Boyer Moore 算法总结

最近在写一个搜索字符串的用例，恰好使用到这个算法，在网络上学习了多篇文章，在这里记录一下本身的理解。

首先理清楚算法的原理：

1.算法是从尾部开始比较字符串的，若是最后一个字符不匹配，且不匹配的字符不在模式串中，那么能够直接忽略这段比较内容， 这种状况下效率最高。以下所示：

ABBDD
CCGGXABBDDTUUY
D != X 所以能够直接将指针移动到
----------ABBDD
CCGGXABBDDTUUY。

若是不匹配的字符在模式串中，以下：
AXBDD
CCGGXABBDDTUUY 则移动以下：

------AXBDD
CCGGXABBDDTUUY

这些就是算法中所谓的“坏字符“的状况。

2.当算法匹配一部分，可是遇到不等的状况时，以下所示：

ABBDD
CXBDDABBDD
B != X ，这时有两种方式移动指针。第一种就是按照“坏字符”的方式，忽略CX,即指针向后移动两位。可是这样，效率好像不过高，由于咱们知道BDD这三个字符是比较过的，如何运用这些已知信息呢。

这就是算法的精髓所在了。咱们假设ABBDD能与CX以后的字符串匹配上，那么AB必须等于BD。但这明显是错误的，所以若是咱们能事先对模式串进行预处理，即记录它自身的字符串的匹配信息，那么咱们就能够利用这些信息，判断是否须要进一步比较的必要性了。

怎么理解呢，如在ABBDD中以BDD为后缀的串，仅仅出现了一次，这样咱们就知道，若是某个字符串如CXBDD中与BDD部分匹配，若是仅仅把模式串移动两位那就会致使AB须要和BDD比较，可是咱们已经预先知道BDD之出现一次，这样就冗余了，所以咱们能够把指针向后移动5个字节，效率就比“坏字符”高多了。这也被称为“好后缀”。

再好比
ADDBBDD 与
CAFBADDBBDD

A!=B 可是DD在模式串中出现两次，咱们把指针移动到最近一个上就变成，

--------ADDBBDD
CAFBADDBBDD

为何要这么移动呢？就是由于DD是匹配的，那么移动到这个位置上，就有可能匹配上。固然例子中是故意写出能够找到的，实际状况不必定能立刻匹配上。可是这样作，确实能够大大提高查找的效率。

明白了算法的出发点，那么代码理解起来就容易了。具体实现不在赘述。

下面是官方代码通过包装，变为C++的风格，自写自测可用，效果不错哦！

#ifndef BM_SEARCH_H
#define BM_SEARCH_H

#include<vector>
#include<string>
#include<stdio.h>
#include<string.h>

using namespace std;

class CBMSearch
{
public:
    CBMSearch(const char*);//参数为模式串
    int    searchPattern(const unsigned char*,int,vector<int>&);//寻找匹配串位置
private:
    void    calSuffixes();//用于辅助计算好后缀
    void    preGoodSuffixes();//计算好后缀的移动字节数
    void    preBadCode();//计算坏字符的移动字节数
private:
    string        m_strPattern;//模式串
    const    char*    m_pSource;//须要查找的内容
    vector<int>    m_vecSuff;
    vector<int>    m_vecGoodSuff;
    vector<int>    m_vecBadCode;
};

#endif

#include"CBMSearch.h"

CBMSearch::CBMSearch(const char* pszPattern):m_strPattern(pszPattern),
                         m_vecSuff(m_strPattern.length()),
                         m_vecGoodSuff(m_strPattern.length()),
                         m_vecBadCode(256)
{
    preGoodSuffixes();
    preBadCode();
}

void    CBMSearch::calSuffixes()
{
    int    nLastMatch =0,nFailedIndex =0;
    int    nPatternLen = m_strPattern.length();
    const char* x  = m_strPattern.c_str();

    m_vecSuff[nPatternLen -1] = nPatternLen;
    nFailedIndex = nPatternLen -1;

    for(int i= nPatternLen -2;i >= 0;--i)
    {
        if(i > nFailedIndex && m_vecSuff[nPatternLen-1-(nLastMatch-i)] < i - nFailedIndex)
            m_vecSuff[i] = m_vecSuff[nPatternLen-1-(nLastMatch-i)];
        else
        {
            if(i < nFailedIndex)
                nFailedIndex = i;

            nLastMatch = i;

            while( nFailedIndex >= 0 && 
                x[nFailedIndex] ==x[nPatternLen -1 -(nLastMatch - nFailedIndex)])
                nFailedIndex --;

            m_vecSuff[i] = nLastMatch - nFailedIndex;
        }
    }
}

void    CBMSearch::preGoodSuffixes()
{
    calSuffixes();

    int nPatternLen = m_strPattern.length();

    for(int i=0;i <nPatternLen;i++)
        m_vecGoodSuff[i] = nPatternLen;

    for(int i = nPatternLen -1;i >= 0;i--)
    {
        if(m_vecSuff[i] != i+1)
            continue;
        
        for(int j=0;j<nPatternLen -1-i;j++)
        {
            if(m_vecGoodSuff[j] == nPatternLen)
                m_vecGoodSuff[j] = nPatternLen -1 -i;
        }
    }

    for(int i = 0;i <= nPatternLen -2;i++)
        m_vecGoodSuff[nPatternLen - 1 - m_vecSuff[i]] = nPatternLen -(i+1);
}

void    CBMSearch::preBadCode()
{
    int    nPatternLen = m_strPattern.length();
    const char* x = m_strPattern.c_str();

    for(int i =0;i<256;i++)
        m_vecBadCode[i] = nPatternLen;

    for(int i=0;i< nPatternLen -1;i++)
        m_vecBadCode[x[i]] = nPatternLen - i -1;
}

int    CBMSearch::searchPattern(const unsigned char* pContent,int nTotalLen,vector<int>& vecResult)
{
    int    nCurrent =0;
    int    nPatternLen = m_strPattern.length();
    int    i = 0;
    const char* x = m_strPattern.c_str();

    while(nCurrent <= nTotalLen - nPatternLen)
    {
        for(i = nPatternLen -1; i >=0 && x[i] == pContent[i+nCurrent];i--);

        if(i < 0)
        {
            vecResult.push_back(nCurrent);
            nCurrent+= nPatternLen;
        }
        else
        {
            int    nTmp = m_vecBadCode[pContent[i+nCurrent]] -(nPatternLen -i -1);
            
            if(nTmp > m_vecGoodSuff[i])
                nCurrent+=nTmp;
            else
                nCurrent+=m_vecGoodSuff[i];
        }
    }
    
    return 0;
}

使用方式以下:vector<int> ovecResult;//记录找到的位置CBMSearch otest("ABBDD");otest.searchPattern("CAFBADDBBDD",strlen("CAFBADDBBDD"),ovecResult);