暴力匹配算法

① bf除了男朋友还有什么意思

1、BF黑羽（游戏王卡组系列之一）

游戏王卡组系列之一。动画以及漫画《游戏王5D＇S》的主要角色克罗·霍根所使用，以同调召唤为主题的卡组系列。

2、BF（泡泡战士）

《泡泡战士》（BubbleFighter）是由NEXON旗下休闲工作室Lomani研发的泡泡系列三部曲之一，是第一款Q版第三人称射击游戏。

3、BlowFish算法中，有一个核心加密函数：BF＿En。

该函数输入64位信息，运算后，以64位密文的形式输出。用BlowFish算法加密信息，需要两个过程：密钥预处理，信息加密。

4、BF算法

即暴力(Brute Force)算法，是普通的模式匹配算法，BF算法的思想就是将目标串S的第一个字符与模式串T的第一个字符进行匹配，若相等，则继续比较S的第二个字符和 T的第二个字符；若不相等，则比较S的第二个字符和T的第一个字符，依次比较下去，直到得出最后的匹配结果。BF算法是一种蛮力算法。

5、Brainfuck语言简称

Brainfuck是一种极小化的计算机语言，它是由Urban Müller在1993年创建的。由于fuck在英语中是脏话，这种语言有时被称为brainf*ck或brainf***，甚至被简称为BF。

② bf算法是什么

BF算法，即暴力(Brute Force)算法。

是普通的模式匹配算法，BF算法的思想就是将目标串S的第一个字符与模式串T的第一个字符进行匹配，若相等，则继续比较S的第二个字符和 T的第二个字符；若不相等，则比较S的第二个字符和T的第一个字符，依次比较下去，直到得出最后的匹配结果。BF算法是一种蛮力算法。

如果一个多位数并且包含以上所有可能字符的密码，其组合方法一定多的惊人，且每增加一位数，密码组合数量会以数十倍指数成长，破译的时间也会更长，有时可能长达数十年（即便考虑电脑性能依摩尔定律的进步），甚至更久。

由于穷举法破解所消耗的时间不小于完成破解所需要的多项式时间，故从密码学角度考虑，不认为穷举法是有效的破解方法。

字典攻击

破译一个相当长度并且包含各种可能字符的密码所耗费的时间相当长，其中一个解决办法就是运用字典。所谓“字典攻击”就是使用预先制作好的清单，例如：英文单字、生日的数字组合、以及各种常被使用的密码，等等，利用一般人习惯设置过短或过于简单的密码进行破译，很大程度上缩短了破译时间。

防护手段

最重要的手段是在构建系统时要将系统设计目标定为即便受到暴力破解的攻击也难以被攻破。以下列举了一些常用的防护手段：

1、增加密码的长度与复杂度。

2、在系统中限制密码尝试的次数。

3、密码验证时，将验证结果不是立即返回而是延时若干秒后返回。

4、限制允许发起请求的客户端的范围。

5、禁止密码输入频率过高的请求。

6、将密码设置为类似安全令牌那样每隔一定时间就发生变化的形式。

7、当同一来源的密码输入出错次数超过一定阈值，立即通过邮件或短信等方式通知系统管理员。

8、人为监视系统，确认有无异常的密码试错。

9、使用双因子认证，例如用户登录账号密码时，系统同时发送短信到用户的手机，用户需输入短信内的认证码。

③ BF的五种意思是什么

1、BF，网络流行词，即boyfriend的简称，就是男朋友的意思。该词是相对于GF（girl friend）而言的。

2、BF，波束成形，是张韵聪博士在2004年IEEE期刊曾提出的一种编程算法。

3、BF算法，即暴力(Brute Force)算法，是普通的模式匹配算法，BF算法的思想就是将目标串S的第一个字符与模式串T的第一个字符进行匹配，若相等，则继续比较S的第二个字符和 T的第二个字符；若不相等，则比较S的第二个字符和T的第一个字符，依次比较下去，直到得出最后的匹配结果。

4、BF，是BUTFIRST的缩写，目的是去掉第一个（在字符串、数字、数组）中。

5、BF：Brainfuck是一种极小化的计算机语言，它是由Urban Müller在1993年创建的。由于fuck在英语中是脏话，这种语言有时被称为brainf*ck或brainf***，甚至被简称为BF。

④ 什么叫暴力算法

当前对于各种加密算法．除了有针对性的破解算法，最基本的思想就是穷举密钥进行匹配，通常称为暴力破解算法。由于暴力破解算法包含密钥个数较多，遍历的时间超过实际可接受的范围。如果计算速度提高到足够快。这种遍历的算法因结构设计简便而具有实际应用的前景。

