数据结构与算法之美学习笔记：33 | 字符串匹配基础（中）：如何实现文本编辑器中的查找功能？

前言

本节课程思维导图：

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？
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。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。

BM 算法的核心思想

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。

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。

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 算法原理分析

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）。

1. 坏字符规则
   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。
   
   
   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。
   
   
   上图我们发现，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）。

需要说明的是特别说明一点，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)。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，所以，BM 算法还需要用到“好后缀规则”。

2. 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。
   
   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。
   
   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。
   
   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。

BM 算法代码实现

“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？
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。

private static final int SIZE = 256; // 全局变量或成员变量
private void generateBC(char[] b, int m, int[] bc) {//变量 b 是模式串，m 是模式串的长度，bc 表示散列表。
  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;
  }
}

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;
}

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。

// 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
  }
}

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;
}

BM 算法的性能分析及优化

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。
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。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。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。

解答开篇 & 内容小结

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。
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。