1、概述
在用於查找子字符串的算法當中，BM（Boyer-Moore）算法是目前相當有效又容易理解的一種，一般情況下，比KMP算法快3-5倍。
BM算法在移動模式串的時候是從左到右，而進行比較的時候是從右到左的。
常規的匹配算法移動模式串的時候是從左到右，而進行比較的時候也是是從左到右的，基本框架是：
+ expand sourceview plaincopy to clipboardprint?
j = 0；
while（j <= strlen(主串)- strlen(模式串)）{
for (i = 0;i < strlen(模式串) && 模式串[i] == 主串[i + j]; ++i)
；
if (i == strlen(模式串))
Match；
else
++j；
}
j = 0；
while（j <= strlen(主串)- strlen(模式串)）{
for (i = 0;i < strlen(模式串) && 模式串[i] == 主串[i + j]; ++i)
；
if (i == strlen(模式串))
Match；
else
++j；
}
而BM算法在移動模式串的時候是從左到右，而進行比較的時候是從右到左的，基本框架是：
+ expand sourceview plaincopy to clipboardprint?
j = 0；
while (j <= strlen(主串) - strlen(模式串)) {
for (i = strlen(模式串) - 1; i >= 0 && 模式串[i] ==主串[i + j]; --i)
if (i < 0)
match；
else
++j；
}
j = 0；
while (j <= strlen(主串) - strlen(模式串)) {
for (i = strlen(模式串) - 1; i >= 0 && 模式串[i] ==主串[i + j]; --i)
if (i < 0)
match；
else
++j；
}
顯然BM算法並不是上面那個樣子，BM算法的精華就在於++j
2、BM算法思想
BM算法實際上包含兩個並行的算法，壞字符算法和好後綴算法。這兩種算法的目的就是讓模式串每次向右移動儘可能大的距離（j+=x，x儘可能的大）。
幾個定義：
例主串和模式串如下：
主串 : mahtavaatalomaisema omalomailuun
模式串: maisemaomaloma
好後綴：模式串中的aloma爲“好後綴”。
壞字符：主串中的“t”爲壞字符。
好後綴算法
如果程序匹配了一個好後綴, 並且在模式中還有另外一個相同的後綴, 那
把下一個後綴移動到當前後綴位置。好後綴算法有兩種情況：
Case1：模式串中有子串和好後綴安全匹配，則將最靠右的那個子串移動到好後綴的位置。繼續進行匹配。
Case2：如果不存在和好後綴完全匹配的子串，則在好後綴中找到具有如下特徵的最長子串,使得P[m-s…m]=P[0…s]。說不清楚的看圖。
壞字符算法
當出現一個壞字符時, BM算法向右移動模式串, 讓模式串中最靠右的對應字符與壞字符相對，然後繼續匹配。壞字符算法也有兩種情況。
Case1：模式串中有對應的壞字符時，見圖。
Case2：模式串中不存在壞字符。見圖。
移動規則
BM算法的移動規則是：
將概述中的++j，換成j+=MAX（shift（好後綴），shift（壞字符）），即
BM算法是每次向右移動模式串的距離是，按照好後綴算法和壞字符算法計算得到的最大值。
shift（好後綴）和shift（壞字符）通過模式串的預處理數組的簡單計算得到。好後綴算法的預處理數組是bmGs[]，壞字符算法的預處理數組是BmBc[]。
3、代碼分析
定義
BM算法子串比較失配時，按壞字符算法計算模式串需要向右移動的距離，要藉助BmBc數組。
注意BmBc數組的下標是字符，而不是數字。
BmBc數組的定義，分兩種情況。
1、 字符在模式串中有出現。如下圖，BmBc[‘k’]表示字符k在模式串中最後一次出現的位置，距離模式串串尾的長度。
2、 字符在模式串中沒有出現：，如模式串中沒有字符p，則BmBc[‘p’] = strlen(模式串)。
BM算法子串比較失配時，按好後綴算法計算模式串需要向右移動的距離，要藉助BmGs數組。
BmGs數組的下標是數字，表示字符在模式串中位置。
BmGs數組的定義，分三種情況。
1、 對應好後綴算法case1：如下圖：i是好後綴之前的那個位置。
2、 對應好後綴算法case2：如下圖所示：
3、 當都不匹配時，BmGs[i] = strlen（模式串）
