找到一个子字符串，优化速度，优化空间。

解答思路：

这个问题涉及到在计算机科学中寻找一个子字符串的经典问题，通常可以通过多种算法来解决，如朴素的字符串匹配算法（暴力匹配）、KMP算法、Rabin-Karp算法等。优化速度和空间通常需要在算法设计和实现上进行权衡。以下是针对这个问题的思考路径：

1. 理解问题背景：首先，需要明确要找的目标子字符串是什么，以及它在哪个字符串中进行查找。同时，需要了解对速度和空间优化的具体要求。
2. 选择合适的算法：根据问题要求，选择一种在时间和空间复杂度上表现较好的算法。例如，KMP算法在查找子字符串时具有较好的时间复杂度，但可能需要额外的空间来存储部分匹配表。
3. 算法优化：针对所选算法，尝试优化其时间和空间复杂度。例如，可以通过减少不必要的计算、使用更高效的数据结构、避免重复计算等方法来优化算法的速度。同时，可以尝试使用压缩存储、减少内存使用等方法来优化空间使用。
4. 编码实现：将优化后的算法编码实现，并进行测试验证其效果和性能。

最优回答：

对于这个问题，一个可能的答案是使用KMP算法，并通过优化其实现来同时提高速度和空间效率。具体而言，可以通过减少不必要的计算、使用更紧凑的数据结构、避免重复计算等方法来优化算法的速度。同时，可以尝试使用压缩存储、减少全局变量和对象的使用等方法来减少空间占用。

1. 朴素的字符串匹配算法：这是最基本的字符串匹配方法，其时间复杂度较高，通常不用于实际场景。
2. KMP算法：KMP算法是一种高效的字符串匹配算法，通过构建一个部分匹配表来避免不必要的字符比较，具有较高的时间复杂度性能。
3. Rabin-Karp算法：这是一种基于哈希表的字符串匹配算法，通过计算哈希值来快速定位目标字符串，但在处理大量数据时可能存在哈希冲突的问题。
4. 空间优化技巧：在算法实现中，可以采用一些空间优化技巧，如使用压缩存储、减少全局变量和对象的使用等，以减少内存占用和提高程序性能。
5. 数据结构：选择合适的数据结构可以显著提高算法的效率。例如，使用哈希表、二叉树等数据结构可以在某些情况下加速字符串匹配过程。