文本编辑器中的查找替换功能，我想你应该不陌生吧？比如，我们在Word中把一个单词统一替换成另一个，用的就是这个功能。你有没有想过，它是怎么实现的呢？
当然，你用上一节讲的BF算法和RK算法，也可以实现这个功能，但是在某些极端情况下，BF算法性能会退化的比较严重，而RK算法需要用到哈希算法，设计一个可以应对各种类型字符的哈希算法并不简单。
对于工业级的软件开发来说，我们希望算法尽可能的高效，并且在极端情况下，性能也不要退化的太严重。那么，对于查找功能是重要功能的软件来说，比如一些文本编辑器，它们的查找功能都是用哪种算法来实现的呢？有没有比BF算法和RK算法更加高效的字符串匹配算法呢？
今天，我们就来学习BM（Boyer-Moore）算法。它是一种非常高效的字符串匹配算法，有实验统计，它的性能是著名的KMP算法的3到4倍。BM算法的原理很复杂，比较难懂，学起来会比较烧脑，我会尽量给你讲清楚，同时也希望你做好打硬仗的准备。好，现在我们正式开始！
我们把模式串和主串的匹配过程，看作模式串在主串中不停地往后滑动。当遇到不匹配的字符时，BF算法和RK算法的做法是，模式串往后滑动一位，然后从模式串的第一个字符开始重新匹配。我举个例子解释一下，你可以看我画的这幅图。
在这个例子里，主串中的c，在模式串中是不存在的，所以，模式串向后滑动的时候，只要c与模式串没有重合，肯定无法匹配。所以，我们可以一次性把模式串往后多滑动几位，把模式串移动到c的后面。
由现象找规律，你可以思考一下，当遇到不匹配的字符时，有什么固定的规律，可以将模式串往后多滑动几位呢？这样一次性往后滑动好几位，那匹配的效率岂不是就提高了？
我们今天要讲的BM算法，本质上其实就是在寻找这种规律。借助这种规律，在模式串与主串匹配的过程中，当模式串和主串某个字符不匹配的时候，能够跳过一些肯定不会匹配的情况，将模式串往后多滑动几位。
BM算法包含两部分，分别是坏字符规则（bad character rule）和好后缀规则（good suffix shift）。我们下面依次来看，这两个规则分别都是怎么工作的。
前面两节讲的算法，在匹配的过程中，我们都是按模式串的下标从小到大的顺序，依次与主串中的字符进行匹配的。这种匹配顺序比较符合我们的思维习惯，而BM算法的匹配顺序比较特别，它是按照模式串下标从大到小的顺序，倒着匹配的。我画了一张图，你可以看下。
从模式串的末尾往前倒着匹配，当发现某个字符没法匹配的时候，我们把这个没有匹配的字符叫作坏字符（主串中的字符）。
我们拿坏字符c在模式串中查找，发现模式串中并不存在这个字符，也就是说，字符c与模式串中的任何字符都不可能匹配。这个时候，我们可以将模式串直接往后滑动三位，将模式串滑动到c后面的位置，再从模式串的末尾字符开始比较。
这个时候，我们发现，模式串中最后一个字符d，还是无法跟主串中的a匹配，这个时候，还能将模式串往后滑动三位吗？答案是不行的。因为这个时候，坏字符a在模式串中是存在的，模式串中下标是0的位置也是字符a。这种情况下，我们可以将模式串往后滑动两位，让两个a上下对齐，然后再从模式串的末尾字符开始，重新匹配。
第一次不匹配的时候，我们滑动了三位，第二次不匹配的时候，我们将模式串后移两位，那具体滑动多少位，到底有没有规律呢？
当发生不匹配的时候，我们把坏字符对应的模式串中的字符下标记作si。如果坏字符在模式串中存在，我们把这个坏字符在模式串中的下标记作xi。如果不存在，我们把xi记作-1。那模式串往后移动的位数就等于si-xi。（注意，我这里说的下标，都是字符在模式串的下标）。
这里我要特别说明一点，如果坏字符在模式串里多处出现，那我们在计算xi的时候，选择最靠后的那个，因为这样不会让模式串滑动过多，导致本来可能匹配的情况被滑动略过。
利用坏字符规则，BM算法在最好情况下的时间复杂度非常低，是O(n/m)。比如，主串是aaabaaabaaabaaab，模式串是aaaa。每次比对，模式串都可以直接后移四位，所以，匹配具有类似特点的模式串和主串的时候，BM算法非常高效。
不过，单纯使用坏字符规则还是不够的。因为根据si-xi计算出来的移动位数，有可能是负数，比如主串是aaaaaaaaaaaaaaaa，模式串是baaa。不但不会向后滑动模式串，还有可能倒退。所以，BM算法还需要用到“好后缀规则”。
好后缀规则实际上跟坏字符规则的思路很类似。你看我下面这幅图。当模式串滑动到图中的位置的时候，模式串和主串有2个字符是匹配的，倒数第3个字符发生了不匹配的情况。
这个时候该如何滑动模式串呢？当然，我们还可以利用坏字符规则来计算模式串的滑动位数，不过，我们也可以使用好后缀处理规则。两种规则到底如何选择，我稍后会讲。抛开这个问题，现在我们来看，好后缀规则是怎么工作的？
