字符串匹配基础（上）：如何借助哈希算法实现高效字符串匹配？
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字符串匹配算法
BF 算法、 RK 算法、BM 算法、KMP 算法
BF 算法和 RK 算法:单模式串匹配的算法:也就是一个串跟一个串进行匹配。
BF 算法
中文叫作暴力匹配算法
在开始讲解这个算法之前，先定义两个概念，方便我后面讲解。它们分别是主串和模式串。
比方说，我们在字符串 A 中查找字符串 B，那字符串 A 就是主串，字符串 B 就是模式串。我们把主串的长度记作 n，模式串的长度记作 m。因为我们是在主串中查找模式串，所以 n>m。
作为最简单、最暴力的字符串匹配算法，BF 算法的思想可以用一句话来概括，那就是，我们在主串中，检查起始位置分别是 0、1、2....n-m 且长度为 m 的 n-m+1 个子串，看有没有跟模式串匹配的。
遇到这种求公式的全部特殊化即可。 abc找长度为2子串，一共两个（3-2+1）子串，ab，bc。 这些子串的开始位置依次是0，1（3-2）。 另外一种找规律的方式。 子串长1，n-1位置就是最后一个子串结束位置， 子串长2，n-2位置是最后一个子串结束位置。
从上面的算法思想和例子，我们可以看出，在极端情况下，比如主串是“aaaaa....aaaaaa”（省略号表示有很多重复的字符 a），模式串是“aaaaab”。我们每次都比对 m 个字符，要比对 n-m+1 次，所以，这种算法的最坏情况时间复杂度是 O(n*m)
对比m个字符串，对比n-m+1次，所以复杂度是m(n-m+1)，因为n远大于m，所以也就是O(nm)。
尽管理论上，BF 算法的时间复杂度很高，是 O(n*m)，但在实际的开发中，它却是一个比较常用的字符串匹配算法。为什么这么说呢？原因有两点。
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第一，实际的软件开发中，大部分情况下，模式串和主串的长度都不会太长。而且每次模式串与主串中的子串匹配的时候，当中途遇到不能匹配的字符的时候，就可以就停止了，不需要把 m 个字符都比对一下。所以，尽管理论上的最坏情况时间复杂度是 O(n*m)，但是，统计意义上，大部分情况下，算法执行效率要比这个高很多。
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第二，朴素字符串匹配算法思想简单，代码实现也非常简单。简单意味着不容易出错，如果有 bug 也容易暴露和修复。在工程中，在满足性能要求的前提下，简单是首选。这也是我们常说的KISS（Keep it Simple and Stupid）设计原则。
所以，在实际的软件开发中，绝大部分情况下，朴素的字符串匹配算法就够用了。
RK 算法
RK 算法其实就是刚刚讲的 BF 算法的升级版
RK 算法的思路是这样的：我们通过哈希算法对主串中的 n-m+1 个子串分别求哈希值，然后逐个与模式串的哈希值比较大小。如果某个子串的哈希值与模式串相等，那就说明对应的子串和模式串匹配了（这里先不考虑哈希冲突的问题，后面我们会讲到）。因为哈希值是一个数字，数字之间比较是否相等是非常快速的，所以模式串和子串比较的效率就提高了。
尽管模式串与子串比较的效率提高了，但是，算法整体的效率并没有提高(因为多了hash的一个过程，可能整体复杂度还变高了)
这就需要哈希算法设计的非常有技巧了(我们假设要匹配的字符串的字符集中只包含 K 个字符，我们可以用一个 K 进制数来表示一个子串，这个 K 进制数转化成十进制数，作为子串的哈希值。)
比如要处理的字符串只包含 a～z 这 26 个小写字母，那我们就用二十六进制来表示一个字符串。我们把 a～z 这 26 个字符映射到 0～25 这 26 个数字，a 就表示 0，b 就表示 1，以此类推，z 表示 25。
在十进制的表示法中，一个数字的值是通过下面的方式计算出来的。对应到二十六进制，一个包含 a 到 z 这 26 个字符的字符串，计算哈希的时候，我们只需要把进位从 10 改成 26 就可以。
这个哈希算法你应该看懂了吧？现在，为了方便解释，在下面的讲解中，我假设字符串中只包含 a～z 这 26 个小写字符，我们用二十六进制来表示一个字符串，对应的哈希值就是二十六进制数转化成十进制的结果。
这种哈希算法有一个特点，在主串中，相邻两个子串的哈希值的计算公式有一定关系。我这有个例子，你先找一下规律，再来看我后面的讲解。
从这里例子中，我们很容易就能得出这样的规律：相邻两个子串 s[i-1]和 s[i]（i 表示子串在主串中的起始位置，子串的长度都为 m），对应的哈希值计算公式有交集，也就是说，我们可以使用 s[i-1]的哈希值很快的计算出 s[i]的哈希值。如果用公式表示的话，就是下面这个样子：
不过，这里有一个小细节需要注意，那就是 26^(m-1) 这部分的计算，我们可以通过查表的方法来提高效率。我们事先计算好 260、261、262……26(m-1)，并且存储在一个长度为 m 的数组中，公式中的“次方”就对应数组的下标。当我们需要计算 26 的 x 次方的时候，就可以从数组的下标为 x 的位置取值，直接使用，省去了计算的时间。
整个 RK 算法包含两部分，计算子串哈希值和模式串哈希值与子串哈希值之间的比较。第一部分，我们前面也分析了，可以通过设计特殊的哈希算法，只需要扫描一遍主串就能计算出所有子串的哈希值了，所以这部分的时间复杂度是 O(n)。
模式串哈希值与每个子串哈希值之间的比较的时间复杂度是 O(1)，总共需要比较 n-m+1 个子串的哈希值，所以，这部分的时间复杂度也是 O(n)。所以，RK 算法整体的时间复杂度就是 O(n)。
