在本文中，将使用始于零的数组 来表示字符串。比如，若字符串S = "ABC"，则S[2]表示字符'C'。这种表示方法与C语言 一致。 在计算机科学 中，克努斯-莫里斯-普拉特字符串查找算法 （英語：Knuth–Morris–Pratt algorithm ，简称为KMP算法 ）可在一个字符串 S内查找一个词W的出现位置。一个词在不匹配时本身就包含足够的信息来确定下一个匹配可能的开始位置，此算法利用这一特性以避免重新检查先前配對的字符 。
这个算法由高德纳 和沃恩·普拉特 在1974年构思，同年詹姆斯·H·莫里斯 也独立地设计出该算法，最终三人于1977年联合发表。
以W="ABCDABD"，S="ABC ABCDAB ABCDABCDABDE"为例说明查找过程。查找过程同时使用两个循环变量m和i：
m代表主文字符串S内匹配字符串W的当前查找位置，i代表匹配字符串W当前做比较的字符位置。图示如下：
1 2
m: 0 1234567890123456789012
S: ABC ABCDAB ABCDABCDABDE
W: ABC D ABD
i: 012 3 456
從W與S的開頭比較起。比對到S[3](=' ')時，發現W[3](='D')與之不符。接著並不是從S[1]比較下去。已經知道S[1]~S[3]不與W[0]相合。因此，略過這些字元，令m = 4以及i = 0。
1 2
m: 01234 567890123456789012
S: ABC ABCDAB ABCDABCDABDE
W: ABCDAB D
i: 012345 6
如上所示，檢核了"ABCDAB"這個字串。然而，下一字符便不相合。可以注意到，"AB"在"ABCDAB"的頭尾處均有出現。這意味著尾端的"AB"可以作為下次比較的起始點。因此，令m = 8, i = 2，繼續比較。圖示如下：
1 2
m: 012345678 90123456789012
S: ABC ABCDAB ABCDABCDABDE
W: AB C DABD
i: 01 2 3456
於m = 10的地方，又出現不相符的情況。類似地，令m = 11, i = 0繼續比較：
1 2
m: 012345678901 23456789012
S: ABC ABCDAB ABCDAB C DABDE
W: ABCDAB D
i: 012345 6
這時，S[17](='C')不與W[6]相同，但是已匹配部分"ABCDAB"亦为首尾均有"AB"，採取一貫的作法，令m = 15和i = 2，繼續搜尋。
1 2
m: 0123456789012345 6789012
S: ABC ABCDAB ABCDABCDABD E
W: ABCDABD
i: 0123456
找到完全匹配的字串了，其起始位置於S[15]的地方。
部分匹配表 ，又称为失配函数 ，作用是让算法无需多次匹配S中的任何字符。能够实现线性时间搜索的关键是在主串的一些字段中检查模式串的初始字段 ，可以确切地知道在当前位置之前的一个潜在匹配的位置。换句话说，在不错过任何潜在匹配的情况下，"预搜索"这个模式串本身并将其译成一个包含所有可能失配的位置对应可以绕过最多无效字符的列表。
对于W中的任何位置，都希望能够查询那个位置前（不包括那个位置）有可能的W的最长初始字段的长度，而不是重新从W[0]开始比较整个字段，这长度就是查找下一个匹配时回退的距离。因此T[i]是W的可能的适当 初始字段同时也是结束于W[i - 1]的子串的最大长度。使空串长度是0。当一个失配出现在模式串的最开始，这是特殊情况（无法回退），设置T[0] = -1，在下面 讨论。
以W = "ABCDABD"为例。以下将看到，部分匹配表的生成过程与前述查找过程大同小异，且出于类似原因是高效的。
首先，设定T[0] = -1。为求出T[1]，必须找到一个"A"的真后缀 （真后缀指不等于原串的后缀）兼W的前缀。但"A"没有真后缀，所以设定T[1] = 0。类似地，T[2] = 0。
继续到T[3]，注意到检查所有 后缀有一个捷径：假设存在符合条件的前后缀，两者分别为W[0..1] = W[1..2]，则必有W[0..0] = W[1..1]。由于W[0..0]亦是W的真前缀，上一步必然已经得到T[2] = 1（而有T[2] = 0，说明假设不成立）。一般地，遍历到每个字符时，只有上一步已经发现一个长为m的有效后缀，才需要判断有无长为m+1的后缀，而毋需考虑长为m+2、m+3等的后缀。