我们把已经匹配的bc叫作好后缀，记作{u}。我们拿它在模式串中查找，如果找到了另一个跟{u}相匹配的子串{u*}，那我们就将模式串滑动到子串{u*}与主串中{u}对齐的位置。
如果在模式串中找不到另一个等于{u}的子串，我们就直接将模式串，滑动到主串中{u}的后面，因为之前的任何一次往后滑动，都没有匹配主串中{u}的情况。
不过，当模式串中不存在等于{u}的子串时，我们直接将模式串滑动到主串{u}的后面。这样做是否有点太过头呢？我们来看下面这个例子。这里面bc是好后缀，尽管在模式串中没有另外一个相匹配的子串{u*}，但是如果我们将模式串移动到好后缀的后面，如图所示，那就会错过模式串和主串可以匹配的情况。
如果好后缀在模式串中不存在可匹配的子串，那在我们一步一步往后滑动模式串的过程中，只要主串中的{u}与模式串有重合，那肯定就无法完全匹配。但是当模式串滑动到前缀与主串中{u}的后缀有部分重合的时候，并且重合的部分相等的时候，就有可能会存在完全匹配的情况。
所以，针对这种情况，我们不仅要看好后缀在模式串中，是否有另一个匹配的子串，我们还要考察好后缀的后缀子串，是否存在跟模式串的前缀子串匹配的。
所谓某个字符串s的后缀子串，就是最后一个字符跟s对齐的子串，比如abc的后缀子串就包括c, bc。所谓前缀子串，就是起始字符跟s对齐的子串，比如abc的前缀子串有a，ab。我们从好后缀的后缀子串中，找一个最长的并且能跟模式串的前缀子串匹配的，假设是{v}，然后将模式串滑动到如图所示的位置。
坏字符和好后缀的基本原理都讲完了，我现在回答一下前面那个问题。当模式串和主串中的某个字符不匹配的时候，如何选择用好后缀规则还是坏字符规则，来计算模式串往后滑动的位数？
我们可以分别计算好后缀和坏字符往后滑动的位数，然后取两个数中最大的，作为模式串往后滑动的位数。这种处理方法还可以避免我们前面提到的，根据坏字符规则，计算得到的往后滑动的位数，有可能是负数的情况。
学习完了基本原理，我们再来看，如何实现BM算法？
“坏字符规则”本身不难理解。当遇到坏字符时，要计算往后移动的位数si-xi，其中xi的计算是重点，我们如何求得xi呢？或者说，如何查找坏字符在模式串中出现的位置呢？
如果我们拿坏字符，在模式串中顺序遍历查找，这样就会比较低效，势必影响这个算法的性能。有没有更加高效的方式呢？我们之前学的散列表，这里可以派上用场了。我们可以将模式串中的每个字符及其下标都存到散列表中。这样就可以快速找到坏字符在模式串的位置下标了。
关于这个散列表，我们只实现一种最简单的情况，假设字符串的字符集不是很大，每个字符长度是1字节，我们用大小为256的数组，来记录每个字符在模式串中出现的位置。数组的下标对应字符的ASCII码值，数组中存储这个字符在模式串中出现的位置。
如果将上面的过程翻译成代码，就是下面这个样子。其中，变量b是模式串，m是模式串的长度，bc表示刚刚讲的散列表。
private static final int SIZE = 256; // 全局变量或成员变量
private void generateBC(char[] b, int m, int[] bc) {
for (int i = 0; i < SIZE; ++i) {
bc[i] = -1; // 初始化bc
}
for (int i = 0; i < m; ++i) {
int ascii = (int)b[i]; // 计算b[i]的ASCII值
bc[ascii] = i;
}
}
掌握了坏字符规则之后，我们先把BM算法代码的大框架写好，先不考虑好后缀规则，仅用坏字符规则，并且不考虑si-xi计算得到的移动位数可能会出现负数的情况。
public int bm(char[] a, int n, char[] b, int m) {
int[] bc = new int[SIZE]; // 记录模式串中每个字符最后出现的位置
generateBC(b, m, bc); // 构建坏字符哈希表
int i = 0; // i表示主串与模式串对齐的第一个字符
while (i <= n - m) {
int j;
for (j = m - 1; j >= 0; --j) { // 模式串从后往前匹配
if (a[i+j] != b[j]) break; // 坏字符对应模式串中的下标是j
}
if (j < 0) {
return i; // 匹配成功，返回主串与模式串第一个匹配的字符的位置
}
// 这里等同于将模式串往后滑动j-bc[(int)a[i+j]]位
i = i + (j - bc[(int)a[i+j]]);
}
return -1;
}
