From 93eada462d65a454b3be91c3d1633c0905b4e495 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: MoguCloud <mogucloud@126.com>
Date: Wed, 11 Nov 2020 13:33:41 +0800
Subject: [PATCH] =?UTF-8?q?=E3=80=9028.=E5=AE=9E=E7=8E=B0=20strStr()?=
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Content-Type: text/plain; charset=UTF-8
Content-Transfer-Encoding: 8bit

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 ...71\351\205\215\347\256\227\346\263\225.md" | 38 ++++++++++++++++++-
 1 file changed, 37 insertions(+), 1 deletion(-)

diff --git "a/\345\212\250\346\200\201\350\247\204\345\210\222\347\263\273\345\210\227/\345\212\250\346\200\201\350\247\204\345\210\222\344\271\213KMP\345\255\227\347\254\246\345\214\271\351\205\215\347\256\227\346\263\225.md" "b/\345\212\250\346\200\201\350\247\204\345\210\222\347\263\273\345\210\227/\345\212\250\346\200\201\350\247\204\345\210\222\344\271\213KMP\345\255\227\347\254\246\345\214\271\351\205\215\347\256\227\346\263\225.md"
index a0cc4ce..5cde805 100644
--- "a/\345\212\250\346\200\201\350\247\204\345\210\222\347\263\273\345\210\227/\345\212\250\346\200\201\350\247\204\345\210\222\344\271\213KMP\345\255\227\347\254\246\345\214\271\351\205\215\347\256\227\346\263\225.md"
+++ "b/\345\212\250\346\200\201\350\247\204\345\210\222\347\263\273\345\210\227/\345\212\250\346\200\201\350\247\204\345\210\222\344\271\213KMP\345\255\227\347\254\246\345\214\271\351\205\215\347\256\227\346\263\225.md"
@@ -431,4 +431,40 @@ KMP 算法也就是动态规划那点事，我们的公众号文章目录有一
 <img src="../pictures/qrcode.jpg" width=200 >
 </p>
 
-======其他语言代码======
\ No newline at end of file
+======其他语言代码======
+[MoguCloud](https://github.com/MoguCloud) 提供 实现 strStr() 的 Python 完整代码：
+```py
+class Solution:
+    def strStr(self, haystack: str, needle: str) -> int:
+        # 边界条件判断
+        if not needle:
+            return 0
+        pat = needle
+        txt = haystack
+
+        M = len(pat)
+        # dp[状态][字符] = 下个状态
+        dp = [[0 for _ in range(256)] for _ in pat]
+        # base case
+        dp[0][ord(pat[0])] = 1
+        # 影子状态 X 初始化为 0
+        X = 0
+        for j in range(1, M):
+            for c in range(256):
+                dp[j][c] = dp[X][c]
+            dp[j][ord(pat[j])] = j + 1
+            # 更新影子状态
+            X = dp[X][ord(pat[j])]
+    
+        N = len(txt)
+        # pat 初始状态为 0 
+        j = 0
+        for i in range(N):
+            # 计算 pat 的下一个状态
+            j = dp[j][ord(txt[i])]
+            # 到达终止态，返回结果
+            if j == M:
+                return i - M + 1
+        # 没到达终止态，匹配失败
+        return -1
+```
-- 
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