暴力匹配演算法

① bf除了男朋友還有什麼意思

1、BF黑羽（游戲王卡組系列之一）

游戲王卡組系列之一。動畫以及漫畫《游戲王5D＇S》的主要角色克羅·霍根所使用，以同調召喚為主題的卡組系列。

2、BF（泡泡戰士）

《泡泡戰士》（BubbleFighter）是由NEXON旗下休閑工作室Lomani研發的泡泡系列三部曲之一，是第一款Q版第三人稱射擊游戲。

3、BlowFish演算法中，有一個核心加密函數：BF＿En。

該函數輸入64位信息，運算後，以64位密文的形式輸出。用BlowFish演算法加密信息，需要兩個過程：密鑰預處理，信息加密。

4、BF演算法

即暴力(Brute Force)演算法，是普通的模式匹配演算法，BF演算法的思想就是將目標串S的第一個字元與模式串T的第一個字元進行匹配，若相等，則繼續比較S的第二個字元和 T的第二個字元；若不相等，則比較S的第二個字元和T的第一個字元，依次比較下去，直到得出最後的匹配結果。BF演算法是一種蠻力演算法。

5、Brainfuck語言簡稱

Brainfuck是一種極小化的計算機語言，它是由Urban Müller在1993年創建的。由於fuck在英語中是臟話，這種語言有時被稱為brainf*ck或brainf***，甚至被簡稱為BF。

② bf演算法是什麼

BF演算法，即暴力(Brute Force)演算法。

是普通的模式匹配演算法，BF演算法的思想就是將目標串S的第一個字元與模式串T的第一個字元進行匹配，若相等，則繼續比較S的第二個字元和 T的第二個字元；若不相等，則比較S的第二個字元和T的第一個字元，依次比較下去，直到得出最後的匹配結果。BF演算法是一種蠻力演算法。

如果一個多位數並且包含以上所有可能字元的密碼，其組合方法一定多的驚人，且每增加一位數，密碼組合數量會以數十倍指數成長，破譯的時間也會更長，有時可能長達數十年（即便考慮電腦性能依摩爾定律的進步），甚至更久。

由於窮舉法破解所消耗的時間不小於完成破解所需要的多項式時間，故從密碼學角度考慮，不認為窮舉法是有效的破解方法。

字典攻擊

破譯一個相當長度並且包含各種可能字元的密碼所耗費的時間相當長，其中一個解決辦法就是運用字典。所謂「字典攻擊」就是使用預先製作好的清單，例如：英文單字、生日的數字組合、以及各種常被使用的密碼，等等，利用一般人習慣設置過短或過於簡單的密碼進行破譯，很大程度上縮短了破譯時間。

防護手段

最重要的手段是在構建系統時要將系統設計目標定為即便受到暴力破解的攻擊也難以被攻破。以下列舉了一些常用的防護手段：

1、增加密碼的長度與復雜度。

2、在系統中限制密碼嘗試的次數。

3、密碼驗證時，將驗證結果不是立即返回而是延時若干秒後返回。

4、限制允許發起請求的客戶端的范圍。

5、禁止密碼輸入頻率過高的請求。

6、將密碼設置為類似安全令牌那樣每隔一定時間就發生變化的形式。

7、當同一來源的密碼輸入出錯次數超過一定閾值，立即通過郵件或簡訊等方式通知系統管理員。

8、人為監視系統，確認有無異常的密碼試錯。

9、使用雙因子認證，例如用戶登錄賬號密碼時，系統同時發送簡訊到用戶的手機，用戶需輸入簡訊內的認證碼。

③ BF的五種意思是什麼

1、BF，網路流行詞，即boyfriend的簡稱，就是男朋友的意思。該詞是相對於GF（girl friend）而言的。

2、BF，波束成形，是張韻聰博士在2004年IEEE期刊曾提出的一種編程演算法。

3、BF演算法，即暴力(Brute Force)演算法，是普通的模式匹配演算法，BF演算法的思想就是將目標串S的第一個字元與模式串T的第一個字元進行匹配，若相等，則繼續比較S的第二個字元和 T的第二個字元；若不相等，則比較S的第二個字元和T的第一個字元，依次比較下去，直到得出最後的匹配結果。

4、BF，是BUTFIRST的縮寫，目的是去掉第一個（在字元串、數字、數組）中。

5、BF：Brainfuck是一種極小化的計算機語言，它是由Urban Müller在1993年創建的。由於fuck在英語中是臟話，這種語言有時被稱為brainf*ck或brainf***，甚至被簡稱為BF。

④ 什麼叫暴力演算法

當前對於各種加密演算法．除了有針對性的破解演算法，最基本的思想就是窮舉密鑰進行匹配，通常稱為暴力破解演算法。由於暴力破解演算法包含密鑰個數較多，遍歷的時間超過實際可接受的范圍。如果計算速度提高到足夠快。這種遍歷的演算法因結構設計簡便而具有實際應用的前景。

