KMP和其他几种渐进有效的字符串搜索方法，如Boyer-Moore和Boyer-Moore-Horspool需要额外的内存--对于KMP，O(m)内存，其中m是所搜索子字符串的大小。虽然这通常是可以接受的，但是库设计人员必须做出权衡，这样他们的代码才能在许多不同的情况下执行得很好。主要原因可能是由于KMP所需的预处理，以及在搜索阶段它的内部循环比较复杂，在许多常见情况下，常数因子减速可能使它比朴素O(mn)子字符串搜索慢几倍(例如，在长字符串中搜索<10个字符的子字符串)。此外，当运行库试图为KMP回退函数表分配大型内存缓冲区时，搜索大型子字符串的人可能会感到困惑，因为运行时库将耗尽内存。

也许更好的问题是，为什么主流语言运行库尚未采用O(m+n)-time、O(1)-space算法(如双向算法 )。同样，答案很可能是常见情况下的持续因素放缓。然而，在至少一个C运行时库实现中，对应的strstr()函数已被更新为使用此算法。。

我周围的人告诉我，对于短字符串来说，KMP已经足够好了，但是如果您需要性能并且打算使用大字符串，那么就不是一个好的选择。

从我的理解来看，这是完全相反的，那就是，对于短字符串来说，朴素的O(mn)子字符串搜索足够好(也可能是最好的)，但是随着字符串变得更长，最终会输给渐近更快的O(m+n)算法，比如KMP。