bf算法时间复杂度

⑴ 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。

⑵ BF算法的算法思想

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S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)。
举例说明：
S: ababcababa
T: ababa
BF算法匹配的步骤如下： i=0, j=0 i=1, j=1 i=2,j=2 i=3, j=3 i=4, j=4（失败） ababcababa ababcababa ababcababa ababcababa ababcababa ababa ababa ababa ababa ababa i=1,j=0（失败） ababcababa ababa i=2,j=0 i=3,j=1 i=4,j=2（失败） ababcababa ababcababa ababcababa ababa ababa ababa i=3,j=0（失败） ababcababa ababa i=4,j=0（失败） 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 算法的时间复杂度是指什么

算法的时间复杂度是指算法在编写成可执行程序后，运行时所需要的资源，资源包括时间资源和内存资源。

一个算法的质量优劣将影响到算法乃至程序的效率。算法分析的目的在于选择合适算法和改进算法。一个算法的评价主要从时间复杂度和空间复杂度来考虑。

时间复杂度：

（1）时间频度：一个算法执行所耗费的时间，从理论上是不能算出来的，必须上机运行测试才能知道。但我们不可能也没有必要对每个算法都上机测试，只需知道哪个算法花费的时间多，哪个算法花费的时间少就可以了。

并且一个算法花费的时间与算法中语句的执行次数成正比例，哪个算法中语句执行次数多，它花费时间就多。一个算法中的语句执行次数称为语句频度或时间频度。记为T(n)。算法的时间复杂度是指执行算法所需要的计算工作量。

（2）时间复杂度：在刚才提到的时间频度中，n称为问题的规模，当n不断变化时，时间频度T(n)也会不断变化。但有时我们想知道它变化时呈现什么规律。为此，我们引入时间复杂度概念。

⑷ VR中BF算法是什么

1. BF(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。

2. 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S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)。

⑸ 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

⑹ 求解关于DFS,BFS的算法时间复杂度分析

记住就行了，DFS、BFS时间复杂度对于采用临接矩阵存储时是O(n)；对于采用临接表时是O(n+e).

⑺ 算法的时间复杂度是指什么

算法的时间复杂度是指：执行程序所需的时间。

一般情况下，算法中基本操作重复执行的次数是问题规模n的某个函数，用T(n)表示，若有某个辅助函数f(n)，使得当n趋近无穷大时。

T(n)/f(n)的极限值为不等于零的常数，则称为f(n)是T(n)的同数量级函数。记作T(n)=O(f(n))，称O(f(n))为算法的渐进时间复杂度，简称时间复杂度。比如：

在 T(n)=4nn-2n+2 中，就有f(n)=nn，使得T(n)/f(n)的极限值为4，那么O(f(n))，也就是时间复杂度为O(n*n)。

时间复杂度中大O阶推导是：

推导大O阶就是将算法的所有步骤转换为代数项，然后排除不会对问题的整体复杂度产生较大影响的较低阶常数和系数。

有条理的说，推导大O阶，按照下面的三个规则来推导，得到的结果就是大O表示法：运行时间中所有的加减法常数用常数1代替。只保留最高阶项去除最高项常数。

其他常见复杂度是：

f(n)=nlogn时，时间复杂度为O(nlogn)，可以称为nlogn阶。

f(n)=n³时，时间复杂度为O(n³)，可以称为立方阶。

f(n)=2ⁿ时，时间复杂度为O(2ⁿ)，可以称为指数阶。

f(n)=n!时，时间复杂度为O(n!)，可以称为阶乘阶。

f(n)=(√n时，时间复杂度为O(√n)，可以称为平方根阶。

⑻ 数据结构(串)

给定两个串，s = "a1a2.....an"，t="b1b2....bm"，当满足以下条件之一时，s<t。

堆（Heap）的自有存储区，可为每一个新产生的串动态分配一块实际串长所需的存储空间，若分配成功，则返回一个指向起始地址的指针，作为串的基址。

与线性表相似，但因为串中每个元素都是一个字符，如果用链表存储串值，一个结点对应一个字符，就会存在很大的空间浪费。因此，一个结点可以存放一个字符，也可以考虑存放多个字符，最后一个结点若是未被占满，可用“#”或其他非串值字符补全。
这里后面算法描述当中所有顺序存储的字符串都是从下标为1的数组分量开始存储的，下标为0的分量闲置不用。

模式匹配不一定从主串的第一个位置开始，可以指定主串中查找的起始位置pos。
算法步骤：

BF算法时间复杂度分析如下：

当主串的第i个字符与模式串中第j个字符匹配失败时，主串的第i个字符（i指针不回溯）与模式串的第k（k<j ）个字符比较，则模式中的前k-1个字符串必需满足下列关系式：

若令next[j] ＝ k,则next[j]表明模式中第j个字符与主串相应字符失配时，在模式中需要重新和主串字符进行比较的字符位置，由此引出模式串中next函数的定义：

⑼ 什么是bf算法急急急～～

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P[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)。
下面是实现：
int Index(SString S,SString T,int pos)
{ /* 返回子串T在主串S中第pos个字符之后的位置。若不存在，则函数值为0。 */
/* 其中，T非空，1≤pos≤StrLength(S)。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]) /* 继续比较后继字符 */
{
++i;
++j;
}
else /* 指针后退重新开始匹配 */
{
i=i-j+2;
j=1;
}
if(j>T[0])
return i-T[0];
else
return 0;
}
else
return 0;
}

⑽ 字符串的模式匹配（BF算法与KMF算法）

Brute-Force算法的实现：

测试程序以及运行结果：

虽然没有任何丢失可能匹配字符的可能，但是每次的匹配没有用到前一次匹配的比较结果，比较多次重复，降低了算法效率。
时间复杂度：
m = pattern.length();
n = target.length();
最好的情况：O(m) (一次比较成功)
最坏的情况：O(n(n-m+1) m) 一般n>>m，所以O(n m) (比较到最后一次才成功）

先来一波kmp算法的 网络 介绍：

无回溯的模式匹配算法首先目标串的祛除了目标串的回溯，其次，通过getNext()算法，匹配串也做到了部分不回溯。

无回溯算法的核心是如何实现这个 next（） 算法：

实际上next()算法就是来 判断pattern的子字符串与当pattern的0位置开始的字符串是否相同，第一个next[0]默认为1，接下来的如果不相同next[i]为0，如果第一个相同，为0,若连续开始相同，则依次++1
如:

如果pattern的首字符在pattern剩余的字符串里没有再出现过，那么getNext()获取的next[]必然是[-1,0,...,0]这样的。

匹配方法如下：

kmp算法的最坏的比较次数是m+n，next算法的时间复杂度是0(m),kmp比较是O(n)，与BF算法相比，已经大大缩小了比较的时间。