⑤ 给出字符串在KMP算法中的Next数组

逐个查找对称串。

只要循环遍历这个子串，分别看前1个字符，前2个字符，3个... i个 最后到15个。

第1个a无对称，所以对称程度0

前两个ag无对称，所以也是0

依次类推前面0-4都一样是0

最后一个是0～3都一样是0

前缀next数组的求解算法：

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

{

int len=CharLen(Pattern);//模式字符串长度。

prefix[0]=0;

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

{

int k=prefix[i-1];

//不断递归判断是否存在子对称，k=0说明不再有子对称，Pattern[i] != Pattern[k]说明虽然对称，但是对称后面的值和当前的字符值不相等，所以继续递推

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

k=prefix[k-1]; //继续递归

if( Pattern[i] == Pattern[k])//找到了这个子对称，或者是直接继承了前面的对称性，这两种都在前面的基础上++

prefix[i]=k+1;

else

prefix[i]=0; //如果遍历了所有子对称都无效，说明这个新字符不具有对称性，清0

}

}

(5)暴力匹配算法扩展阅读：

设主串（下文中我们称作T）为：a b a c a a b a c a b a c a b a a b b

模式串（下文中我们称作W）为：a b a c a b

用暴力算法匹配字符串过程中，我们会把T[0] 跟 W[0] 匹配，如果相同则匹配下一个字符，直到出现不相同的情况，此时会丢弃前面的匹配信息，然后把T[1] 跟 W[0]匹配，循环进行，直到主串结束，或者出现匹配成功的情况。这种丢弃前面的匹配信息的方法，极大地降低了匹配效率。

而在KMP算法中，对于每一个模式串我们会事先计算出模式串的内部匹配信息，在匹配失败时最大的移动模式串，以减少匹配次数。

⑥ 什么事BF算法

BF（Brute Force）算法核心思想是：首先S[1]和T[1]比较，若相等，则再比较S[2]和T[2]，一直到T[M]为止；若S[1]和T[1]不等，则T向右移动一个字符的位置，再依次进行比较。如果存在k，1≤k≤N，且S[k+1…k+M]=T[1…M]，则匹配成功；否则失败。该算法最坏情况下要进行M*(N-M+1)次比较，时间复杂度为O(M*N)。

基本思想：BF算法运用在文本搜索领域，具有简单、直接、无需对文本进行预处理等操作，因此被广泛的运用到多种文本检索系统中，但是BF算法实际上是一种暴力匹配的算法，算法的时间复杂度开销很大

⑦ 字符串匹配算法的使用（未完待整理）

字符串的匹配在Java中都知道使用indexOf函数来实现，那么其匹配算法是怎么样的呢？

单模式和多模式的区别就是一次遍历主串能否将多个模式的字符串都查找出来。

英文全称为Brute Force，暴力匹配算法，匹配字符串的方法比较暴力，也比较简单易懂。其大概的思路就是：

我们可以看到，在极端情况下，在主串 aaaa...aab 中寻找模式串 aab ，那么总共需要寻找(n-m+1)次，且每次都需要比对m次，那么时间复杂度将是 (n-m+1)*m ，即 O(n*m) ；但实际上并不会这么低效，因为我们的使用场景中主串和模式串都不会太长，而且在每个子串和模式串进行比对时，只要中途有一个不匹配，那么当前比对就会提前结束，因此大部分情况下，时间复杂度都会比 O(n*m) 要好。

我们在BF算法的基础上引入哈希算法，我们不需要将每个子串与模式串逐个字符地进行比较，而是计算得出每个子串的hash值，然后和模式串的hash值进行比较，如果有相等的，那就说明有子串和模式串匹配上了。

虽然我们只需要比对模式串和子串的hash值就能得到匹配结果，次数为(n-m+1)，但是对每个子串进行hash计算的时候，是要遍历每个字符的，因此次数也是m，那么总的时间复杂度还是 O(n*m) ，并没有明显地提升。

那么我们该如何想出一个办法，使得每个子串hash值的计算时间得到提升呢？这就是RK算法的精髓，假设子串包含的字符集中元素个数为k，那么就用k进制数来代表这个子串，然后hash的过程就是将这个k进制的数转换为十进制的数，这个十进制的数就是该子串的hash值。

