KMP算法

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：

另一个更复杂和有趣的例子：

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 
character of the current candidate substring)

    (the first few values are fixed but different from what the algorithm 
might suggest)
    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${\displaystyle O(n)}$，其中${\displaystyle n}$是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${\displaystyle O(n)}$的时间，考虑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${\displaystyle 2n}$次迭代后终止。因此建立表的算法的复杂度是${\displaystyle O(n)}$。