模式串为abaabaabaaba时，其next数组和nextval数组值如下所示：
- next数组为：0 0 1 1 2 3 2 3 4 5 6 7
- nextval数组为：0 0 1 1 2 3 1 3 4 5 6 7
注：这里的next数组和nextval数组是KMP算法中用于优化模式串匹配的两个辅助数组。
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对于模式串t="abaabaabaaba"，其next数组值和nextval数组值如下：
- next数组值为：[-1, 0, -1, 1, -1, 2, -1, 3, -1, 4, -1, 5]
- nextval数组值为：[-1, 0, -1, 1, -1, 2, -1, 3, -1, 4, -1, 5]
其中，next数组是KMP算法中用来优化匹配过程的核心数组之一。它记录了在匹配过程中，当失配时应该将模式串向右移动多少位，才能最大限度地减少比较次数。
具体来说，对于模式串t中的每一个位置i，next[i]表示t[0:i]子串中，以i结尾的最长公共前后缀长度。例如，对于t=“abaabaabaaba”中i=4的位置，其最长公共前后缀长度为1，即前缀为"a"，后缀也为"a"。
计算next数组可以使用双指针法，具体实现代码如下：
def get_next(s):
n = len(s)
next = [-1] * n
i = 0
j = -1
while i < n - 1:
if j == -1 or s[i] == s[j]:
i += 1
j += 1
next[i] = j
else:
j = next[j]
return next
在上面的代码中，i表示后缀的末尾位置，j表示前缀的末尾位置。如果t[i] == t[j]，则next[i+1] = j+1；否则将j移动到next[j]处继续比较。
除了next数组外，KMP算法还使用了nextval数组对匹配过程进行优化。nextval数组和next数组本质相同，只是对于一些特殊情况下的失配，nextval数组会进行更严格的调整以确保匹配成功。
具体来说，当t[i]与p[j]不相等时，KMP算法会将j更新为next[j]，然后继续比较t[i]和p[j]。但是，有些情况下这种更新方式可能会导致匹配失败，例如当p[next[j]] == p[j]时。此时，KMP算法会使用nextval[j]来代替next[j]进行更新，即j = nextval[j]。
计算nextval数组可以在计算next数组的基础上得到，具体实现代码如下：
def get_nextval(s, next):
n = len(s)
nextval = list(next)
for i in range(n):
if next[i] != -1 and s[i] == s[next[i]]:
nextval[i] = nextval[next[i]]
return nextval
在上面的代码中，对于每一个位置i，如果next[i]存在且s[i] == s[next[i]]，则说明i和next[i]之间形成了一个循环框架，此时可以将nextval[i]赋值为nextval[next[i]]。
需要注意的是，以上代码中使用了Python的列表切片操作，这可能会导致额外的空间开销。如果需要优化空间复杂度，可以改为使用数组下标访问。