字符串匹配算法之 ---- Boyer-Moore 算法

各种文本编辑器的”查找”功能（Ctrl+F），大多采用 Boyer-Moore算法 。

Boyer-Moore算法不仅效率高，而且构思巧妙，容易理解。
1977年，德克萨斯大学的Robert S. Boyer教授和J StrotherMoore教授发明了这种算法。
下面，我根据Moore教授自己的 例子 来解释这种算法。

1、假定字符串为”HERE IS A SIMPLE EXAMPLE”，搜索词为”EXAMPLE”。

2、

首先，”字符串”与”搜索词”头部对齐，从尾部开始比较。

这是一个很聪明的想法，因为如果尾部字符不匹配，那么只要一次比较，就可以知道前7个字符（整体上）肯定不是要找的结果。

我们看到，”S”与”E”不匹配。这时，“S”就被称为”坏字符”（bad character），即不匹配的字符。我们还发现，”S”不包含在搜索词”EXAMPLE”之中，这意味着可以把搜索词直接移到”S”的后一位。

3、

依然从尾部开始比较，发现”P”与”E”不匹配，所以”P”是”坏字符”。但是，”P”包含在搜索词”EXAMPLE”之中。所以，将搜索词后移两位，两个”P”对齐。

4、

我们由此总结出 “坏字符规则” ：

后移位数 = 坏字符的位置 – 搜索词中的上一次出现位置

如果”坏字符”不包含在搜索词之中，则上一次出现位置为 -1。
以”P”为例，它作为”坏字符”，出现在搜索词的第6位（从0开始编号），在搜索词中的上一次出现位置为4，所以后移 6 – 4 =2位。再以前面第二步的”S”为例，它出现在第6位，上一次出现位置是 -1（即未出现），则整个搜索词后移 6 – (-1) = 7位。

5、

依然从尾部开始比较，”E”与”E”匹配。

6、

比较前面一位，”LE”与”LE”匹配。

7、

比较前面一位，”PLE”与”PLE”匹配。

8、

比较前面一位，”MPLE”与”MPLE”匹配。
我们把这种情况称为”好后缀”（good suffix），即所有尾部匹配的字符串。
注意，”MPLE”,”PLE”,”LE”,”E”都是好后缀。
9、

比较前一位，发现”I”与”A”不匹配。所以，”I”是”坏字符”。

10、

根据”坏字符规则”，此时搜索词应该后移 2 – （-1）= 3 位。问题是，此时有没有更好的移法？

11、

我们知道，此时存在”好后缀”。所以，可以采用 “好后缀规则” ：

后移位数 = 好后缀的位置 – 搜索词中的上一次出现位置

举例来说，如果字符串”ABCDAB”的后一个”AB”是”好后缀”。那么它的位置是5（从0开始计算，取最后的”B”的值），在”搜索词中的上一次出现位置”是1（第一个”B”的位置），所以后移 5 – 1 = 4位，前一个”AB”移到后一个”AB”的位置。

再举一个例子，如果字符串”ABCDEF”的”EF”是好后缀，则”EF”的位置是5 ，上一次出现的位置是 -1（即未出现），所以后移 5 – (-1) =6位，即整个字符串移到”F”的后一位。

这个规则有三个注意点：

（1）”好后缀”的位置以最后一个字符为准。假定”ABCDEF”的”EF”是好后缀，则它的位置以”F”为准，即5（从0开始计算）。（2）如果”好后缀”在搜索词中只出现一次，则它的上一次出现位置为 -1。比如，”EF”在”ABCDEF”之中只出现一次，则它的上一次出现位置为-1（即未出现）。（3）如果”好后缀”有多个，则除了最长的那个”好后缀”，其他”好后缀”的上一次出现位置必须在头部。比如，假定”BABCDAB”的”好后缀”是”DAB”、 “AB”、”B”，请问这时”好后缀”的上一次出现位置是什么？回答是，此时采用的好后缀是”B”，它的上一次出现位置是头部，即第0位。这个规则也可以这样表达：如 果最长的那个”好后缀”只出现一次，则可以把搜索词改写成如下形式进行位置计算”(DA)BABCDAB”，即虚拟加入最前面的”DA”。

回到上文的这个例子。此时，所有的”好后缀”（MPLE、PLE、LE、E）之中，只有”E”在”EXAMPLE”还出现在头部，所以后移 6 – 0 = 6位。

12、

可以看到，”坏字符规则”只能移3位，”好后缀规则”可以移6位。所以， Boyer-Moore算法的基本思想是，每次后移这两个规则之中的较大值。
更巧妙的是，这两个规则的移动位数，只与搜索词有关，与原字符串无关。因此，可以预先计算生成《坏字符规则表》和《好后缀规则表》。使用时，只要查表比较一下就可以了。