在計算BmGc數組時，爲提高效率，先計算輔助數組Suff。
Suff數組的定義：suff[i] = 以i爲邊界, 與模式串後綴匹配的最大長度，即P[i-s...i]=P[m-s…m]如下圖：
舉例如下：
分析
用Suff[]計算BmGs的方法。
1） BmGs[0…m-1] = m；（第三種情況）
2） 計算第二種情況下的BmGs[]值：
for（i=0；i
if（-1==i || Suff[i] == i+1）
for（；j < m-1-i；++j）
if（suff[j] == m）
BmGs[j] = m-1-i；
3） 計算第三種情況下BmGs[]值，可以覆蓋前兩種情況下的BmGs[]值：
for（i=0；i
BmGs[m-1-suff[i]] = m-1-i；
如下圖所示：
Suff[]數組的計算方法。
常規的方法：如下，很裸很暴力。
Suff[m-1]=m；
for（i=m-2；i>=0；--i）{
q=i；
while（q>=0&&P[q]==P[m-1-i+q]）
--q；
Suff[i]=i-q；
}
有聰明人想出一種方法，對常規方法進行改進。基本的掃描都是從右向左。改進的地方就是利用了已經計算得到的suff[]值，計算現在正在計算的suff[]值。
如下圖所示：
i是當前正準備計算的suff[]值得那個位置。
f是上一個成功進行匹配的起始位置（不是每個位置都能進行成功匹配的， 實際上能夠進行成功匹配的位置並不多）。
q是上一次進行成功匹配的失配位置。
如果i在q和f之間，那麼一定有P[i]=P[m-1-f+i]；並且如果suff[m-1-f+i]=i-q, suff[i]和suff[m-1-f+i]就沒有直接關係了。
代碼
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void preBmBc(char *x, int m, int bmBc[]) {
int i;
for (i = 0; i < ASIZE; ++i)
bmBc[i] = m;
for (i = 0; i < m - 1; ++i)
bmBc[x[i]] = m - i - 1;
}
void suffixes(char *x, int m, int *suff) {
int f, g, i;
f = 0；
suff[m - 1] = m;
g = m - 1;
for (i = m - 2; i >= 0; --i) {
if (i > g && suff[i + m - 1 - f] < i - g)
suff[i] = suff[i + m - 1 - f];
else {
if (i < g)
g = i;
f = i;
while (g >= 0 && x[g] == x[g + m - 1 - f])
--g;
suff[i] = f - g;
}
}
}
void preBmGs(char *x, int m, int bmGs[]) {
int i, j, suff[XSIZE];
suffixes(x, m, suff);
for (i = 0; i < m; ++i)
bmGs[i] = m;
j = 0;
for (i = m - 1; i >= 0; --i)
if (suff[i] == i + 1)
for (; j < m - 1 - i; ++j)
if (bmGs[j] == m)
bmGs[j] = m - 1 - i;
for (i = 0; i <= m - 2; ++i)
bmGs[m - 1 - suff[i]] = m - 1 - i;
}
void BM(char *x, int m, char *y, int n) {
int i, j, bmGs[XSIZE], bmBc[ASIZE];
/* Preprocessing */
preBmGs(x, m, bmGs);
preBmBc(x, m, bmBc);
/* Searching */
j = 0;
while (j <= n - m) {
for (i = m - 1; i >= 0 && x[i] == y[i + j]; --i);
if (i < 0) {
OUTPUT(j);
j += bmGs[0];
}
else
j += MAX(bmGs[i], bmBc[y[i + j]] - m + 1 + i);
}
}
本文來自CSDN博客，轉載請標明出處：http://blog.csdn.net/sealyao/archive/2009/09/18/4568167.aspx