bf演算法時間復雜度

⑴ 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。

⑵ BF演算法的演算法思想

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S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)。
舉例說明：
S: ababcababa
T: ababa
BF演算法匹配的步驟如下： i=0, j=0 i=1, j=1 i=2,j=2 i=3, j=3 i=4, j=4（失敗） ababcababa ababcababa ababcababa ababcababa ababcababa ababa ababa ababa ababa ababa i=1,j=0（失敗） ababcababa ababa i=2,j=0 i=3,j=1 i=4,j=2（失敗） ababcababa ababcababa ababcababa ababa ababa ababa i=3,j=0（失敗） ababcababa ababa i=4,j=0（失敗） ababcababa ababa i=5,j=0 i=6,j=1 i=7,j=2 i=8,j=3 i=9,j=4（成功） ababcababa ababcababa ababcababa ababcababa ababcababa ababa ababa ababa ababa ababa

⑶ 演算法的時間復雜度是指什麼

演算法的時間復雜度是指演算法在編寫成可執行程序後，運行時所需要的資源，資源包括時間資源和內存資源。

一個演算法的質量優劣將影響到演算法乃至程序的效率。演算法分析的目的在於選擇合適演算法和改進演算法。一個演算法的評價主要從時間復雜度和空間復雜度來考慮。

時間復雜度：

（1）時間頻度：一個演算法執行所耗費的時間，從理論上是不能算出來的，必須上機運行測試才能知道。但我們不可能也沒有必要對每個演算法都上機測試，只需知道哪個演算法花費的時間多，哪個演算法花費的時間少就可以了。

並且一個演算法花費的時間與演算法中語句的執行次數成正比例，哪個演算法中語句執行次數多，它花費時間就多。一個演算法中的語句執行次數稱為語句頻度或時間頻度。記為T(n)。演算法的時間復雜度是指執行演算法所需要的計算工作量。

（2）時間復雜度：在剛才提到的時間頻度中，n稱為問題的規模，當n不斷變化時，時間頻度T(n)也會不斷變化。但有時我們想知道它變化時呈現什麼規律。為此，我們引入時間復雜度概念。

⑷ VR中BF演算法是什麼

1. BF(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。

2. 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S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)。

⑸ 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

⑹ 求解關於DFS,BFS的演算法時間復雜度分析

記住就行了，DFS、BFS時間復雜度對於採用臨接矩陣存儲時是O(n)；對於採用臨接表時是O(n+e).

⑺ 演算法的時間復雜度是指什麼

演算法的時間復雜度是指：執行程序所需的時間。

一般情況下，演算法中基本操作重復執行的次數是問題規模n的某個函數，用T(n)表示，若有某個輔助函數f(n)，使得當n趨近無窮大時。

T(n)/f(n)的極限值為不等於零的常數，則稱為f(n)是T(n)的同數量級函數。記作T(n)=O(f(n))，稱O(f(n))為演算法的漸進時間復雜度，簡稱時間復雜度。比如：

在 T(n)=4nn-2n+2 中，就有f(n)=nn，使得T(n)/f(n)的極限值為4，那麼O(f(n))，也就是時間復雜度為O(n*n)。

時間復雜度中大O階推導是：

推導大O階就是將演算法的所有步驟轉換為代數項，然後排除不會對問題的整體復雜度產生較大影響的較低階常數和系數。

有條理的說，推導大O階，按照下面的三個規則來推導，得到的結果就是大O表示法：運行時間中所有的加減法常數用常數1代替。只保留最高階項去除最高項常數。

其他常見復雜度是：

f(n)=nlogn時，時間復雜度為O(nlogn)，可以稱為nlogn階。

f(n)=n³時，時間復雜度為O(n³)，可以稱為立方階。

f(n)=2ⁿ時，時間復雜度為O(2ⁿ)，可以稱為指數階。

f(n)=n!時，時間復雜度為O(n!)，可以稱為階乘階。

f(n)=(√n時，時間復雜度為O(√n)，可以稱為平方根階。

⑻ 數據結構(串)

給定兩個串，s = "a1a2.....an"，t="b1b2....bm"，當滿足以下條件之一時，s<t。

堆（Heap）的自有存儲區，可為每一個新產生的串動態分配一塊實際串長所需的存儲空間，若分配成功，則返回一個指向起始地址的指針，作為串的基址。

與線性表相似，但因為串中每個元素都是一個字元，如果用鏈表存儲串值，一個結點對應一個字元，就會存在很大的空間浪費。因此，一個結點可以存放一個字元，也可以考慮存放多個字元，最後一個結點若是未被占滿，可用「#」或其他非串值字元補全。
這里後面演算法描述當中所有順序存儲的字元串都是從下標為1的數組分量開始存儲的，下標為0的分量閑置不用。

模式匹配不一定從主串的第一個位置開始，可以指定主串中查找的起始位置pos。
演算法步驟：

BF演算法時間復雜度分析如下：

當主串的第i個字元與模式串中第j個字元匹配失敗時，主串的第i個字元（i指針不回溯）與模式串的第k（k<j ）個字元比較，則模式中的前k-1個字元串必需滿足下列關系式：

若令next[j] ＝ k,則next[j]表明模式中第j個字元與主串相應字元失配時，在模式中需要重新和主串字元進行比較的字元位置，由此引出模式串中next函數的定義：

⑼ 什麼是bf演算法急急急～～

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P[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)。
下面是實現：
int Index(SString S,SString T,int pos)
{ /* 返回子串T在主串S中第pos個字元之後的位置。若不存在，則函數值為0。 */
/* 其中，T非空，1≤pos≤StrLength(S)。演算法4.5 */
int i,j;
if(1<=pos&&pos<=S[0])
{
i=pos;
j=1;
while(i<=S[0]&&j<=T[0])
if(S==T[j]) /* 繼續比較後繼字元 */
{
++i;
++j;
}
else /* 指針後退重新開始匹配 */
{
i=i-j+2;
j=1;
}
if(j>T[0])
return i-T[0];
else
return 0;
}
else
return 0;
}

⑽ 字元串的模式匹配（BF演算法與KMF演算法）

Brute-Force演算法的實現：

測試程序以及運行結果：

雖然沒有任何丟失可能匹配字元的可能，但是每次的匹配沒有用到前一次匹配的比較結果，比較多次重復，降低了演算法效率。
時間復雜度：
m = pattern.length();
n = target.length();
最好的情況：O(m) (一次比較成功)
最壞的情況：O(n(n-m+1) m) 一般n>>m，所以O(n m) (比較到最後一次才成功）

先來一波kmp演算法的 網路 介紹：

無回溯的模式匹配演算法首先目標串的祛除了目標串的回溯，其次，通過getNext()演算法，匹配串也做到了部分不回溯。

無回溯演算法的核心是如何實現這個 next（） 演算法：

實際上next()演算法就是來 判斷pattern的子字元串與當pattern的0位置開始的字元串是否相同，第一個next[0]默認為1，接下來的如果不相同next[i]為0，如果第一個相同，為0,若連續開始相同，則依次++1
如:

如果pattern的首字元在pattern剩餘的字元串里沒有再出現過，那麼getNext()獲取的next[]必然是[-1,0,...,0]這樣的。

匹配方法如下：

kmp演算法的最壞的比較次數是m+n，next演算法的時間復雜度是0(m),kmp比較是O(n)，與BF演算法相比，已經大大縮小了比較的時間。