所以，当模式串滑动到前缀与主串中{u}的后缀有部分重合的时候，并且重合的部分相等的时候，就有可能会存在完全匹配的情况。针对这种情况，我们不仅要看好后缀在模式串中，是否存在另一个匹配的子串。我们还要考察好后缀的后缀子串，是否和模式串的前缀子串相匹配。
这里我们再来解释一下字符串的后缀子串和前缀子串。所谓字符串A的后缀子串，就是最后一个字符跟A对齐的子串，比如，字符串abc的后缀子串是c、bc。所谓的前缀子串，就是起始字符和A对齐的子串。比如，字符串abc的前缀子串是a、ab。我们从好后缀子串中，找一个最长并且能和模式串前缀子串匹配的，假如是{v}。然后滑动到如图所示的位置。
到目前位置，我们的坏字符和好后缀就讲完了，我们接下来想这么一个问题。当模式串和主串中某个字符不匹配的时候，我们是选好后缀规则呢还是坏字符规则来计算向后滑动的位数呢？
我们可以分别计算坏字符规则和好后缀规则向后滑动的位数，然后取两个数的最大的，作为模式串往后滑动的位数。
BM算法的代码实现
我们接下来来看BM算法的代码是如何实现的。
"坏字符规则"中当遇到坏字符时，我们要计算后移的位数Ai-Bi，其中Bi的计算的重点。如果我们拿坏字符在模式串中顺序查找，这样是可以实现，不过效率比较低下。我们可以用大小256的数组，来记录每个字符在模式串中出现的位置。数组的下标对应的是字符的Ascii编码，数组中存储的是这个字符在模式串中的位置。
SIZE = 256 def generateBC(b, m): bc=[-1]*SIZE for i in range(m): accii=ord(b[i]) bc[accii]=i return b