相邻子串的hash值计算是有规律的，我们只需要遍历一次主串就能得到所有子串的hash值，算法复杂度为O(n)，而不是像原先一样，每个子串都需要O(m)的时间复杂度。

然后将模式串的hash值和所有子串的hash值进行比较，每次比较的时间复杂度是 O(1) ，总共比较(n-m+1)次，所以RK算法的总的时间开销为 O(n)+O(1)*O(n-m+1) ，即为 O(n) ，时间复杂度比BF算法更加高效。

当然，有hash的地方就有可能会存在hash冲突，有可能子串和hash值和模式串的hash值是一样的，但内容就是不一样，此时怎么办呢？其实很简单，对于hash值一样的子串，我们增加双保险，再比较一下这m个字符是否都一样即可，总的时间开销为 O(n)+O(1)*O(n-m+1)+O(m) ，即为 O(n) 。

如果极端情况下出现了很多hash冲突呢？我们对于每个和模式串相同hash值的子串都需要逐一再进行比较，那么总的时间开销就会为 O(n)+O(1)*O(n-m+1)+O(m)*O(n-m+1) ，即为 O(n*m) ，不过这种概率太小了，大部分情况下都不会这样。

在真正的文本编辑器中查找和替换某个字符串时，使用的算法既不是上述的BF算法，也不是RK算法；BF算法只适合不是很长的主串，RK算法则要设计一个冲突概率很低的hash算法，这个比较困难，所以实际使用的是BM算法，它是工程中非常常用的一种字符串匹配算法，效率也是最高的。

算法的思想和过程有些复杂，待以后整理。

KMP算法在本质上是和BM算法一样的。算法的思想和过程有些复杂，待以后整理。

浏览器输入框中的智能输入匹配是怎么实现的，它是怎么做动态字符串匹配查找的呢？这就用到了Trie树。

又名字典树，是一种专门用来快速查找字符串前缀匹配结果的树形结构，其本质就是将所有字符串的重复的前缀合并在一起，构造一个多叉树。

其中，根节点不包含任何信息，每个节点表示一个字符，从根节点到红色节点的一条路径表示存储的一个字符串。当我们在如上Trie树中查找"he"时，发现"he"并非是一个字符串，而是"hello"和"her"的公共前缀，那么就会找到这两个字符串返回。

Trie树在内存中是如何存储的呢？因为每一个节点都可能是包含所有字符的，所以每一个节点都是一个数组（或者散列表），用来存储每个字符及其后缀节点的指针。

使用Trie树，最开始构建的时候，时间复杂度为 O(n) ，其中n为所有字符串长度之和，但是一旦构建完成，频繁地查询某个字符串是非常高效的，时间复杂度为 O(k) ，其中k为查找字符串的长度。

Trie树虽然查询效率很高，但是比较浪费内存，每一个节点都必须维护一个数组存放所有可能的字符数据及其指向下一个节点的指针，因此在所有字符串公共前缀并不多的时候，内存空间浪费地就更多了。这种问题其实也有对应的解决办法，我们可以不使用数组，而是使用有序数组、散列表、红黑树来存放，可以相应地降低性能来节省内存空间。

Trie树除了可以实现浏览器动态输入内容查找候选项的功能外，还可以实现多模式地敏感词匹配功能。假设我们需要对用户输入的内容进行敏感词检查，将所有的敏感内容用***代替，那么该如何实现呢？

首先我们可以维护一个敏感词字典，使用上述四种单模式匹配算法也可以实现，但是需要遍历N次用户输入的内容，其中N是所有敏感词的模式串，显得非常低效。但是我们如果将敏感词字典维护为一个Trie树，然后将用户输入的内容从位置0开始在Trie树中进行查询，如果匹配到红色节点，那么说明有敏感词；如果没有匹配到红色节点，就从用户输入内容的下一个位置开始继续在Trie树中查询，直至将用户输入内容遍历完，因此我们只是遍历了一遍主串。

然而更高效的多模式字符串匹配使用地更多的是如下的AC自动机。

如果把Trie树比作BF算法，KMP算法是BF算法的改进，那么AC自动机就是利用同样的思想改进了Trie树。

算法的思想和过程有些复杂，待以后整理。

⑧ bf的意思有哪些

1、BF，网络流行词，即boyfriend的简称，就是男朋友的意思；该词是相对于GF（girl friend）而言的。

2、BattleField译为战地，为EA一游戏系列。

3、BF算法，即暴力(Brute Force)算法，BF算法的思想就是将目标串S的第一个字符与模式串T的第一个字符进行匹配，若相等则继续比较S的第二个字符和 T的第二个字符；若不相等，则比较S的第二个字符和T的第一个字符，依次比较下去，直到得出最后的匹配结果。