⑤ 給出字元串在KMP演算法中的Next數組

逐個查找對稱串。

只要循環遍歷這個子串，分別看前1個字元，前2個字元，3個... i個 最後到15個。

第1個a無對稱，所以對稱程度0

前兩個ag無對稱，所以也是0

依次類推前面0-4都一樣是0

最後一個是0～3都一樣是0

前綴next數組的求解演算法：

void SetPrefix(const char *Pattern, int prefix[])

{

int len=CharLen(Pattern);//模式字元串長度。

prefix[0]=0;

for(int i=1; i<len; i++)

{

int k=prefix[i-1];

//不斷遞歸判斷是否存在子對稱，k=0說明不再有子對稱，Pattern[i] != Pattern[k]說明雖然對稱，但是對稱後面的值和當前的字元值不相等，所以繼續遞推

while( Pattern[i] != Pattern[k] && k!=0 )

k=prefix[k-1]; //繼續遞歸

if( Pattern[i] == Pattern[k])//找到了這個子對稱，或者是直接繼承了前面的對稱性，這兩種都在前面的基礎上++

prefix[i]=k+1;

else

prefix[i]=0; //如果遍歷了所有子對稱都無效，說明這個新字元不具有對稱性，清0

}

}

(5)暴力匹配演算法擴展閱讀：

設主串（下文中我們稱作T）為：a b a c a a b a c a b a c a b a a b b

模式串（下文中我們稱作W）為：a b a c a b

用暴力演算法匹配字元串過程中，我們會把T[0] 跟 W[0] 匹配，如果相同則匹配下一個字元，直到出現不相同的情況，此時會丟棄前面的匹配信息，然後把T[1] 跟 W[0]匹配，循環進行，直到主串結束，或者出現匹配成功的情況。這種丟棄前面的匹配信息的方法，極大地降低了匹配效率。

而在KMP演算法中，對於每一個模式串我們會事先計算出模式串的內部匹配信息，在匹配失敗時最大的移動模式串，以減少匹配次數。

⑥ 什麼事BF演算法

BF（Brute Force）演算法核心思想是：首先S[1]和T[1]比較，若相等，則再比較S[2]和T[2]，一直到T[M]為止；若S[1]和T[1]不等，則T向右移動一個字元的位置，再依次進行比較。如果存在k，1≤k≤N，且S[k+1…k+M]=T[1…M]，則匹配成功；否則失敗。該演算法最壞情況下要進行M*(N-M+1)次比較，時間復雜度為O(M*N)。

基本思想：BF演算法運用在文本搜索領域，具有簡單、直接、無需對文本進行預處理等操作，因此被廣泛的運用到多種文本檢索系統中，但是BF演算法實際上是一種暴力匹配的演算法，演算法的時間復雜度開銷很大

⑦ 字元串匹配演算法的使用（未完待整理）

字元串的匹配在Java中都知道使用indexOf函數來實現，那麼其匹配演算法是怎麼樣的呢？

單模式和多模式的區別就是一次遍歷主串能否將多個模式的字元串都查找出來。

英文全稱為Brute Force，暴力匹配演算法，匹配字元串的方法比較暴力，也比較簡單易懂。其大概的思路就是：

我們可以看到，在極端情況下，在主串 aaaa...aab 中尋找模式串 aab ，那麼總共需要尋找(n-m+1)次，且每次都需要比對m次，那麼時間復雜度將是 (n-m+1)*m ，即 O(n*m) ；但實際上並不會這么低效，因為我們的使用場景中主串和模式串都不會太長，而且在每個子串和模式串進行比對時，只要中途有一個不匹配，那麼當前比對就會提前結束，因此大部分情況下，時間復雜度都會比 O(n*m) 要好。

我們在BF演算法的基礎上引入哈希演算法，我們不需要將每個子串與模式串逐個字元地進行比較，而是計算得出每個子串的hash值，然後和模式串的hash值進行比較，如果有相等的，那就說明有子串和模式串匹配上了。

雖然我們只需要比對模式串和子串的hash值就能得到匹配結果，次數為(n-m+1)，但是對每個子串進行hash計算的時候，是要遍歷每個字元的，因此次數也是m，那麼總的時間復雜度還是 O(n*m) ，並沒有明顯地提升。

那麼我們該如何想出一個辦法，使得每個子串hash值的計算時間得到提升呢？這就是RK演算法的精髓，假設子串包含的字元集中元素個數為k，那麼就用k進制數來代表這個子串，然後hash的過程就是將這個k進制的數轉換為十進制的數，這個十進制的數就是該子串的hash值。

