字符串搜索算法：Boyer-Moore算法的JavaScript实现

最新推荐文章于 2025-06-24 19:18:31 发布
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本文介绍了Boyer-Moore算法的工作原理，包括坏字符规则和好后缀规则，并提供了JavaScript代码实现。通过这两条规则，该算法能有效提高字符串搜索效率。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

字符串搜索算法：Boyer-Moore算法的JavaScript实现

Boyer-Moore算法是一种高效的字符串搜索算法，它利用了两个启发式规则来提高搜索效率：坏字符规则和好后缀规则。在本文中，我们将使用JavaScript实现Boyer-Moore算法，并详细解释算法的工作原理。

首先，让我们来实现坏字符规则。该规则通过从右到左比较主串和模式串的字符来确定下一次的比较位置。当发现不匹配的字符时，我们将根据坏字符规则计算向右滑动的距离。

以下是实现坏字符规则的JavaScript代码：

function badCharacterRule(pattern, badCharacter) {
   
  const lastIndex = pa
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JavaScript:实现Boyer-Moore字符串搜索算法（附完整源码）
希望我的博客，能帮上你解决学习中工作中所遇到的问题
08-27 270
JavaScript:实现Boyer-Moore字符串搜索算法（附完整源码）
Boyer-Moore字符串搜索算法的JavaScript实现
laugh666的博客
09-12 56
Boyer-Moore字符串搜索算法是一种高效的字符串搜索算法，它利用了两个启发式的规则来跳过尽可能多的比较操作。该算法首先构建了两个辅助数组：坏字符规则（bad character rule）和好后缀规则（good suffix rule），然后使用这些规则来决定如何移动搜索窗口。Boyer-Moore字符串搜索算法是一种高效的字符串搜索算法，它利用了两个启发式的规则来跳过尽可能多的比较操作。（好后缀规则）的值，否则根据坏字符规则和好后缀规则计算出移动的距离。来遍历模式和文本，同时比较它们的字符。
字符串匹配BM（Boyer-Moore）算法学习心得
liusuihuashang的博客
11-10 193
最近突然在看[柔性字符串匹配].[Flexible.Pattern.Matching.in.Strings](Gonzalo.Navarro,.Mathieu.Raffinot)，想了解一下字符串匹配的一些算法，以前使用的算法基本都只是和ACM有关的，而且在单串匹配的情况下一般都只用KMP算法，而在这本书中对KMP算法的评价并不是很好，原因主要是出于工程上的“实用”上的原因吧。这样，r>2*n/m就很好理解了吧，r*(m/2)>n，至少存在两次匹配上的串是互相重叠的，并且，重叠部分大于m/2。
Boyer-Moore字符串搜索算法的实现（JavaScript）
CodeWhizZ的博客
08-31 51
好后缀规则指导我们将模式串向右滑动时，应该将模式串中的哪个后缀与文本串中的后缀进行比较。如果发现不匹配的后缀在模式串的前缀中存在，并且这个后缀是模式串中的最长好后缀，我们可以将模式串向右滑动的距离尽量大化。坏字符规则指导我们将模式串向右滑动时，应该将模式串中的哪个字符与文本串中的字符进行比较。如果发现不匹配的字符在模式串中存在，我们可以根据坏字符的位置将模式串向右滑动的距离尽量大化。最后，我们可以将坏字符规则和好后缀规则结合，实现Boyer-Moore字符串搜索算法的主要逻辑。
Boyer-Moore实现（javascript版）
不知道该写啥QAQ
03-31 395
//如果一个字符串里包含多个待搜索字符串则值默认匹配第一个 function Search() { var arr = [ ["z", "h", "a", "n", "n", ",", "c", "h", "i"], ["z", "c", "0", "h", "4", "i"], ["c", "h", "i", "c", "h", "i"]; ];// 待搜索词
Python 中的字符串匹配算法
weixin_44617651的博客
11-06 1215
在 Python 中，字符串匹配算法用于在一个字符串中寻找一个子串的出现位置，这是许多文本处理任务的核心。下面我将介绍几种常用的字符串匹配算法以及它们在 Python 中的实现方式。
JavaScript：实现字符串boyer moore search博耶摩尔搜索算法(附完整源码)
希望我的博客，能帮上你解决学习中工作中所遇到的问题
08-10 87
JavaScript：实现字符串boyer moore search博耶摩尔搜索算法(附完整源码)
KMP算法：一个让你少走弯路的字符串匹配算法
weixin_42390185的博客
12-13 302
善于记录匹配信息next数组）。避免重复比较，节省时间。在实际应用中表现优异。
indexOf实现引申出来的各种字符串匹配算法
桂云帆的博客
06-24 801
可以用于字符串与数组中。对于大字符集的文字，我们需要改变坏字符表>的使用思路，用字典来保存模式串中的字符的跳转步数，对于在字典中没有查到的字符，说明其不在模式串中，目标串当前字符直接滑动patlen个字符。对于进阶的单模式匹配算法而言，子串（前缀/后缀）的自包含，是至关重要的概念，是加速模式匹配效率的金钥匙，而将其发扬光大的无疑是KMP算法，BM算法使用后缀自包含，从>后向前匹配模式串的灵感，也源于此，只有透彻理解KMP算法，才可能透彻理解BM算法。有两个字符串，长的称之为目标串，短的一般叫模式串。
Streamsearch: 适用于Node.js的流式Boyer-Moore-Horspool搜索技术
