33 | 字符串匹配基础（中）：如何实现文本编辑器中的查找功能？

BM 算法分析着实比较复杂，不过按照老师的思路，一步一步走，看懂应该没问题的。但其实有些代码实现细节看不懂关系也不大。我们学算法主要目的是学习算法的思想，能在需要的时候加以应用就好。 但对于平时工作，几乎不可能遇到，需要自己手写一个字符串匹配算法的场景。那我们还要学，图的是什么？ 我认为文章中值得学习借鉴的思想有： 1、要有优化意识，前面的 BF，RK 算法已经能够满足我们需求了，为什么发明 BM 算法？是为了减少时间复杂度，但是带来的弊端是，优化代码变得复杂，维护成本变高。 2、需要查找，需要减少时间复杂度，应该想到什么？散列表。 3、如果某个表达式计算开销比较大，又需要频繁的使用怎么办？预处理，并缓存。 （一点拙见，可能文中还有其它优秀的思想，没能 Get 到）

这个算法用的多么？老师为什么讲解这个算法？

在用一个256的数组 用字符的ascii码做下标 记录该字符出现的位置 如果存在相同字符怎么办呢？之前的会被新的覆盖掉的把！

好后缀原则下，最后一种情况为什么移到坏字符后面呢，不能移到好后缀的后面吗？即m+1,而不是j + 1

高票那个留言，是移动m位，不是m+1位。 这节课细节上小问题有点多，不过瑕不掩瑜，思想重要，细节自己钻研。

对于还没毕业的我有点坚持不下去了

generateGS函数里suffix和prefix的赋值应该放到while循环内，即每次k变动时都要赋值。 另外请问下：好后缀的后缀子串 b[r, m-1]，这里的r的初值j+2是怎么得来的啊？

好后缀原则中，最后一种情况，应该是移动 m 位吧，移动整个模式串的长度。

老师，suffix和prefix的赋值那里有BUG，应该在每一次k的变动都要有suffix赋值。

懂了是懂了，但是你让我自己实现是不可能实现的，这辈子。。。。之后有可能实现。。。。 其实精髓都在最后那三张移动的图里，记住两原则取最大的，好后缀按“suffix”，“prefix”，“都没对上”，三个顺序输出。其中一旦在原则中出现了匹配到多次的情况，都按最保守最接近右侧的取。