前言
Boyer-Moore算法是一种基于后缀匹配的模式串匹配算法(简称BM算法)，后缀匹配就是模式串从右到左開始比較，但模式串的移动依旧是从左到右的。在实践中。BM算法效率高于前面介绍的《KMP算法》，算法分为两个阶段：预处理阶段和搜索阶段；预处理阶段时间和空间复杂度都是是O(m+sigma)。sigma是字符集大小，一般为256；在最坏的情况下算法时间复杂度是O(m*n)。在最好的情况下达到O(n/m)。
BM算法实现
BM算法预处理过程
BM算法有两个规则分别为坏字符规则(Bad Character Heuristic)和好后缀规则(Good Suffix Heuristic)。这两种规则目的就是让模式串每次向右移动尽可能大的距离。
BM算法是每次向右移动模式串的距离是。依照好后缀算法和坏字符算法计算得到的最大值。下面给出基本概念：
坏字符：输入文本字符串中的字符与模式串当前字符不匹配时。则文本字符串的该字符称为坏字符。
好后缀：是指在遇到坏字符之前，文本串和模式串已匹配成功的字符子串；
以下是坏字符和好后缀的图示：
坏字符规则：当输入文本字符串中的某个字符跟模式串的某个字符不匹配时，模式串须要向右移动以便进行下一次匹配，移动的位数 = 坏字符在模式串中相应的位置 - 坏字符在模式串中最右出现的位置。
此外，假设模式串中不存在"坏字符"，则最右出现位置为-1。所以坏字符规则必定有两种情况，以下会进行讨论。
好后缀规则：当字符失配时。后移位数 = 好后缀在模式串中相应的位置 - 好后缀在模式串上一次出现的位置，且假设好后缀在模式串中没有再次出现，则为-1。依据模式串是否存在好后缀或部分好后缀。能够分为三种情况。以下会逐一讨论。
坏字符规则
坏字符规则有两种情况，例如以下图所看到的：
好后缀规则
若文本字符串和模式串匹配了一个好后缀u, 以下依据模式串其它位置是否存在好后缀进行不同的移动。假如。模式串pat的后u个字符和文本串txt都已经匹配了。可是下一个字符是坏字符。则须要移动模式串又一次匹配。
若在模式中依旧存在同样的后缀或部分后缀,
那把最长的后缀或部分后缀移动到当前后缀位置；若模式串pat不存在其它的好后缀。则直接右移整个pat。因此好后缀规则有三种情况。例如以下图所看到的：
好后缀规则和坏字符规则的大小通过模式串的预处理数组的简单计算得到。坏字符算法的预处理数组是bmBc[]，好后缀算法的预处理数组是bmGs[]。
计算坏字符数组bmBc[]
Case1：若模式串存在坏字符。若模式串存在多个坏字符时，选取最右边的那个字符。
bmBc['b']表示字符b在模式串中最右出现的位置。
比如以下模式串中出现坏字符b的位置分别为j,k,i；则选取最右位置i作为bmBc['b']的值；
坏字符数组bmBc[]源代码实现例如以下：
void PreBmBc(const string &pat, int m, int bmBc[])
{
int i = 0;
// Initialize all occurrences as -1, include case2
for(i = 0; i < MAX_CHAR; i++)
bmBc[i] = -1;
// case1:Fill the actual value of last occurrence of a character
for(i = 0; i < m; i++)
bmBc[pat[i]] = i;
}计算好后缀数组bmGs[]
求解好后缀数组之前先求解好后缀数组长度的辅助数组suff[]。表示以i为边界，与模式串后缀匹配的最大长度。例如以下图所看到的：
suff[i]就是求pat中以i位置字符为后缀和以最后一个字符为后缀的公共后缀串的长度(包含当前位置字符)。以下举例说明：
i : 0 1 2 3 4 5 6 7 | | | | | | | | pat: b c a b a b a b /* 当i=m-1=7时，则suff[7]=8; 当i=6时，以pat[6]为后缀的后缀字符串为bcababa,以最后一字符b为后缀的后缀字符串为bcababab 则不存在公共最长子串。即suff[6]=0; 当i=5时。以pat[5]为后缀的后缀字符串为bcabab,以最后一字符b为后缀的后缀字符串为bcababab 则公共最长子串abab，即suff[5]=4; 当i=4时，以pat[4]为后缀的后缀字符串为bcaba,以最后一字符b为后缀的后缀字符串为bcababab 则不存在公共最长子串。即suff[4]=0; ....... 当i=0时，以pat[0]为后缀的后缀字符串为b,以最后一字符b为后缀的后缀字符串为bcababab 则公共最长子串b，即suff[0]=1; */
suff数组的定义：引用自《Boyer-Moore algorithm》
对于;
当中m为模式串的长度，。所以非常easy源代码实现例如以下：
void suffix(const string &pat, int m, int suff[])
{
int i, j;
suff[m - 1] = m;
for(i = m - 2; i >= 0; i--)
{
j = i;
while(j >= 0 && pat[j] == pat[m - 1 - i + j]) j--;
suff[i] = i - j;
}
} 有了上面求解的好后缀长度数组suff[]。如今能够计算好后缀数组bmGs[]。依据前面好后缀的三种情况。这里求解数组也相应三种情况：
则能够写出好后缀数组bmGs[]的源码：
void PreBmGs(const string &pat, int m, int bmGs[])
{
int i, j;
int suff[SIZE];
// computed the suff[]
suffix(pat, m, suff);
// Initialize all occurrences as -1, include case3
for(j = 0; j < m; j++)
{
bmGs[j] = -1;
}
// Case2
j = 0;
for(i = m - 1; i >= 0; i--)
{
if(suff[i] == i + 1)
{
for(; j < m - 1 - i; j++)
{
