BM算法是对KMP算法的一种改进 ， 它的效率比KMP算法快3~5倍
BM算法主要根据两个原则： 1、坏字符 ， 2、好后缀。
假设存在主串S ， 长度为s_l， 模式串T中 ， 长度为t_l
1、坏字符
如果在主串S中存在一个字符 ， 并且这个字符在模式串T中不存在 ， 那么模式串向右移t_l位。 （因为，如果这样的字符存在 ， 那么在第一次匹配的时候 ， 就能发现 ， 所以需要向右移动 t_l 位的距离）
如果在主串S中存在一个字符 ， 但这个字符不在模式串T中当前的位置 ， 那么可以移动模式串 ， 使得模式串T中最右边的该字符 ， 与主串S对齐
因此：
t_l x != T[ j ] , 1 <= j <= t_l 即模式串中不存在该字符
deltal ( x ) =
m - max( k / T[ k ] = x , 1 <= k < m) , x 在模式中最右边的位置
代码：
void bminitocc()//判断坏字符函数
{
int i;
for(i = 0; i < t_length; i++)
occ[t[i]] = i;
}
2、 好后缀
有时坏字符启发会失败 。 把模式符号的最右匹配对齐到主串相应字符 ， 将可能导致负移位。 但是移动一个位置是可行的， 但在这种情况下 ， 从模式串的结构推导出最大可能的可移位距离将是更好的 ， 这就叫好后缀启发。
好后缀有两种情况：
1、
T中间的某一子串与已比较的的部分相等。
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T已比较部分的后缀和T的前缀相同
对于上面两种情况 ， 我们取移位距离最小的 ， 为将要移动的距离 ， 因为我们要保证存在的每一种可能都经过比较。
问题一： 现在 ， 我们来看一种问题 ， 当在某一次的比较时 ， 该比较部分 ， 即存在部分相同前缀 ，并且在T另一位置中又存在完全相同的一部分 ， 这个时候我们可以发现 ， 第一种情况（也就是T中间的某一子串与已比较的的部分相等）的移位距离更短 。 因此我们可以判断 ， 只要两种情况都存在时，我们只需要取第一种情况的距离就行了 ， 因为这相对于第二种情况肯定是更短的。
问题二： 当我们知道了模式串开头处的好后缀 ， 那么我们就能知道什么时候有第二种情况出馅 http://www.2cto.com/kf/yidong/wp/" target="_blank" class="keylink">WPC9wPgo8cD48YnI+CjwvcD4KPHA+uPm+3cnPw+a1xMG91tbH6b/2IKOsIM7Sw8fWu9Do0qrH87P2tdrSu9bWx+m/9iCjrCDO0sPHvs3E3NaqtcC12rb+1tbH6b/2PC9wPgo8cD48YnI+CjwvcD4KPHA+PGJyPgo8L3A+CjxwPrT6wuujujwvcD4KPHA+ZiBbXSAgtOa0osO/uPbOu9bDtcS6w7rz17o8L3A+CjxwPm5leHQgW10gILTmtKLX7tbV06a4w7XE0sbOu77gwOs8YnI+CjwvcD4KPHA+PHByZSBjbGFzcz0="brush:java;">void bmpreprocess1()//存储存在的所有好后缀的位置 { int i = t_length , j = t_length+1; f[i] = j; while(i >= 0) { while(j <= t_length && t[i-1] != t[j-1]) { if(next[j] == -1) next[j] = j-i; //当存在好后缀的时 ， 应该右移的位置 j = f[j]; } i--; j--; f[i] = j; } //cout<