计算给定模式字符串 pat 的LPS数组。
  • LPS数组中的每个值表示模式串的前缀的最长相等的后缀的长度。
  • 此数组用于在匹配过程中，当发生不匹配时，可以根据LPS值跳过文本串中的一些位置。

• get_next 函数：

  • 在计算LPS数组后，可以构建一个“next”数组，通常用于处理更复杂或需要多个匹配的情况。
  • next数组通常将最后一个元素设为-1（表示没有相应的前缀），并且对LPS数组进行了偏移，使得其结构有所不同。
  • 该函数也可能对不同的重复子串的计数逻辑进行调整，使其更适用于计算重复或不重复的子串。

3. 不重复子串与重复子串的实现过程

不重复子串的 KMP 实现

void KMP(string txt, string pat) {
    int n = txt.length();
    int m = pat.length();
    int i = 0, j = 0;
    get_lps(pat, lps); // 获取LPS数组
    while (i < n && j < m) {
        if (txt[i] == pat[j]) {
            i++;
            j++;
        } else if (j != 0) {
            j = lps[j - 1];
        } else {
            i++;
        }
        if (j == m) {  // 找到匹配
            cout << i - j + 1 << endl; // 输出匹配位置
            j = lps[j - 1]; // 继续查找下一个匹配
        }
    }
}

过程解析：

• 循环遍历文本 txt 和模式串 pat。
• 每次遇到匹配时，记录位置并尝试继续查找后续匹配。
• 使用LPS数组进行跳转，以避免重复比较已匹配的字符。

重复子串的 KMP 实现

int Count(string s, string t) {
    int n = s.length();
    int m = t.length();
    int i = 0, j = 0;
    int tot = 0;
    get_next(t, nt); // 先计算next数组并返回

    while (i < n && j < m) {
        if (j == m - 1 && s[i] == t[j]) { // 完全匹配
            tot++;  // 计数这个匹配
            j = nt[j];  // 使用next数组跳过某些匹配
        }
        if (j == m - 1 || s[i] == t[j]) {
            i++;
            j++;
        } else {
            j = nt[j]; // 使用next数组回退
        }
    }
    return tot;  // 返回成功匹配的总数
}

过程解析：

• 与不重复子串的实现类似，但是这里统计每个完整的模式串匹配，仅在匹配成功时增加计数tot。
• 通过next数组的跳转逻辑更改匹配的处理，确保遍历所有可能的重复匹配，不限制于首次匹配后的行为。

4. 为何改变了是否为重复与不重复？

• 重复子串计数要求统一处理所有可能的匹配，无论其位置是否相同，适合场景如文本分析统计。
• 不重复子串的查找则更关注模式位置的唯一性。通常返回的是找到的匹配的首次位置，更符合查找模式的实际需求。

总体上，这两者的不同在于处理成功匹配的逻辑以及跳转的方式，以适应不同的数据计数需求。在具体实现过程中，LPS和next数组的计算、利用方式的不同直接影响到算法的执行效果和功能目的。