BM算法

本文深入解析了BM算法的原理,包括其基本概念、坏字符规则、好后缀规则,以及算法的预处理时间、空间和搜索阶段的时间复杂度。通过实例详细介绍了算法的匹配过程,并提供了实现代码。

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(2012-07-14 16:17:28)

首先,先简单说明一下有关BM算法的一些基本概念。
 
  BM算法是一种精确字符串匹配算法(区别于模糊匹配)。
 
  BM算法采用从右向左比较 的方法,同时应用到了两种启发式规则,即坏字符规则 和好后缀规则,来决定向右跳跃的距离。
 
  BM算法的基本流程: 设文本串T,模式串为P。首先将T与P进行左对齐,然后进行从右向左比较 ,如下图所示:


若是某趟比较不匹配时,BM算法就采用两条启发式规则,即坏字符规则 和好后缀规则 ,来计算模式串向右移动的距离,直到整个匹配过程的结束。
         
    下面,来详细介绍一下坏字符规则 和好后缀规则 。
    首先,诠释一下坏字符和好后缀的概念。
    请看下图:


图中,第一个不匹配的字符(红色部分)为坏字符,已匹配部分(绿色)为好后缀。
    
    1)坏字符规则(Bad Character):
         在BM算法从右向左扫描的过程中,若发现某个字符x不匹配,则按如下两种情况讨论:
               i.  如果字符x在模式P中没有出现,那么从字符x开始的m个文本显然不可能与P匹配成功,直接全部跳过该区域即可。
               ii. 如果x在模式P中出现,则以该字符进行对齐。
 
         用数学公式表示,设Skip(x)为P右移的距离,m为模式串P的长度,max(x)为字符x在P中最右位置。


 例1:
         下图红色部分,发生了一次不匹配。


计算移动距离Skip(c) = 5 - 3 = 2,则P向右移动2位。
        移动后如下图:


 2)好后缀规则(Good Suffix):
         若发现某个字符不匹配的同时,已有部分字符匹配成功,则按如下两种情况讨论:
              i.  如果在P中位置t处已匹配部分P'在P中的某位置t'也出现,且位置t'的前一个字符与位置t的前一个字符不相同,则将P右移使t'对应t方才的所在的位置。
              ii. 如果在P中任何位置已匹配部分P'都没有再出现,则找到与P'的后缀P''相同的P的最长前缀x,向右移动P,使x对应方才P''后缀所在的位置。  
 
         用数学公式表示,设Shift(j)为P右移的距离,m为模式串P的长度,j 为当前所匹配的字符位置,s为t'与t的距离(以上情况i)或者x与P''的距离(以上情况ii)。



自此,两个规则讲解完毕。
 
     在BM算法匹配的过程中,取SKip(x)与Shift(j)中的较大者作为跳跃的距离。
    
     BM算法预处理时间复杂度为O(m+s),空间复杂度为O(s),s是与P, T相关的有限字符集长度,搜索阶段时间复杂度为O(m·n)。
    
       最好情况下的时间复杂度为O(n/m),最坏情况下时间复杂度为O(m·n)。

代码:

#include<stdio.h>
#include<stdlib.h>
#include<string.h>
#define ASIZE 256
#define XSIZE 10005
#define MAX(x,y) (x>y?x:y)
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;

	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];
	int ans=0;

	preBmGs(x, m, bmGs);
	preBmBc(x, m, bmBc);


	j = 0;
	while (j <= n - m) {
		for (i = m - 1; i >=0 && x[i] == y[i + j]; --i);
		if (i < 0) {
			++ans;
			//printf("%d\n",j);
			j += bmGs[0];
		}
		else
			j += MAX(bmGs[i],bmBc[y[i + j]] - m + 1 + i);
	}
	printf("%d\n",ans);
}
char pattern[10005],str[1000005];
int main()
{

	int n;
	scanf("%d",&n);
	getchar();
	while(n--)
	{
		gets(pattern);
		gets(str);
		BM(pattern,strlen(pattern),str,strlen(str));
	}
	return 0;
}
### Boyer-Moore 算法的实现及原理 #### 1. 基本概念 Boyer-Moore (BM) 算法是一种高效的字符串匹配算法,其核心在于通过从模式串的 **末尾** 开始比较,并结合两种规则——**坏字符规则** 和 **好后缀规则** 来加速匹配过程[^2]。 #### 2. 时间复杂度分析 该算法的最佳情况下的时间复杂度为 \(O(n/m)\),其中 \(n\) 表示文本串长度,\(m\) 表示模式串长度;而在最坏的情况下,时间复杂度可能达到 \(O(n \cdot m)\)[^2]。尽管如此,在实际应用中 BM 算法通常表现得非常高效。 #### 3. 核心规则详解 ##### (1)坏字符规则 当发现不匹配时,“坏字符”是指当前正在比较但未成功匹配的那个字符。根据此规则,模式串会向右移动到尽可能远的位置,使得模式串中的某个字符能够与文本串中的“坏字符”对齐。 ##### (2)好后缀规则 如果部分匹配失败,则考虑已经匹配的部分作为“好后缀”。基于已知的好后缀位置关系,决定如何调整模式串以继续下一次尝试。 #### 4. Python 实现代码 以下是使用 Python 编写的简化版 Boyer-Moore 字符串匹配函数: ```python def boyer_moore(text, pattern): def build_bad_char_shift(pattern): bad_char = {} for i in range(len(pattern)-1): bad_char[pattern[i]] = i return bad_char def find_good_suffix_shift(pattern): length = len(pattern) suffix = [-1]*length prefix_set = set() for i in reversed(range(length)): prefix_set.add(pattern[i:]) j = i + 1 while j < length and not pattern[j:] in prefix_set: suffix[j] = i j += 1 good_suffix_shift = [0]*(len(suffix)+1) for i in range(len(suffix)): if suffix[i]!=-1: good_suffix_shift[len(pattern)-i]=len(pattern)-suffix[i]-1 return good_suffix_shift bad_char_table = build_bad_char_shift(pattern) good_suffix_table = find_good_suffix_shift(pattern) s = 0 # Shift of the pattern with respect to text while s <= len(text) - len(pattern): shift = 1 mismatched = False for i in range(len(pattern)-1,-1,-1): if text[s+i] != pattern[i]: char_shift = max(1,i-bad_char_table.get(text[s+i],-1)) suffix_shift = good_suffix_table[len(pattern)-(len(pattern)-i)] shift = max(shift,char_shift,suffix_shift) mismatched=True break if not mismatched: return s s += shift return -1 ``` 上述代码实现了完整的 Boyer-Moore 搜索逻辑,包括构建必要的辅助表以及执行具体的匹配操作。 #### 5. 应用场景扩展 除了传统的字符串匹配外,Boyer-Moore 还被应用于更广泛的领域,比如网络安全中的恶意代码检测和防火墙规则匹配等场合[^1]。它凭借出色的性能成为这些高需求环境的理想选择之一。 ---
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