KMP（Knuth-Morris-Pratt）算法是一种用于在字符串中查找子串的高效算法。标准的 KMP 算法不支持通配符，但我们可以通过一些修改来扩展它，以支持通配符匹配。常见的通配符包括 ?（匹配任意单个字符）和 *（匹配任意数量的字符，包括零个字符）。

为了实现支持通配符的字符串匹配，我们可以使用一种类似于动态规划的方法，而不是直接使用标准的 KMP 部分匹配表。下面是一个实现支持 ? 和 * 通配符的字符串匹配算法：

pythonCopy Codedef is_match(pattern, text):
    m, n = len(pattern), len(text)    
    # dp[i][j] 表示 pattern[0:i] 是否能匹配 text[0:j]
    dp = [[False] * (n + 1) for _ in range(m + 1)]    
    # 空模式可以匹配空文本
    dp[0][0] = True
    
    # 处理模式以 '*' 开头的情况，因为 '*' 可以匹配空字符
    for i in range(1, m + 1):        if pattern[i - 1] == '*':
            dp[i][0] = dp[i - 1][0]    
    for i in range(1, m + 1):        for j in range(1, n + 1):            if pattern[i - 1] == text[j - 1] or pattern[i - 1] == '?':                # 当前字符匹配，继承前一个状态
                dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1]            elif pattern[i - 1] == '*':                # '*' 可以匹配零个字符或多个字符
                dp[i][j] = dp[i - 1][j] or dp[i][j - 1]    
    return dp[m][n]# 示例用法pattern = "a*b?c"text = "aabcc"print(is_match(pattern, text))  # 输出 True

代码说明：

‌ 动态规划表 dp‌：
- dp[i][j] 表示 pattern[0:i] 是否能匹配 text[0:j]。
- 初始化 dp[0][0] 为 True，因为空模式可以匹配空文本。
‌ 处理 * 通配符‌：
- 如果 pattern[i-1] 是 *，它可以匹配零个字符（即 dp[i][j] = dp[i-1][j]）或多个字符（即 dp[i][j] = dp[i][j-1]）。
‌ 字符匹配‌：
- 如果 pattern[i-1] 和 text[j-1] 相等，或者 pattern[i-1] 是 ?，则 dp[i][j] 继承 dp[i-1][j-1]。
‌ 最终结果‌：
- dp[m][n] 表示整个模式是否能匹配整个文本。

这种实现方式利用了动态规划的思想，能够高效地处理包含通配符的字符串匹配问题。时间复杂度为 $O (m \times n)$ ，其中 $m$ 是模式的长度， $n$ 是文本的长度。

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用 KMP 算法实现字符串匹配，支持通配符。

代码说明：