BM算法（Boyer-Moore算法）是由Robert S. Boyer和J Strother Moore於1997年發明的一種字符串匹配算法，該算法在實際實踐中會比KMP算法效率高，因爲BM算法即使在最壞情況下其時間複雜度也爲O(N)，BM算法不僅算法效率高，而且構思非常巧妙，也很容易理解，下面我們來舉例說明BM算法的運行過程：
匹配過程：
1）首先，字符串與搜索詞頭部對齊，從尾部字符開始比較：
這裏跟KMP有很大的不同，就在於從尾部字符開始比較，這是一個非常巧妙的做法，很容易想到，如果對於尾部字符都不匹配的話，那麼我們只要一次比較，就可以知道前面相應長度的字符必定不是期望的結果。
2）“S”與“E”不匹配，我們就將“S”稱作“壞字符（bad character）”，即不匹配的字符，這時就可以將搜索詞直接往後移動幾位，這一過程被稱作壞字符引起的模式滑動，那麼具體應該移動多少位呢？這裏存在一個移動規則叫做壞字符規則，規則如下：
step_bad = pos1 - pos2 公式1
其中，step_bad表示向後移動位數；pos1表示壞字符的位置；pos2表示壞字符在搜索詞中出現的最右位置
當然，有時也會出現壞字符不包含在搜索詞中，那麼這時pos2等於-1；
現在，我們來計算下面對上面的壞字符“S”，我們到底要往後移動多少位？
由於“S”對應的出現在搜索詞的第6位（從0開始索引），所以pos1 = 6；
而由於“S”在搜索詞中並未出現，所以pos2 = -1；
於是代入公式1可得：step_bad = 6-（-1）= 7；
於是移動7位變成如下：
3）同樣的，依然從尾部開始比較，並且利用同樣的移動規則，接下我們要移動6-4=2位，得到如下：
4）這時，出現了第一個匹配字符，同上依次比較和移動下去，會得到如下形式：
看到上圖中，得到“MPLE”匹配字符串，我們把這個字符串成爲“好後綴（good suffix）”，即所有尾部匹配的字符串；注意，“MPLE”，“PLE”，“LE”，“E”等都是好後綴；
關於好後綴，這裏同樣存在一個關於好後綴的規則：
step_good = pos1 - pos2 公式2
其中，step_good爲後移位數；pos1表示好後綴的位置；pos2表示好後綴在搜索詞中剩餘部分出現的最右位置；
當然，如果好後綴在搜索詞中沒有再次出現，設爲-1；
5）再繼續比較，變成下面：
上圖中“I”與“A”不匹配，所以“I”是壞字符，根據壞字符規則，應該往後移動2-（-1）=3位，但是這裏有一個容易忽略的重要問題，那就是3就是我們的最優移法麼？答案是不一定，爲什麼？因爲這時我們已經有了好後綴夾雜在裏面，我們還需要考慮好後綴規則，這樣結合得到的纔是最優移法，那麼根據好後綴規則有：
所有的好後綴：“MPLE”，“PLE”，“LE”，“E”，只有“E”在“EXAMPL”中出現，所以後移6-0=6位，這個值顯然要比用壞字符規則求出的值要大，那我們到底是要移動3還是6呢？BM算法的做法是兩者取最大者，即每次後移的位數，取兩個規則中的較大者，所以我們應該往後移動6位：
這裏要注意的是：不論是好後綴規則還是壞字符規則，他們的移動位數都只與搜索詞（KMP中叫模式串）有關，而與原字符串（KMP中叫文本串）無關；
6）繼續作尾部比較，有：
發現“P”和“E”不匹配，因此“P”是壞字符，根據壞字符規則，應該移動6-4=2位；這時不考慮好後綴規則，爲什麼呢，因爲一開始從尾部字符就匹配失敗，那麼就還未得到好後綴，所以只考慮壞字符規則；
7）繼續移動和比較，得到最終匹配結果：
好辣，至此我們就得到期望的匹配結果了，整個過程是不是很好理解很好懂呢，相信你已經看懂了。。