相关信息：

由于自由恋爱的发展，男朋友在人们心中的概念也从单一的男生朋友发展到了做“丈夫”之前的对象的代名词。

大部分人对“男朋友”的理解都是"他是你有恋爱关系的男生，可是把你的男性朋友说成是你的男朋友也不为过，因为现在人都开放了，男女之间也有友谊这种关系了。

⑨ 【算法笔记】字符串匹配

BF 算法中的 BF 是 Brute Force 的缩写，中文叫作暴力匹配算法，也叫朴素匹配算法：

主串和模式串：
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

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。

BF 算法的时间复杂度是 O(n*m)

等价于

比如匹配Google 和Goo 是最好时间复杂度，匹配Google 和ble是匹配失败的最好时间复杂度。

KMP算法是一种改进的字符串匹配算法，由D.E.Knuth与J.H.Morris和V.R.Pratt同时发现，因此人们称它为克努特—莫里斯—普拉特算法。KMP算法主要分为两个步骤：字符串的自我匹配，目标串和模式串之间的匹配。

看来网上很多的文章，感觉很多的都没有说清楚，这里直接复制阮一峰的内容，讲的很清晰
内容来自 http://www.ruanyifeng.com/blog/

首先，字符串"BBC ABCDAB ABCDABCDABDE"的第一个字符与搜索词"ABCDABD"的第一个字符，进行比较。因为B与A不匹配，所以搜索词后移一位。

因为B与A不匹配，搜索词再往后移。

就这样，直到字符串有一个字符，与搜索词的第一个字符相同为止。

接着比较字符串和搜索词的下一个字符，还是相同。

直到字符串有一个字符，与搜索词对应的字符不相同为止。

这时，最自然的反应是，将搜索词整个后移一位，再从头逐个比较。这样做虽然可行，但是效率很差，因为你要把"搜索位置"移到已经比较过的位置，重比一遍。

一个基本事实是，当空格与D不匹配时，你其实知道前面六个字符是"ABCDAB"。KMP算法的想法是，设法利用这个已知信息，不要把"搜索位置"移回已经比较过的位置，继续把它向后移，这样就提高了效率。

怎么做到这一点呢？可以针对搜索词，算出一张《部分匹配表》（Partial Match Table）。这张表是如何产生的，后面再介绍，这里只要会用就可以了。

已知空格与D不匹配时，前面六个字符"ABCDAB"是匹配的。查表可知，最后一个匹配字符B对应的"部分匹配值"为2，因此按照下面的公式算出向后移动的位数：

因为 6 - 2 等于4，所以将搜索词向后移动4位。

因为空格与C不匹配，搜索词还要继续往后移。这时，已匹配的字符数为2（"AB"），对应的"部分匹配值"为0。所以，移动位数 = 2 - 0，结果为 2，于是将搜索词向后移2位。

因为空格与A不匹配，继续后移一位。

逐位比较，直到发现C与D不匹配。于是，移动位数 = 6 - 2，继续将搜索词向后移动4位。

逐位比较，直到搜索词的最后一位，发现完全匹配，于是搜索完成。如果还要继续搜索（即找出全部匹配），移动位数 = 7 - 0，再将搜索词向后移动7位，这里就不再重复了。

下面介绍《部分匹配表》是如何产生的。

首先，要了解两个概念："前缀"和"后缀"。 "前缀"指除了最后一个字符以外，一个字符串的全部头部组合；"后缀"指除了第一个字符以外，一个字符串的全部尾部组合。

"部分匹配值"就是"前缀"和"后缀"的最长的共有元素的长度。以"ABCDABD"为例，

"部分匹配"的实质是，有时候，字符串头部和尾部会有重复。比如，"ABCDAB"之中有两个"AB"，那么它的"部分匹配值"就是2（"AB"的长度）。搜索词移动的时候，第一个"AB"向后移动4位（字符串长度-部分匹配值），就可以来到第二个"AB"的位置。

BM（Boyer-Moore）算法。它是一种非常高效的字符串匹配算法，有实验统计，它的性能是着名的KMP 算法的 3 到 4 倍。

BM 算法包含两部分，分别是坏字符规则（bad character rule）和好后缀规则（good suffix shift）

未完待续

参考文章：
字符串匹配的Boyer-Moore算法