在 KMP 算法中，模式字符串的 next 数组是一个关键部分。next 数组的作用是存储模式字符串中每个字符的最长相等前缀后缀的长度。这个数组有助于在匹配过程中跳过尽可能多的字符，从而提高匹配效率。
next 数组的计算方法如下：
1. 初始化 next 数组为长度为 1 的数组，存储第一个字符的长度。 
2. 遍历模式字符串的每个字符，对于每个字符，计算其最长前缀后缀的长度。 
3. 更新 next 数组，将当前字符的最长前缀后缀长度加 1，并存储在 next 数组中。
以下是一个简单的 KMP 算法实现，其中包含 next 数组的计算：
```python 
def kmp_preprocess(pattern): 
    next = [1] * len(pattern) 
    j = 0 
    for i in range(1, len(pattern)): 
        while j > 0 and pattern[i] != pattern[j]:  字符串长度17模式串长度
            j = next[j - 1] 
        if pattern[i] == pattern[j]: 
            j += 1 
        next[i] = j 
    return next
def kmp_search(text, pattern): 
    next = kmp_preprocess(pattern) 
    i = 0 
    j = 0 
    while i < len(text): 
        while j > 0 and text[i] != pattern[j]: 
            i += 1 
        if text[i] == pattern[j]: 
            i += 1 
            j += 1 
        if j == len(pattern): 
            return i - j 
    return -1
text = "我国是一个伟大的国家" 
pattern = "国家" 
result = kmp_search(text, pattern) 
print(result) 
```
在这个例子中，我们首先计算 next 数组，然后使用 next 数组进行文本匹配。next 数组的作用是在匹配过程中跳过尽可能多的字符，从而提高匹配效率。

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