从而，不必考虑长为2的后缀，而唯独需要考虑的长度1亦不可行，故得到T[3]=0。
接下来是W[4] = 'A'。基于同样的理由，需要考虑的最大长度为1，并且在'A'这个情况中有效，回退到寻找的当前字符之前 的字段，因此T[4] = 0。
现在考虑下一个字符W[5] = 'B'，使用这样的逻辑：如果曾发现一个子模式在上一个字符W[4]之前出现，继续到当前字符W[5]，那么在它之前它本身会拥有一个结束于W[4]合适的初始段，与事实相反的是已经找到'A'是最早出现在结束于W[4]的合适字段。因此为了找到W[5]的终止串，不需要查看W[4]。因此T[5] = 1。
最后到W[4] = 'A'。下一个字符是'B'，并且这也确实是W[5]。此外，上面的相同参数说明为了查找W[6]的字段，不需要向前查看W[4]，所以得出T[6] = 2。
于是得到下面的表：
i
0
1
2
3
4
5
6
W[i]
A
B
C
D
A
B
D
T[i]
-1
0
0
0
1
2
0
另一个更复杂和有趣的例子：
i
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
W[i]
P
A
R
T
I
C
I
P
A
T
E
I
N
P
A
R
A
C
H
U
T
E
T[i]
-1
0
0
0
0
0
0
1
2
0
0
0
0
0
0
1
2
3
0
0
0
0
0
0
上面的例子以最少的复杂步骤展示了组织这个表格的一般性方法。这么做的原理是对整体的搜索：大多数工作已经在检测到当前位置的时候做完了，剩下需要做的很少。略微复杂的一点是找到一个共同前后缀。这就需要有一些初始化的代码。
algorithm kmp_table :
input :
an array of characters, W (the word to be analyzed)
an array of integers, T (the table to be filled)
output :
nothing (but during operation, it populates the table)
define variables :
an integer, pos ← 2 (the current position we are computing in T)
an integer, cnd ← 0 (the zero-based index in W of the next let T[0] ← -1, T[1] ← 0
while pos < length(W) do
(first case: the substring continues)
if W[pos - 1] = W[cnd] then
let cnd ← cnd + 1, T[pos] ← cnd, pos ← pos + 1
(second case: it doesn't, but we can fall back)
else if cnd > 0 then
let cnd ← T[cnd]
(third case: we have run out of candidates. Note cnd = 0)
else
let T[pos] ← 0, pos ← pos + 1
建立表的算法的复杂度是
O
(
n
)
{\displaystyle O(n)}
n
{\displaystyle n}
W的长度。
除去一些初始化的工作，所有工作都在循环中完成。为说明循环执行用了
O
(
n
)
{\displaystyle O(n)}
pos和pos - cnd的大小。
在第一个分支里，pos - cnd不变，而pos与cnd同时自增，自然，pos增加了。
在第二个分支里，cnd被更小的T[cnd]所替代，从而增加了pos - cnd。
在第三个分支里，pos增加了，而cnd不变，所以pos和pos - cnd都增加了。 因为pos ≥ pos - cnd，即在每一个阶段要么pos增加，要么pos的一个下界增加。故既然算法在pos = n时终止，此循环必然在最多
2
n
{\displaystyle 2n}
O
(
n
)
{\displaystyle O(n)}
