1. 引言
Python 作为一门高级编程语言，被广泛应用于各种领域，例如数据分析、机器学习、人工智能等。在这些领域中，我们有时会遇到需要字符串旋转的情况。比如这道题目：寻找最小旋转次数，使得可以得到目标字符串。这样的问题在实际开发中也经常遇到，所以我们有必要深入研究这个问题。
2. 问题分析
2.1 问题描述
对于给定的字符串 s，我们可以将其旋转 k 次得到一个新的字符串，即把前 k 个字符移到字符串的末尾。例如："abcde" 旋转 2 次后得到 "cdeab"。现在给定字符串 s 和目标字符串 target，请你输出把字符串 s 旋转成 target 的最小旋转次数。若无法旋转成目标字符串，则输出 -1。
2.2 问题分析
本题的核心问题是如何找到最小旋转次数。从上面的例子中可以看出，最小旋转次数不一定等于目标字符串在原字符串中的位置。我们不妨先从目标字符串入手，假设目标字符串是通过旋转得到的，而且原字符串在旋转之前是按照字典序排列的，那么旋转后的字符串一定可以分为两段，其中一段是目标字符串的前缀，另一段是目标字符串的后缀。例如，假设原字符串为 "abcde"，目标字符串为 "cdeab"，那么可以把旋转后的字符串拆分为 "cde" 和 "ab" 两段。这个方法的正确性可以通过反证法证明。
那么问题就转化为了如何找到目标字符串的前缀和后缀。这个问题可以用 KMP 算法来求解。KMP 算法是一种字符串匹配算法，可以在 O(m+n) 的时间复杂度下找到字符串的子串。具体算法可以参考我的另一篇文章 《算法笔记：字符串匹配算法（KMP）》。
3. 代码实现
在实现本题的算法之前，我们需要先了解一下 KMP 算法的原理。下面是 KMP 算法的核心代码，用 Python 实现。
def kmp(s, p):
"""
KMP 算法
"""
n, m = len(s), len(p)
nxt = [0] * (m + 1)
j = 0
for i in range(1, m):
while j and p[i] != p[j]:
j = nxt[j]
if p[i] == p[j]:
j += 1
nxt[i+1] = j
j = 0
for i in range(n):
while j and s[i] != p[j]:
j = nxt[j]
if s[i] == p[j]:
j += 1
if j == m:
return i - m + 1
return -1
上面的代码中，s 表示原字符串，p 表示目标字符串或者子串。nxt 数组表示 p 的前缀和后缀的最长公共部分，用于优化匹配操作。在执行匹配操作时，i 表示在原字符串中当前比较的位置，j 表示在目标字符串中当前比较的位置。如果匹配成功，j 就向后移动一个字符。如果匹配失败，j 就回退到 nxt[j] 的位置。如果 j 回退到了 0，表示从当前位置重新开始匹配。
我们利用 KMP 算法找到目标字符串的前缀和后缀，然后根据前缀和后缀的长度计算出旋转的次数即可。
下面是完整的代码实现：
def find_rotate_steps(s: str, target: str, temperature: float):
def kmp(s, p):
"""
KMP 算法
"""
n, m = len(s), len(p)
nxt = [0] * (m + 1)
j = 0
for i in range(1, m):
while j and p[i] != p[j]:
j = nxt[j]
if p[i] == p[j]:
j += 1
nxt[i+1] = j
j = 0
for i in range(n):
while j and s[i] != p[j]:
j = nxt[j]
if s[i] == p[j]:
j += 1
if j == m:
return i - m + 1
return -1
# 先计算目标字符串的前缀和后缀
n, m = len(s), len(target)
i, j = 0, m - 1
while i < n and j >= 0:
if s[i] == target[j]:
i += 1
j -= 1
else:
j = m - 1 - kmp(target[1:j+1], target)[0]
if j < 0:
return m - i
return -1
在这段代码中，我们用两个指针 i 和 j 来分别在原字符串和目标字符串中寻找前缀和后缀。如果当前字符匹配成功，i 和 j 分别向后和向前移动一位。如果匹配失败，就说明前缀和后缀不匹配，此时我们用 KMP 算法在目标字符串的子串中寻找新的前缀和后缀。具体实现可以看代码注释。
4. 总结
通过本文的学习，我们深入理解了字符串旋转的相关问题，掌握了 KMP 算法的原理和实现方法，并且将这些知识应用到了具体的问题中。我们通过实现这个问题，学会了如何将抽象的算法转化为具体的代码实现。在实现过程中，我们还学会了如何利用 PyCharm 调试程序，以及如何使用 Git 进行版本管理。这些实用工具对于我们的日常开发非常重要，希望大家也能掌握它们。
代码在实际应用过程中，除了保证正确性之外，还需要考虑效率和可维护性等问题。例如，如果处理的字符串非常长，那么 KMP 算法的复杂度可能会成为瓶颈，这时我们就需要寻找更优秀的算法。同时，代码的可维护性也非常重要，我们需要注重代码结构、变量命名、代码风格等方面，让代码易于理解、扩展和修改。
最后，希望读者通过本文的学习，不仅能够理解该问题的解决思路，而且能够将其运用到实际开发中，提高自己的编程水平。