相鄰子串的hash值計算是有規律的，我們只需要遍歷一次主串就能得到所有子串的hash值，演算法復雜度為O(n)，而不是像原先一樣，每個子串都需要O(m)的時間復雜度。

然後將模式串的hash值和所有子串的hash值進行比較，每次比較的時間復雜度是 O(1) ，總共比較(n-m+1)次，所以RK演算法的總的時間開銷為 O(n)+O(1)*O(n-m+1) ，即為 O(n) ，時間復雜度比BF演算法更加高效。

當然，有hash的地方就有可能會存在hash沖突，有可能子串和hash值和模式串的hash值是一樣的，但內容就是不一樣，此時怎麼辦呢？其實很簡單，對於hash值一樣的子串，我們增加雙保險，再比較一下這m個字元是否都一樣即可，總的時間開銷為 O(n)+O(1)*O(n-m+1)+O(m) ，即為 O(n) 。

如果極端情況下出現了很多hash沖突呢？我們對於每個和模式串相同hash值的子串都需要逐一再進行比較，那麼總的時間開銷就會為 O(n)+O(1)*O(n-m+1)+O(m)*O(n-m+1) ，即為 O(n*m) ，不過這種概率太小了，大部分情況下都不會這樣。

在真正的文本編輯器中查找和替換某個字元串時，使用的演算法既不是上述的BF演算法，也不是RK演算法；BF演算法只適合不是很長的主串，RK演算法則要設計一個沖突概率很低的hash演算法，這個比較困難，所以實際使用的是BM演算法，它是工程中非常常用的一種字元串匹配演算法，效率也是最高的。

演算法的思想和過程有些復雜，待以後整理。

KMP演算法在本質上是和BM演算法一樣的。演算法的思想和過程有些復雜，待以後整理。

瀏覽器輸入框中的智能輸入匹配是怎麼實現的，它是怎麼做動態字元串匹配查找的呢？這就用到了Trie樹。

又名字典樹，是一種專門用來快速查找字元串前綴匹配結果的樹形結構，其本質就是將所有字元串的重復的前綴合並在一起，構造一個多叉樹。

其中，根節點不包含任何信息，每個節點表示一個字元，從根節點到紅色節點的一條路徑表示存儲的一個字元串。當我們在如上Trie樹中查找"he"時，發現"he"並非是一個字元串，而是"hello"和"her"的公共前綴，那麼就會找到這兩個字元串返回。

Trie樹在內存中是如何存儲的呢？因為每一個節點都可能是包含所有字元的，所以每一個節點都是一個數組（或者散列表），用來存儲每個字元及其後綴節點的指針。

使用Trie樹，最開始構建的時候，時間復雜度為 O(n) ，其中n為所有字元串長度之和，但是一旦構建完成，頻繁地查詢某個字元串是非常高效的，時間復雜度為 O(k) ，其中k為查找字元串的長度。

Trie樹雖然查詢效率很高，但是比較浪費內存，每一個節點都必須維護一個數組存放所有可能的字元數據及其指向下一個節點的指針，因此在所有字元串公共前綴並不多的時候，內存空間浪費地就更多了。這種問題其實也有對應的解決辦法，我們可以不使用數組，而是使用有序數組、散列表、紅黑樹來存放，可以相應地降低性能來節省內存空間。

Trie樹除了可以實現瀏覽器動態輸入內容查找候選項的功能外，還可以實現多模式地敏感詞匹配功能。假設我們需要對用戶輸入的內容進行敏感詞檢查，將所有的敏感內容用***代替，那麼該如何實現呢？

首先我們可以維護一個敏感詞字典，使用上述四種單模式匹配演算法也可以實現，但是需要遍歷N次用戶輸入的內容，其中N是所有敏感詞的模式串，顯得非常低效。但是我們如果將敏感詞字典維護為一個Trie樹，然後將用戶輸入的內容從位置0開始在Trie樹中進行查詢，如果匹配到紅色節點，那麼說明有敏感詞；如果沒有匹配到紅色節點，就從用戶輸入內容的下一個位置開始繼續在Trie樹中查詢，直至將用戶輸入內容遍歷完，因此我們只是遍歷了一遍主串。

然而更高效的多模式字元串匹配使用地更多的是如下的AC自動機。

如果把Trie樹比作BF演算法，KMP演算法是BF演算法的改進，那麼AC自動機就是利用同樣的思想改進了Trie樹。

演算法的思想和過程有些復雜，待以後整理。

⑧ bf的意思有哪些

1、BF，網路流行詞，即boyfriend的簡稱，就是男朋友的意思；該詞是相對於GF（girl friend）而言的。

2、BattleField譯為戰地，為EA一游戲系列。

3、BF演算法，即暴力(Brute Force)演算法，BF演算法的思想就是將目標串S的第一個字元與模式串T的第一個字元進行匹配，若相等則繼續比較S的第二個字元和 T的第二個字元；若不相等，則比較S的第二個字元和T的第一個字元，依次比較下去，直到得出最後的匹配結果。