代码里的注释已经很详细了，我就不再赘述了。不过，为了你方便理解，我画了一张图，将其中的一些关键变量标注在上面了，结合着图，代码应该更好理解。
至此，我们已经实现了包含坏字符规则的框架代码，只剩下往框架代码中填充好后缀规则了。现在，我们就来看看，如何实现好后缀规则。它的实现要比坏字符规则复杂一些。
在讲实现之前，我们先简单回顾一下，前面讲过好后缀的处理规则中最核心的内容：
在模式串中，查找跟好后缀匹配的另一个子串；
在好后缀的后缀子串中，查找最长的、能跟模式串前缀子串匹配的后缀子串；
在不考虑效率的情况下，这两个操作都可以用很“暴力”的匹配查找方式解决。但是，如果想要BM算法的效率很高，这部分就不能太低效。如何来做呢？
因为好后缀也是模式串本身的后缀子串，所以，我们可以在模式串和主串正式匹配之前，通过预处理模式串，预先计算好模式串的每个后缀子串，对应的另一个可匹配子串的位置。这个预处理过程比较有技巧，很不好懂，应该是这节最难懂的内容了，你要认真多读几遍。
我们先来看，如何表示模式串中不同的后缀子串呢？因为后缀子串的最后一个字符的位置是固定的，下标为m-1，我们只需要记录长度就可以了。通过长度，我们可以确定一个唯一的后缀子串。
现在，我们要引入最关键的变量suffix数组。suffix数组的下标k，表示后缀子串的长度，下标对应的数组值存储的是，在模式串中跟好后缀{u}相匹配的子串{u*}的起始下标值。这句话不好理解，我举一个例子。
但是，如果模式串中有多个（大于1个）子串跟后缀子串{u}匹配，那suffix数组中该存储哪一个子串的起始位置呢？为了避免模式串往后滑动得过头了，我们肯定要存储模式串中最靠后的那个子串的起始位置，也就是下标最大的那个子串的起始位置。不过，这样处理就足够了吗？
实际上，仅仅是选最靠后的子串片段来存储是不够的。我们再回忆一下好后缀规则。
我们不仅要在模式串中，查找跟好后缀匹配的另一个子串，还要在好后缀的后缀子串中，查找最长的能跟模式串前缀子串匹配的后缀子串。
如果我们只记录刚刚定义的suffix，实际上，只能处理规则的前半部分，也就是，在模式串中，查找跟好后缀匹配的另一个子串。所以，除了suffix数组之外，我们还需要另外一个boolean类型的prefix数组，来记录模式串的后缀子串是否能匹配模式串的前缀子串。
现在，我们来看下，如何来计算并填充这两个数组的值？这个计算过程非常巧妙。
我们拿下标从0到i的子串（i可以是0到m-2）与整个模式串，求公共后缀子串。如果公共后缀子串的长度是k，那我们就记录suffix[k]=j（j表示公共后缀子串的起始下标）。如果j等于0，也就是说，公共后缀子串也是模式串的前缀子串，我们就记录prefix[k]=true。
我们把suffix数组和prefix数组的计算过程，用代码实现出来，就是下面这个样子：
// b表示模式串，m表示长度，suffix，prefix数组事先申请好了
private void generateGS(char[] b, int m, int[] suffix, boolean[] prefix) {
for (int i = 0; i < m; ++i) { // 初始化
suffix[i] = -1;
prefix[i] = false;
}
for (int i = 0; i < m - 1; ++i) { // b[0, i]
int j = i;
int k = 0; // 公共后缀子串长度
while (j >= 0 && b[j] == b[m-1-k]) { // 与b[0, m-1]求公共后缀子串
--j;
++k;
suffix[k] = j+1; //j+1表示公共后缀子串在b[0, i]中的起始下标
}
if (j == -1) prefix[k] = true; //如果公共后缀子串也是模式串的前缀子串
}
}
有了这两个数组之后，我们现在来看，在模式串跟主串匹配的过程中，遇到不能匹配的字符时，如何根据好后缀规则，计算模式串往后滑动的位数？
假设好后缀的长度是k。我们先拿好后缀，在suffix数组中查找其匹配的子串。如果suffix[k]不等于-1（-1表示不存在匹配的子串），那我们就将模式串往后移动j-suffix[k]+1位（j表示坏字符对应的模式串中的字符下标）。如果suffix[k]等于-1，表示模式串中不存在另一个跟好后缀匹配的子串片段。我们可以用下面这条规则来处理。
好后缀的后缀子串b[r, m-1]（其中，r取值从j+2到m-1）的长度k=m-r，如果prefix[k]等于true，表示长度为k的后缀子串，有可匹配的前缀子串，这样我们可以把模式串后移r位。
