编程语言提供的字符串查找函数，比如 Java 中的 indexOf()，Python 中的 find() 函数等，它们底层就是依赖接下来要讲的字符串匹配算法。
单模式字符串匹配算法有简单的BF 算法和 RK 算法，难懂的BM 算法和 KMP 算法。
多模式字符串匹配算法，就是在一个串中同时查找多个串，有 Trie 树和 AC 自动机。
BF 算法是最简单、粗暴的字符串匹配算法，它的实现思路是，拿模式串与主串中是所有子串匹配，看是否有能匹配的子串。所以，时间复杂度也比较高，是 O(n*m)，n、m 表示主串和模式串的长度。不过，在实际的软件开发中，因为这种算法实现简单，对于处理小规模的字符串匹配很好用。
RK 算法是借助哈希算法对 BF 算法进行改造，即对每个子串分别求哈希值，然后拿子串的哈希值与模式串的哈希值比较，减少了比较的时间。所以，理想情况下，RK 算法的时间复杂度是 O(n)，跟 BF 算法相比，效率提高了很多。不过这样的效率取决于哈希算法的设计方法，如果存在冲突的情况下，时间复杂度可能会退化。极端情况下，哈希算法大量冲突，时间复杂度就退化为 O(n*m)。
BF （Brute Force）算法，中文叫作暴力匹配算法，也叫朴素匹配算法。这种算法的字符串匹配方式很“暴力”，比较简单、好懂，但相应的性能也不高。
主串和模式串的概念:比如在字符串 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。
设主串的长度为n，模式串的长度为m，因为在主串中查找模式串，所以 n>m。
BF 算法的思想就是，穷举主串中起始位置分别是 0、1、2…、n-m 且长度为 m 的 n-m+1 个子串，看有没有跟长度为m的模式串匹配的：
1570498286430
BF 算法每次都比对 m 个字符，最坏情况下要比对 n-m+1 次，所以最坏情况时间复杂度是 O(n*m)。
BF 算法虽然相对其他字符串匹配算法，时间复杂度高，但却是一个最常用的字符串匹配算法，因为大部分情况下，模式串和主串的长度都不会太长。另外BF算法思想简单，代码实现简单不容易出错，即使有 bug 也容易暴露和修复。
在工程中，在满足性能要求的前提下，简单是首选。这也是KISS（Keep it Simple and Stupid）设计原则。
所以，绝大部分情况下，BF 朴素的字符串匹配算法就够用了。
python实现代码：
def bf(main, pattern) -> int:
"""bf暴搜 :param main: 主串 :param pattern: 模式串 :return: """ n = len(main)
m = len(pattern)
if n <= m:
return 0 if pattern == main else -1 for i in range(n - m + 1):
for j in range(m):
if main[i + j] != pattern[j]: break if j == m - 1: return i
return -1