相關信息：

由於自由戀愛的發展，男朋友在人們心中的概念也從單一的男生朋友發展到了做「丈夫」之前的對象的代名詞。

大部分人對「男朋友」的理解都是"他是你有戀愛關系的男生，可是把你的男性朋友說成是你的男朋友也不為過，因為現在人都開放了，男女之間也有友誼這種關系了。

⑨ 【演算法筆記】字元串匹配

BF 演算法中的 BF 是 Brute Force 的縮寫，中文叫作暴力匹配演算法，也叫樸素匹配演算法：

主串和模式串：
在字元串 A 中查找字元串 B，那字元串 A 就是主串，字元串 B 就是模式串。我們把主串的長度記作 n，模式串的長度記作 m

我們在主串中，檢查起始位置分別是 0、1、2…n-m 且長度為 m 的 n-m+1 個子串，看有沒有跟模式串匹配的。

BF 演算法的時間復雜度是 O(n*m)

等價於

比如匹配Google 和Goo 是最好時間復雜度，匹配Google 和ble是匹配失敗的最好時間復雜度。

KMP演算法是一種改進的字元串匹配演算法，由D.E.Knuth與J.H.Morris和V.R.Pratt同時發現，因此人們稱它為克努特—莫里斯—普拉特演算法。KMP演算法主要分為兩個步驟：字元串的自我匹配，目標串和模式串之間的匹配。

看來網上很多的文章，感覺很多的都沒有說清楚，這里直接復制阮一峰的內容，講的很清晰
內容來自 http://www.ruanyifeng.com/blog/

首先，字元串"BBC ABCDAB ABCDABCDABDE"的第一個字元與搜索詞"ABCDABD"的第一個字元，進行比較。因為B與A不匹配，所以搜索詞後移一位。

因為B與A不匹配，搜索詞再往後移。

就這樣，直到字元串有一個字元，與搜索詞的第一個字元相同為止。

接著比較字元串和搜索詞的下一個字元，還是相同。

直到字元串有一個字元，與搜索詞對應的字元不相同為止。

這時，最自然的反應是，將搜索詞整個後移一位，再從頭逐個比較。這樣做雖然可行，但是效率很差，因為你要把"搜索位置"移到已經比較過的位置，重比一遍。

一個基本事實是，當空格與D不匹配時，你其實知道前面六個字元是"ABCDAB"。KMP演算法的想法是，設法利用這個已知信息，不要把"搜索位置"移回已經比較過的位置，繼續把它向後移，這樣就提高了效率。

怎麼做到這一點呢？可以針對搜索詞，算出一張《部分匹配表》（Partial Match Table）。這張表是如何產生的，後面再介紹，這里只要會用就可以了。

已知空格與D不匹配時，前面六個字元"ABCDAB"是匹配的。查表可知，最後一個匹配字元B對應的"部分匹配值"為2，因此按照下面的公式算出向後移動的位數：

因為 6 - 2 等於4，所以將搜索詞向後移動4位。

因為空格與C不匹配，搜索詞還要繼續往後移。這時，已匹配的字元數為2（"AB"），對應的"部分匹配值"為0。所以，移動位數 = 2 - 0，結果為 2，於是將搜索詞向後移2位。

因為空格與A不匹配，繼續後移一位。

逐位比較，直到發現C與D不匹配。於是，移動位數 = 6 - 2，繼續將搜索詞向後移動4位。

逐位比較，直到搜索詞的最後一位，發現完全匹配，於是搜索完成。如果還要繼續搜索（即找出全部匹配），移動位數 = 7 - 0，再將搜索詞向後移動7位，這里就不再重復了。

下面介紹《部分匹配表》是如何產生的。

首先，要了解兩個概念："前綴"和"後綴"。 "前綴"指除了最後一個字元以外，一個字元串的全部頭部組合；"後綴"指除了第一個字元以外，一個字元串的全部尾部組合。

"部分匹配值"就是"前綴"和"後綴"的最長的共有元素的長度。以"ABCDABD"為例，

"部分匹配"的實質是，有時候，字元串頭部和尾部會有重復。比如，"ABCDAB"之中有兩個"AB"，那麼它的"部分匹配值"就是2（"AB"的長度）。搜索詞移動的時候，第一個"AB"向後移動4位（字元串長度-部分匹配值），就可以來到第二個"AB"的位置。

BM（Boyer-Moore）演算法。它是一種非常高效的字元串匹配演算法，有實驗統計，它的性能是著名的KMP 演算法的 3 到 4 倍。

BM 演算法包含兩部分，分別是壞字元規則（bad character rule）和好後綴規則（good suffix shift）

未完待續

參考文章：
字元串匹配的Boyer-Moore演算法