圖解BM（Boyer-Moore）字元串匹配演算法+程式碼實現

簡介

本篇文章主要分為兩個大的部分，第一部分通過圖解的方式講解BM演算法，第二部分則程式碼實現一個簡易的BM演算法。

基本概念

bm是一個字元串匹配演算法，有實驗統計，該演算法是著名kmp演算法性能的3～4倍，其中有兩個關鍵概念，壞字元和好後綴。

首先舉一個例子

需要進行匹配的主串：a b c a g f a c j k a c k e a c

匹配的模式串：a c k e a c

壞字元

如下圖所示，從模式串最後一個字元開始匹配，主串中第一個出現的不匹配的字元叫做壞字元。

 

好後綴

如下圖所示，從模式串最後一個字元開始匹配，匹配到的主串中的字元為好後綴。

工作過程

壞字元

依舊是這張圖，接下來我們按從簡單情況到複雜情況進行分析。

　

step1: 找到壞字元f，該字元對應模式串中位置si=5，如果當前沒有找到壞字元，即完全匹配，直接返回。

step2: 查找字元f在模式串中出現位置，在當前模式串中，f沒有出現，證明之前沒有情況可以匹配，模式串直接滑到f後面位置。此次結束，否則step3。

step3: 舉個例子吧，如果主串和模式串如下，f為壞字元，模式串中存在f，記位置xi=3，這時候不能直接滑到f的後面，這時候應該將模式串中的f和主串中的f對齊，如果是下面這個例子，此時直接匹配成功。如果模式串中不止存在一個f我們如何選擇呢？用哪個f與模式串f對齊？答案是模式串中靠後的，如果使用靠前的，可能會多滑。

　

在壞字元匹配方法中，模式串往後滑動的距離應該是si-xi（如果壞字元在模式串中不存在，xi=-1）。
但是壞字元方法可能存在一個問題，看下面這個例子，壞字元a，對應匹配串中位置si=0，但是在匹配串中靠後出現位置xi=2，si-xi=-2，匹配串還往前移動，這樣就會出現問題，但是當我們把下面的好後綴講了之後，這個問題就迎刃而解了。

好後綴

首先看這張圖，這時候我們暫時不管壞字元方法（壞字元為k），由簡單情況到複雜情況進行分析。

step1：找到好後綴ac，起始位置si=4

step2：在模式串中查找其他位置是否存在好後綴ac（如果存在多個，為了不過度滑動，仍然選擇靠後的一個），找到開頭的ac，起始位置xi=0，滑動模式串使得找到的開頭ac與好後綴ac匹配，滑動距離si-xi=4。此次結束，否則step3。

step3：還是先舉個例子，假設模式串如下圖所示，此時好後綴為ac，但是在整個模式串其他地方不存在ac，此時如果我們直接將模式串滑到ac之後，則會出現問題，實際上我們只需要滑到c的位置即可。一般化的場景我們需要怎麼操作呢？對於好後綴，如果匹配串的前綴能夠和好後綴的後綴匹配上，則我們直接滑到匹配位置。計算方式：好後綴後綴起始位置-0。

 　　

思考一下：如果匹配串中間出現與好後綴後綴匹配的情況，是否需要考慮？答案是否定的，當中間出現的時候，滑動過去肯定匹配不上。

BM演算法

說完了BM演算法中的兩個重要概念之後，BM演算法具體怎樣實現的呢？

其實BM演算法就是壞字元和好後綴的結合，具體就是匹配串向前滑動距離取兩者計算出來的較大值。

具體步驟我們用圖來演示一遍

程式碼實現

在上面，我們說到了，在BM演算法中有兩個關鍵概念--壞字元和好後綴，所以我們的程式碼實現將分為三個步驟。

  • 利用壞字元演算法，計算匹配串可以滑動的距離

  • 利用好後綴演算法，計算匹配串可以滑動的距離

  • 結合壞字元演算法和好後綴演算法，實現BM演算法，查看匹配串在主串中存在的位置

step1: 壞字元演算法，經過之前的分析，我們找到壞字元之後，需要查找匹配串中是否出現過壞字元，如果出現多個，我們滑動匹配串，將靠後的壞字元與主串壞字元對齊。如果不存在，則完全匹配。如果我們每次找到壞字元都去查找一次匹配串中是否出現過，效率不高，所以我們可以用一個hash表保存匹配串中出現的字元以及最後出現的位置，提高查找效率。 

　

我們設定的只有小寫字母，可以直接利用一個26大小的數組存儲，數組下標存儲出現的字元（字元-『a』），數組值存儲出現的位置。　　

int[] modelStrIndex;
    private void badCharInit(char[] modelStr) {
        modelStrIndex = new int[26];
        //-1表示該字元在匹配串中沒有出現過
        for (int i = 0 ; i < 26 ; i ++) {
            modelStrIndex[i] = -1;
        }
        for (int i = 0 ; i < modelStr.length ; i++) {
            //直接依次存入，出現相同的直接覆蓋，
            //保證保存的時候靠後出現的位置
            modelStrIndex[modelStr[i] - 'a'] = i;
        }
    }　