if(bmGs[j] == -1)
bmGs[j] = i;
}
}
}
// Case1
for(i = 0; i <= m - 2; i++)
{
j = m - 1 - suff[i];
bmGs[j] = i;
}
}
BM算法匹配过程
到此为止已经解说了BM算法的求解方法。下面给出BM算法的程序：
#include <iostream>
#include <string>
using namespace std;
const int MAX_CHAR = 256;
const int SIZE = 256;
static inline int MAX(int x, int y){return x < y ? y:x;}
void BoyerMoore(const string &pat, const string &txt);
int main()
{
string txt = "abababaacbabaa";
string pat = "babaa";
BoyerMoore(pat,txt);
system("pause");
return 0;
}
void PreBmBc(const string &pat, int m, int bmBc[])
{
int i = 0;
// Initialize all occurrences as -1, include case2
for(i = 0; i < MAX_CHAR; i++)
bmBc[i] = -1;
// case1:Fill the actual value of last occurrence of a character
for(i = 0; i < m; i++)
bmBc[pat[i]] = i;
}
void suffix(const string &pat, int m, int suff[])
{
int i, j;
suff[m - 1] = m;
for(i = m - 2; i >= 0; i--)
{
j = i;
while(j >= 0 && pat[j] == pat[m - 1 - i + j])
j--;
suff[i] = i - j;
}
}
void PreBmGs(const string &pat, int m, int bmGs[])
{
int i, j;
int suff[SIZE];
// computed the suff[]
suffix(pat, m, suff);
// Initialize all occurrences as -1, include case3
for(j = 0; j < m; j++)
bmGs[j] = -1;
// Case2
j = 0;
for(i = m - 1; i >= 0; i--)
{
if(suff[i] == i + 1)
{
for(; j < m - 1 - i; j++)
{
if(bmGs[j] == -1)
bmGs[j] = i;
}
}
}
// Case1
for(i = 0; i <= m - 2; i++)
{
j = m - 1 - suff[i];
bmGs[j] = i;
}
}
void BoyerMoore(const string &pat, const string &txt)
{
int j, bmBc[MAX_CHAR], bmGs[SIZE];
int m = pat.length();
int n = txt.length();
// Preprocessing
PreBmBc(pat, m, bmBc);
PreBmGs(pat, m, bmGs);
// Searching
int s = 0;// s is shift of the pattern with respect to text
while(s <= n - m)
{
j = m - 1;
/* Keep reducing index j of pattern while characters of
pattern and text are matching at this shift s */
while(j >= 0 && pat[j] == txt[j + s])
j--;
/* If the pattern is present at current shift, then index j
will become -1 after the above loop */
if(j < 0)
{
cout<<"pattern occurs at shift :"<< s<<endl;
/* Shift the pattern so that the next character in text
aligns with the last occurrence of it in pattern.
The condition s+m < n is necessary for the case when
pattern occurs at the end of text */
s += (s+m < n)? m-bmBc[txt[s+m]] : 1;
}
else
{/* Shift the pattern with the Max value between bmBc[] and bmGs[] */
s += MAX(j - bmBc[txt[s+j]], j-bmGs[j]);
}
}
}參考资料：
http://www-igm.univ-mlv.fr/~lecroq/string/node14.html
http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/7041827
http://blog.jobbole.com/52830/
http://www.geeksforgeeks.org/pattern-searching-set-7-boyer-moore-algorithm-bad-character-heuristic/
http://www.ruanyifeng.com/blog/2013/05/boyer-moore_string_search_algorithm.html