BM點演算法

① bm是什麼意思呢

如下：

1、BM（BM匹配演算法）：BM演算法被認為是亞線性串匹配演算法，它在最壞情況下找到模式所有出現的時間復雜度為O(mn)，在最好情況下執行匹配找到模式所有出現的時間復雜度為O(n/m)。

2、BM（Black Matrix）是指在玻璃、塑料、金屬或樹脂等材料上進行的電子印刷。我們現有的智能手機屏幕上周邊的有色部分就是BM的一種。

3、BM（絕對標高）BM指絕對標高，也就是說與理論的黃海平面基準的高度。絕對標高叫『高程』，是國家規定全國統一採用的一個水準系統，叫『黃系高程』，這個系統規定以青島水準原點為0.000為標准，根據這個標准大地測量引測出當地的相當高度值就是高程。

例如，當地規劃指定某建築物底層室內地面的高程是128.550（米），為了勘察、設計、施工方便，就把該建築物底層室內地面的高度定為±0.000，為了區別，就叫這點的建築標高（±0.000）叫做『相對標高』，而把這點的高程（128.550）叫做『絕對標高』。

4、BM（魔獸爭霸獸族英雄）：魔獸爭霸人物獸族英雄劍聖簡稱。劍聖（BM）一個物理輸出英雄，主要的操作技巧是前期合理運用疾風步去別人家裡騷擾，主偷敵人英雄，可以造成敵方前期相當大的牽制。

5、BM（前西德的波尼M(BoneyM)演唱組）前西德的波尼M (Boney M)演唱組是七八十年代十分受人矚目的一個演唱組，樂隊成員來自四面八方，有的來自西印度群島，有的來自牙買加。製作人是弗朗可·菲林(Frank Fariam)。

② 指出BM演算法與KMP演算法的區別

KMP演算法和BM演算法，它們分別是前綴匹配和後綴匹配的經典演算法。
1、因為路由表中的每個表項都指定了一個網路，所以一個目的地址可能與多個表項匹配。最明確的一個表項，即子網掩碼最長的一個，就叫做最長前綴匹配。
2、之所以這樣稱呼它，是因為這個表項也是路由表中，與目的地址的高位匹配得最多的表項。

③ 面試必備——BM字元串查找演算法

字元串的一種基本操作是子字元串查找：給定一端長度為N的文本字元串text和一個長度為M(M<N)的模式字元串pattern，在文本字元串中查找和該模式字元串相同的子字元串。在這互聯網時代，字元串查找的需求在很多情景都需要，如在文本編輯器或瀏覽器查找某個單詞、在通信內容中截取感興趣的模式文本等等。

子字元串查找最簡單的實現肯定是暴力查找：

可以看到，暴力查找的最壞時間復雜度為O(N*M)，實際應用中往往文本字元串很長（成萬上億個字元），而模式字元串很短，這樣暴力演算法的時間復雜度是無法接受的。

為了改進查找時間，人們發明了很多字元串查找演算法，而今天的主角 BM演算法 （Bob Boyer和J Strother Moore發明，簡稱BM演算法）就是其中的一種。

不同於暴力查找演算法的逐個字元對比，BM演算法充分使用 預處理模式字元串 的信息來盡可能跳過更多的字元。在暴力演算法中，比較一個字元串都是從首字母開始，逐個比較下去。一旦發現有不同的字元，就需要從頭開始進行下一次比較，就需要將字串中的所有字元一一比較。BM演算法的核心思路在於，文本字元串從左到右檢索，模式字元串從右到左檢索，當模式字元串的一個字元pattern[j]和文本字元串的字元text[i+j]不匹配時，那麼在模式字元串中查找字元text[i+j]是否存在索引k，使得pattern[k] == text[i+j]，k若存在， k應該為滿足條件的最右索引 。此時存在三種情景：

通過這種字元的移動方式來代替逐個比較，正是BM演算法的高效的關鍵所在！那麼我們怎麼知道文本字元串的字元是否存在於模式字元串中？對的，預處理。我們在查找前，先建立一張包含文本字元串的所有字元的字母表， 這張表中記錄著字母表中的每個字元在模式字元串中出現的最靠右的索引，如果在字元在模式字元串中不存在，那麼值為-1。

有了這張表，我們在查找時就可以高效的移動i。構建這張表很簡單：

構建好表，我們只需要按上面分析的情景，出現字元不匹配時，通過表，把i向右平移到具體位置即可。BM完整演算法實現如下：

由於不匹配的情況屬於大多數，所以一般情況下，BM演算法的時間復雜度為O(N/M)，是線性級別的！可以說是非常高效了。但它需要額外的空間字母表大小R，所以BM演算法是以空間換時間的。

至此，BM字元串查找演算法已經分析完了，其實算是一種比較簡單的演算法，學習起來很快就能搞懂～

面試必備——KMP字元串查找演算法

④ 體重的BM值是怎樣算出來的

健康值＝體重指數（BM）
體重指數（BMI）是國際通用的衡量人體重的方法,
計算的方法是：BMI=體重（公斤）除以身高（米）平方.
我國專家認為,中國人屬亞洲人種,最佳值應該是20-22,BMI大於22.6為超重,BMI大於30為肥胖.

⑤ bm是什麼意思

bm的意思是：一種演算法。

BM演算法被認為是亞線性串匹配演算法，它在最壞情況下找到模式所有出現的時間復雜度為O(mn)，在最好情況下執行匹配找到模式所有出現的時間復雜度為O(n/m)。

BM演算法主要思想描述如下

(1)模式字元串的匹配順序是從右向左:

(a)首先將P和T對齊，即p和t對齊。

(b)然後匹配從模式字元串P的最右端字元開始，即判斷p[m]和t[m]是否匹配：如果匹配成功，則向左移動判斷p[m-1]和t[m-1]是否匹配，如此循環下去；如果匹配不成功，則進行字元串滑移。

(2)字元串滑移啟發式策略：

(a)壞字元移動啟發式策略。

(b)好後綴移動啟發式策略。

兩種策略的使用：如果同時滿足兩種策略使用條件時，選兩者中較大的作為模式串向右滑移的距離。

⑥ 體重的BM值是怎樣算出來的

體質指數（BMI）=體重（kg）÷身高^2（m）

EX：70kg÷（1.75×1.75）=22.86

舉例：

例如：一個人的身高為1.75米,體重為68千克，他的BMI=68/(1.75^2)=22.2（千克/米^2）當BMI指數為18.5～23.9時屬正常。

BMI值原來的設計是一個用於公眾健康研究的統計工具。當我們需要知道肥胖是否對某一疾病的致病原因時，我們可以把病人的身高及體重換算成BMI值，再找出其數值及病發率是否有線性關聯。不過，隨著科技進步，現時BMI值只是一個參考值。

(6)BM點演算法擴展閱讀

成人的BMI數值：

過輕：低於18.5

正常：18.5-23.9

過重：24-27

肥胖：28-32

非常肥胖, 高於32

由於存在誤差，所以BMI只能作為評估個人體重和健康狀況的多項標准之一。

指標

標准

傳統的是成人體重標準是少於30，但亞洲成人指標近被改為27.5。一個BMI達到24的亞洲成年人被認為是超重，而理想指數是18.5至23.9。

兒童的BMI數值並不單單適用於成年人。對於成長中的兒童，我們亦可利用他們的BMI值來推算他們是否超重。以上的BMI計算式亦適用於2-20歲的人，但他們的過重及過輕指標，並非由一個固定的BMI值決定。