  1. 查找壞字元出現位置badCharIndex，未出現，匹配成功，直接返回0。

  2. 查找匹配串中出現的壞字元位置modelStrIndex，未出現，滑動到壞字元位置之後，直接返回匹配串的長度。

  3. 返回badCharIndex - modelStrIndex。

註：壞字元是指與匹配串字元不匹配的主串字元，是看的主串，但是我們計算的位置，是匹配串中的位置。

/**
     * @param mainStr 主串
     * @param modelStr 模式串
     * @param start 模式串在主串中的起始位置
     * @return 模式串可滑動距離，如果為0則匹配上
     */
    private int badChar(char[] mainStr, char[] modelStr, int start) {
        //壞字元位置
        int badCharIndex = -1;
        char badChar = '\0';
        //開始從匹配串後往前進行匹配
        for (int i = modelStr.length - 1 ; i >= 0 ; i --) {
            int mainStrIndex = start + i;
            //第一個出現不匹配的即為壞字元
            if (mainStr[mainStrIndex] != modelStr[i]) {
                badCharIndex = i;
                badChar = mainStr[mainStrIndex];
                break;
            }
        }
        if (-1 == badCharIndex) {
            //不存在壞字元,需匹配成功，要移動距離為0
            return 0;
        }
        //查看壞字元在匹配串中出現的位置
        if (modelStrIndex[badChar - 'a'] > -1) {
            //出現過
            return badCharIndex - modelStrIndex[badChar - 'a'];
        }
        return modelStr.length;
    }

step2:好後綴演算法，經過之前的分析，我們在實現好後綴演算法的時候，有一個後綴前綴匹配的過程，這裡我們仍然可以事先進行處理。將匹配串一分為二，分別匹配前綴和後綴字串。ps：開始我的處理是兩個數組，將前綴後綴存下來，需要的時候進行匹配，但是在寫文章的時候，我突然回過神來，我已經處理了一遍了，為什麼不直接標記是否匹配呢？

初始化匹配串前綴後綴是否匹配數組，標誌當前長度的前綴後綴是否匹配。

//對應位置的前綴後綴是否匹配
    boolean[] isMatch;
    public void goodSuffixInit(char[] modelStr) {
        isMatch = new boolean[modelStr.length / 2];
        StringBuilder prefixStr = new StringBuilder();
        List<Character> suffixChar = new ArrayList<>(modelStr.length / 2);
        for (int i = 0 ; i < modelStr.length / 2 ; i ++) {
            prefixStr.append(modelStr[i]);
            suffixChar.add(0, modelStr[modelStr.length - i - 1]);
            isMatch[i] = this.madeSuffix(suffixChar).equals(prefixStr.toString());
        }
    }
    /**
     * 組裝後綴數據
     * @param characters
     * @return
     */
    private String madeSuffix(List<Character> characters) {
        StringBuilder sb = new StringBuilder();
        for (Character ch : characters) {
            sb.append(ch);
        }
        return sb.toString();
    }

step3: 結合壞字元和好後綴演算法實現BM演算法，起始就是每一次匹配，同時調用壞字元和好後綴演算法，如果返回移動距離為0，表示已經匹配成功，直接返回當前匹配的起始距離。其餘情況下，滑動壞字元和好後綴演算法返回的較大值。如果主串匹配完還沒有匹配成功，則返回-1。

註：加了一些日誌列印匹配過程

public int bmStrMatch(char[] mainStr, char[] modelStr) {
        //初始化壞字元和好後綴需要的數據
        this.badCharInit(modelStr);
        this.goodSuffixInit(modelStr);
    int start = 0;
        while (start + modelStr.length <= mainStr.length) {
            //壞字元計算的需要滑動的距離
            int badDistance = this.badChar(mainStr, modelStr, start);
            //好後綴計算的需要滑動的距離
            int goodSuffixDistance = this.goodSuffix(mainStr, modelStr, start);
            System.out.println("badDistance = " +badDistance  + "， goodSuffixDistance = " + goodSuffixDistance);
            //任意一個匹配成功即成功（可以計算了壞字元和好後綴之後分別判斷一下）
            //減少一次操作
            if (0 == badDistance || 0 == goodSuffixDistance) {
                System.out.println("匹配到的位置 ：" + start);
                return start;
            }
            start += Math.max(badDistance, goodSuffixDistance);
            System.out.println("滑動至：" + start);
        }
        return -1;
    }　　

最後

使用前面使用的例子，我們來實際調用一下

  

public static void main(String[] args) {
        BoyerMoore moore = new BoyerMoore();
        char[] mainStr = new char[]{'a','b', 'c', 'a', 'g', 'f', 'a', 'c', 'j', 'k', 'a', 'c', 'k', 'e', 'a', 'c'};
        char[] modelStr = new char[]{'a', 'c', 'k', 'e', 'a', 'c'};
        System.out.println(moore.bmStrMatch(mainStr, modelStr));
    }

調用結果

 

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