上一篇文章，我介紹了KMP算法。
但是，它並不是效率最高的算法，實際采用並不多。各種文本編輯器的"查找"功能（Ctrl+F），大多采用Boyer-Moore算法。
Boyer-Moore算法不僅效率高，而且構思巧妙，容易理解。1977年，德克薩斯大學的Robert S. Boyer教授和J Strother Moore教授發明了這種算法。
下面，我根據Moore教授自己的例子來解釋這種算法。
1.
假定字符串為"HERE IS A SIMPLE EXAMPLE"，搜索詞為"EXAMPLE"。
2.
首先，"字符串"與"搜索詞"頭部對齊，從尾部開始比較。
這是一個很聰明的想法，因為如果尾部字符不匹配，那么只要一次比較，就可以知道前7個字符（整體上）肯定不是要找的結果。
我們看到，"S"與"E"不匹配。這時，"S"就被稱為"壞字符"（bad character），即不匹配的字符。我們還發現，"S"不包含在搜索詞"EXAMPLE"之中，這意味着可以把搜索詞直接移到"S"的后一位。
3.
依然從尾部開始比較，發現"P"與"E"不匹配，所以"P"是"壞字符"。但是，"P"包含在搜索詞"EXAMPLE"之中。所以，將搜索詞后移兩位，兩個"P"對齊。
4.
我們由此總結出"壞字符規則"：
后移位數 = 壞字符的位置 - 搜索詞中的上一次出現位置
如果"壞字符"不包含在搜索詞之中，則上一次出現位置為 -1。
以"P"為例，它作為"壞字符"，出現在搜索詞的第6位（從0開始編號），在搜索詞中的上一次出現位置為4，所以后移 6 - 4 = 2位。再以前面第二步的"S"為例，它出現在第6位，上一次出現位置是 -1（即未出現），則整個搜索詞后移 6 - (-1) = 7位。
5.
依然從尾部開始比較，"E"與"E"匹配。
6.
比較前面一位，"LE"與"LE"匹配。
7.
比較前面一位，"PLE"與"PLE"匹配。
8.
比較前面一位，"MPLE"與"MPLE"匹配。我們把這種情況稱為"好后綴"（good suffix），即所有尾部匹配的字符串。注意，"MPLE"、"PLE"、"LE"、"E"都是好后綴。
9.
比較前一位，發現"I"與"A"不匹配。所以，"I"是"壞字符"。
10.
根據"壞字符規則"，此時搜索詞應該后移 2 - （-1）= 3 位。問題是，此時有沒有更好的移法？
11.
我們知道，此時存在"好后綴"。所以，可以采用"好后綴規則"：
后移位數 = 好后綴的位置 - 搜索詞中的上一次出現位置
舉例來說，如果字符串"ABCDAB"的后一個"AB"是"好后綴"。那么它的位置是5（從0開始計算，取最后的"B"的值），在"搜索詞中的上一次出現位置"是1（第一個"B"的位置），所以后移 5 - 1 = 4位，前一個"AB"移到后一個"AB"的位置。
再舉一個例子，如果字符串"ABCDEF"的"EF"是好后綴，則"EF"的位置是5 ，上一次出現的位置是 -1（即未出現），所以后移 5 - (-1) = 6位，即整個字符串移到"F"的后一位。
這個規則有三個注意點：
（1）"好后綴"的位置以最后一個字符為准。假定"ABCDEF"的"EF"是好后綴，則它的位置以"F"為准，即5（從0開始計算）。
（2）如果"好后綴"在搜索詞中只出現一次，則它的上一次出現位置為 -1。比如，"EF"在"ABCDEF"之中只出現一次，則它的上一次出現位置為-1（即未出現）。
（3）如果"好后綴"有多個，則除了最長的那個"好后綴"，其他"好后綴"的上一次出現位置必須在頭部。比如，假定"BABCDAB"的"好后綴"是"DAB"、"AB"、"B"，請問這時"好后綴"的上一次出現位置是什么？回答是，此時采用的好后綴是"B"，它的上一次出現位置是頭部，即第0位。這個規則也可以這樣表達：如果最長的那個"好后綴"只出現一次，則可以把搜索詞改寫成如下形式進行位置計算"(DA)BABCDAB"，即虛擬加入最前面的"DA"。
回到上文的這個例子。此時，所有的"好后綴"（MPLE、PLE、LE、E）之中，只有"E"在"EXAMPLE"還出現在頭部，所以后移 6 - 0 = 6位。
12.