13、

继续从尾部开始比较，”P”与”E”不匹配，因此”P”是”坏字符”。根据”坏字符规则”，后移 6 – 4 = 2位。

14、

从尾部开始逐位比较，发现全部匹配，于是搜索结束。如果还要继续查找（即找出全部匹配），则根据”好后缀规则”，后移 6 – 0 =6位，即头部的”E”移到尾部的”E”的位置。
over!
以下是代码：

package mathstudy;public class BMTest {    final static int CARD_CHAR_SET = 256;// 字符集规模    /*     * @param mainStr 主串     *      * @param subStr 模式串     */    public static int getMatchIndex(String mainStr, String subStr) {        int[] BC = BuildBC(subStr); // 坏字符表        int[] GS = BuildGS(subStr); // 好后缀表        // 查找匹配        int i = 0; // 模式串相对于主串的起始位置（初始时与主串左对齐）        while (mainStr.length() - subStr.length() >= i) { // 在到达最右端前，不断右移模式串            int j = subStr.length() - 1; // 从模式串最末尾的字符开始            while (subStr.charAt(j) == mainStr.charAt(i + j))                if (0 > --j) // 自右向左比较                    break;            if (0 > j) // 若最大匹配后缀 == 整个模式串（说明已经完全匹配）                break;            else                i += MAX(GS[j], j - BC[mainStr.charAt(i + j)]);// 在位移量BC和GS之间选择大者，相应地移动模式串        }        return (i);    }    /*     * 构造Bad Charactor Shift表BC[] - 坏字符表     */    protected static int[] BuildBC(String subStr) {        int[] BC = new int[CARD_CHAR_SET]; // 初始化坏字符表        int j;        for (j = 0; j < CARD_CHAR_SET; j++)            BC[j] = -1; // 首先假设该字符没有在P中出现        for (j = 0; j < subStr.length(); j++) // 自左向右迭代：更新各字符的BC[]值            BC[subStr.charAt(j)] = j;        return (BC);    }    /*     * 构造Good Suffix Shift表GS[] - 好后缀表     */    protected static int[] BuildGS(String subStr) {        int m = subStr.length();        int[] SS = ComputeSuffixSize(subStr); // 计算各字符对应的最长匹配后缀长度        int[] GS = new int[m]; // Good Suffix Index        int j;        for (j = 0; j < m; j++)            GS[j] = m;        int i = 0;        for (j = m - 1; j >= -1; j--)            if (-1 == j || j + 1 == SS[j]) // 若定义SS[-1] = 0，则可统一为：if (j+1 ==                                            // SS[j])                for (; i < m - j - 1; i++)                    if (GS[i] == m)                        GS[i] = m - j - 1;        for (j = 0; j < m - 1; j++)            GS[m - SS[j] - 1] = m - j - 1;        return (GS);    }    /*     * 计算P的各前缀与P的各后缀的最大匹配长度     */    protected static int[] ComputeSuffixSize(String subStr) {        int m = subStr.length();        int[] SS = new int[m];// Suffix Size Table        int s, t; // 子串P[s+1, ..., t]与后缀P[m+s-t, ..., m-1]匹配        int j; // 当前字符的位置        SS[m - 1] = m; // 对最后一个字符而言，与之匹配的最长后缀就是整个P串        s = m - 1; // 从倒数第二个字符起，自右向左扫描P，依次计算出SS[]其余各项        t = m - 2;        for (j = m - 2; j >= 0; j--) {            if ((j > s) && (j - s > SS[(m - 1 - t) + j]))                SS[j] = SS[(m - 1 - t) + j];            else {                t = j; // 与后缀匹配之子串的终点，就是当前字符                s = MIN(s, j); // 与后缀匹配之子串的起点                while ((0 <= s) && (subStr.charAt(s) == subStr.charAt((m - 1 - t) + s)))                    s--;                SS[j] = t - s;// 与后缀匹配之最长子串的长度            }        }        return (SS);    }    protected static int MAX(int a, int b) {        return (a > b) ? a : b;    }    protected static int MIN(int a, int b) {        return (a < b) ? a : b;    }    // 测试类    public static void main(String[] args) {        String mainStr = "HERE IS A SIMPLE EXAMPLE";        String subStr = "EXAMPLE";        System.out.println("字符串匹配的位置为: " + getMatchIndex(mainStr, subStr));    }}

参考： 阮一峰