如果两条规则都没有找到可以匹配好后缀及其后缀子串的子串，我们就将整个模式串后移m位。
至此，好后缀规则的代码实现我们也讲完了。我们把好后缀规则加到前面的代码框架里，就可以得到BM算法的完整版代码实现。
// a,b表示主串和模式串；n，m表示主串和模式串的长度。
public int bm(char[] a, int n, char[] b, int m) {
int[] bc = new int[SIZE]; // 记录模式串中每个字符最后出现的位置
generateBC(b, m, bc); // 构建坏字符哈希表
int[] suffix = new int[m];
boolean[] prefix = new boolean[m];
generateGS(b, m, suffix, prefix);
int i = 0; // j表示主串与模式串匹配的第一个字符
while (i <= n - m) {
int j;
for (j = m - 1; j >= 0; --j) { // 模式串从后往前匹配
if (a[i+j] != b[j]) break; // 坏字符对应模式串中的下标是j
}
if (j < 0) {
return i; // 匹配成功，返回主串与模式串第一个匹配的字符的位置
}
int x = j - bc[(int)a[i+j]];
int y = 0;
if (j < m-1) { // 如果有好后缀的话
y = moveByGS(j, m, suffix, prefix);
}
i = i + Math.max(x, y);
}
return -1;
}
// j表示坏字符对应的模式串中的字符下标; m表示模式串长度
private int moveByGS(int j, int m, int[] suffix, boolean[] prefix) {
int k = m - 1 - j; // 好后缀长度
if (suffix[k] != -1) return j - suffix[k] +1;
for (int r = j+2; r <= m-1; ++r) {
if (prefix[m-r] == true) {
return r;
}
}
return m;
}
我们先来分析BM算法的内存消耗。整个算法用到了额外的3个数组，其中bc数组的大小跟字符集大小有关，suffix数组和prefix数组的大小跟模式串长度m有关。
如果我们处理字符集很大的字符串匹配问题，bc数组对内存的消耗就会比较多。因为好后缀和坏字符规则是独立的，如果我们运行的环境对内存要求苛刻，可以只使用好后缀规则，不使用坏字符规则，这样就可以避免bc数组过多的内存消耗。不过，单纯使用好后缀规则的BM算法效率就会下降一些了。
对于执行效率来说，我们可以先从时间复杂度的角度来分析。
实际上，我前面讲的BM算法是个初级版本。为了让你能更容易理解，有些复杂的优化我没有讲。基于我目前讲的这个版本，在极端情况下，预处理计算suffix数组、prefix数组的性能会比较差。
比如模式串是aaaaaaa这种包含很多重复的字符的模式串，预处理的时间复杂度就是O(m^2)。当然，大部分情况下，时间复杂度不会这么差。关于如何优化这种极端情况下的时间复杂度退化，如果感兴趣，你可以自己研究一下。
实际上，BM算法的时间复杂度分析起来是非常复杂，这篇论文“A new proof of the linearity of the Boyer-Moore string searching algorithm”证明了在最坏情况下，BM算法的比较次数上限是5n。这篇论文“Tight bounds on the complexity of the Boyer-Moore string matching algorithm”证明了在最坏情况下，BM算法的比较次数上限是3n。你可以自己阅读看看。
今天，我们讲了一种比较复杂的字符串匹配算法，BM算法。尽管复杂、难懂，但匹配的效率却很高，在实际的软件开发中，特别是一些文本编辑器中，应用比较多。如果一遍看不懂的话，你就多看几遍。
BM算法核心思想是，利用模式串本身的特点，在模式串中某个字符与主串不能匹配的时候，将模式串往后多滑动几位，以此来减少不必要的字符比较，提高匹配的效率。BM算法构建的规则有两类，坏字符规则和好后缀规则。好后缀规则可以独立于坏字符规则使用。因为坏字符规则的实现比较耗内存，为了节省内存，我们可以只用好后缀规则来实现BM算法。
你熟悉的编程语言中的查找函数，或者工具、软件中的查找功能，都是用了哪种字符串匹配算法呢？
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