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这篇文章主要介绍了Java开发相关的常见面试内容，分为算法与数据结构、实施两大部分。第一部分详细讲解了排序算法、递归、栈和队列的区别、二叉排序树等概念，并比较了B树和B+树的优劣。第二部分重点介绍了Linux操作系统的基本操作，包括文件查看、内容删除、目录切换、命令搜索、系统部署等实用技巧。文章内容涵盖Java开发和Linux运维的核心知识点，适合作为面试准备和技术复习的参考资料。
用于算法性能预测的 GNN 框架
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这些节点功能对节点的属性进行编码。对于 modCMA 和5⁢D问题维度，GNN 将 MSE 提高0.03–0.06对于较低的预算 （50⁢D,100⁢D），而对于较大的预算（例如5.19→4.57在1500⁢D).在30⁢D问题维度，中高预算的收益更为明显，例如，在100⁢D，MSE 从0.27自0.19和1000⁢D，则相对改进达到36.6%.对于 modDE 在5⁢D，对于大多数预算，GNN 的 MSE 低于 RF，其中改善最大，为300⁢D和500⁢D.在30⁢D，GNN 的性能始终优于 RF。
算法-每日一题（DAY10）打家劫舍
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摘要：力扣198题"打家劫舍"要求计算在不触动警报（不能连续偷窃相邻房屋）的情况下能获得的最大金额。采用动态规划解法，核心状态方程为dp[i] = max(dp[i-1], dp[i-2]+nums[i])。通过优化空间，仅用3个变量记录状态：pas（前两间最优解）、pre（前一间最优解）和临时变量tem。算法初始化后遍历数组，每次比较偷或不偷当前房屋的收益，更新状态变量，最终返回pre。时间复杂度O(n)，空间复杂度O(1)。示例输入[2,7,9,3,1]的输出结果为12。
左神算法之给定一个数组arr，返回其中的数值的差值等于k的子数组有多少个
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leetcode题解77：组合（回溯算法的门面）
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本文介绍了使用回溯算法解决组合问题的思路。给定整数n和k，要求在1到n范围内生成所有可能的k个数组合。通过递归函数backtracking实现：当路径长度等于k时保存结果；否则从startindex开始逐个添加数字，递归处理i+1位置的数字，并在回溯时移除当前数字。示例展示了n=4、k=2时的完整递归过程，最终生成所有有效组合。该方法通过递归分解问题，利用回溯恢复状态，确保正确生成所有不重复的组合。
3443、K次修改后的最大曼哈顿距离
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2、对当前第i步，最多只能修改i次，曼哈顿距离不可能超过i。举个例子，k=5，s=NNNS'NNSS，到 ' 位置的时候只修改了一个S。比如原来是在(2,2),将前面走过的x--修改为x++就能在这个时刻处于(4,2)可以得到递推式ans=max(ans,min(abs(x)+abs(y)+2*k,i+1)) 式子按照下面的代码中来了，i从0开始。曼哈顿距离：(x1,y1),(x2,y2) d=|x1-x2|+|y1-y2|也就是说，到第i步，修改次数为min(i步可能最大情况下前面需要修改的步数，k)
洛谷P1092 [NOIP 2004 提高组] 虫食算
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yjfyjfyjf54188的博客
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其次，虫子把所有的数都啃光了，我们只知道哪些数字是相同的，我们将相同的数字用相同的字母表示，不同的数字用不同的字母表示。所谓虫食算，就是原先的算式中有一部分被虫子啃掉了，需要我们根据剩下的数字来判定被啃掉的数字。看到这个题目的第一眼就想到直接暴力枚举每一个字母所对应的数字，时间复杂度不高，也就。个不同的字母分别代表的数字，使得该加法算式成立。第二到第四行，每行有一个由大写字母组成的字符串，分别代表两个加数以及和。函数没打了，思考我们已知部分的字母所对应的数字，该如何尽可能排除错误呢？)，判断是否满足即可。
2025年ASOC SCI2区TOP，基于适应度景观特征的协同分布估计算法FL-CEDA，深度解析+性能实测
Logic_9527的博客
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分布估计算法（EDA）通过概率模型来描述优秀解的分布，因此能够有效应对复杂优化问题。然而，基于单一概率模型的采样会导致种群多样性较差，难以充分探索解空间，从而使算法过早收敛。为提升EDA在复杂优化问题中的性能，本文提出了一种基于适应度景观的协同分布估计算法（FL-CEDA），该方法结合了均值移动与协方差矩阵自适应收缩，引导种群快速进化到潜在优秀区域。通过融合镜像采样和高斯采样的协同操作，兼顾了解空间的探索与开发。通过量化局部适应度景观的崎岖程度，自适应选择适合当前问题特征的采样方式，从而提高采样效率。
四色(定理/猜想)染色算法小软件Version1.11 2025.6.24 开发者：孝感动天/卧冰求鲤
e271828的专栏
06-24 338
由于现实中，我经历过的实际地图染色极少，以网上114点反例和网上下载的当年听讲是希伍德25点反例，都是不需要肯普链的，所以，我唯有在114点反例基础上，自已增加点线，这点线是不是符合实际地图，也是不知的，因为六国不可能两两互邻一样。我这四色定理染色算法小软件，是半成品，不是完美的，为了得知算法结果是不是对的，不理界面，也不理使用方便，自已能用就行，所以用起来不是很方便，自已摸索一些没有说明的用法，比起来对原来的四色猜想一无所知，有这小软件用下，或可以暂可以乎。实际开发，想找个要用到肯普链的实例也难找到。
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