可以看到，"壞字符規則"只能移3位，"好后綴規則"可以移6位。所以，Boyer-Moore算法的基本思想是，每次后移這兩個規則之中的較大值。
更巧妙的是，這兩個規則的移動位數，只與搜索詞有關，與原字符串無關。因此，可以預先計算生成《壞字符規則表》和《好后綴規則表》。使用時，只要查表比較一下就可以了。
13.
繼續從尾部開始比較，"P"與"E"不匹配，因此"P"是"壞字符"。根據"壞字符規則"，后移 6 - 4 = 2位。
14.
從尾部開始逐位比較，發現全部匹配，於是搜索結束。如果還要繼續查找（即找出全部匹配），則根據"好后綴規則"，后移 6 - 0 = 6位，即頭部的"E"移到尾部的"E"的位置。
聲明：BM算法的詳解文章來阮一峰的博客，我這里沒有侵權的意思，只是用來學習，望作者諒解！
原文地址：
http://www.ruanyifeng.com/blog/2013/05/boyer-moore_string_search_algorithm.html
下面是我用C#實現的上述算法：
1 public static int Arithmetic_BM(string operateStr, string findStr) 2 { 3 //i：匹配開始的索引，j：operateStr字符串的索引迭代，k：findStr字符串索引迭代 4 int i = 0, j = findStr.Length - 1, k = j; 5 int n, m = 0; //n:壞字符規則計算出的移動位數，m:好后綴計算出的移動位數 6 7 while (k >= 0 && j < operateStr.Length) 8 { 9 if (k == 0) //全部匹配，return 10 { 11 return i; 12 break; 13 } 14 if (operateStr[j] == findStr[k]) //匹配，next 15 { 16 j--; 17 k--; 18 } 19 else 20 { 21 //當k<要匹配的字符串長度時，說明已經有匹配的字符了，即有“好后綴” 22 if (k < findStr.Length - 1) 23 { 24 //采用"好后綴規則"，先找出“全好后綴”有沒有在前面存在 25 var goodSuffix = findStr.Substring(k + 1); //分割出全好后綴 26 var tempStr = findStr.Substring(0, k + 1); //去掉好綴后的字符串 27 //最全好后綴在剩下的字符串中出現 28 if (tempStr.Contains(goodSuffix)) 29 { 30 var lastGoodSuffix = char.Parse(goodSuffix.Substring(goodSuffix.Length - 1)); //好后綴的最后一個字符 31 //找出 該字符的出現位置 32 IList<int> indexs = new List<int>(); 33 for (int x = 0; x < tempStr.Length; x++) 34 { 35 if (lastGoodSuffix == tempStr[x]) 36 { 37 indexs.Add(x); 38 } 39 } 40 //找出 好后綴在搜索詞中的上一次出現位置 41 var result = -1; 42 for (int x = indexs.Count - 1; x >= 0; x--) 43 { 44 if (indexs[x] >= goodSuffix.Length && 45 tempStr.Substring(indexs[x] - goodSuffix.Length + 1, goodSuffix.Length) == goodSuffix) 46 { 47 result = indexs[x]; 48 break; 49 } 50 } 51 //好后綴規則結果 52 m = findStr.Length - 1 - result; 53 } 54 //最長好后綴沒有沒出現，但是好后綴最后一個字符，出現在頭部 55 //后移位數 = 好后綴的位置 - (0)搜索詞中的上一次出現位置 56 else if (findStr.Substring(0, 1) == findStr.Substring(findStr.Length - 1)) 57 { 58 m = findStr.Length - 1; 59 } 60 else //好后綴只出現一次 (后移位數 = 好后綴的位置 - (-1)搜索詞中的上一次出現位置) 61 { 62 m = findStr.Length; 63 } 64 } 65 //壞字符規則：后移位數 = 壞字符的位置 - 搜索詞中的上一次出現位置 66 n = (j - i) - findStr.LastIndexOf(operateStr[j]); 67 //比較壞字符規則和好后綴規則移動的位數，得出最終移動位數 68 if (n > m) 69 { 70 i += n; 71 j = i + findStr.Length - 1; 72 } 73 else 74 { 75 i += m; 76 j = i + findStr.Length - 1; 77 } 78 k = findStr.Length - 1; 79 m = 0; //清零 80 } 81 } 82 return -1; 83 }
分享給大家，這是我自己寫的不排除有問題，如有更好的實現，請提出。