手写代码实现子串包含问题（KMP 算法）。

解答思路：

实现子串包含问题可以使用多种算法，其中KMP（Knuth-Morris-Pratt）算法是一种高效且优雅的解决方案。该算法通过预处理子串构建一个部分匹配表（也称为跳转表），在匹配过程中能够高效地进行状态跳转，避免不必要的字符比较。

最优回答：

以下是使用KMP算法实现子串包含问题的伪代码：

def KMP_substring_search(main_string, sub_string):
    # 构建部分匹配表
    def build_partial_match_table(sub_string):
        m = len(sub_string)
        partial_match_table = [0] * m
        j = 0  # 子串中的索引位置，用于记录已匹配的字符个数
        for i in range(1, m):  # 主串中每个字符与子串进行匹配
            while j > 0 and sub_string[j] != sub_string[i]:  # 如果当前字符不匹配，调整j的值进行跳转
                j = partial_match_table[j - 1]  # 根据部分匹配表进行跳转
            if sub_string[j] == sub_string[i]:  # 如果匹配成功，增加匹配的字符个数
                j += 1
            partial_match_table[i] = j  # 更新部分匹配表的值
        return partial_match_table

    # 使用部分匹配表进行子串搜索
    m = len(sub_string)  # 子串长度
    n = len(main_string)  # 主串长度
    partial_match_table = build_partial_match_table(sub_string)  # 构建部分匹配表
    i = j = 0  # i为主串中的位置，j为子串中的位置
    while i < n:  # 主串中每个字符与子串进行匹配
        while j > 0 and main_string[i] != sub_string[j]:  # 如果当前字符不匹配，根据部分匹配表进行跳转
            j = partial_match_table[j - 1]  # 进行跳转操作
        if main_string[i] == sub_string[j]:  # 如果匹配成功，增加匹配的字符个数并检查是否完全匹配成功
            j += 1  # 增加匹配的字符个数
            if j == m:  # 完全匹配成功，返回子串在主串中的起始位置
                return i - j + 1  # 返回结果位置信息（从起始位置开始计算）
        i += 1  # 继续主串中的下一个字符与子串进行匹配操作
    return -1  # 如果未找到子串，返回-1表示未找到结果信息位置信息（从起始位置开始计算）