BM算法的效率是KMP算法的3-5倍，是一种效率高，构思巧妙的字符串匹配算法。
与基于前缀比较的暴力匹配算法以及KMP算法不同，BM算法采用基于后缀的比较方法，在BM算法中，包含了两个并行的比较方法：1.坏字符算法；2.好后缀算法。算法的核心在于，通过并行的坏字符与好后缀算法，计算出每次后移的最大位移（不超过模式串本身大小）。
算法的开始将待匹配字符串（textString）与模式串（patString）从头部进行对齐。自尾部开始进行字符比较，若尾部比较失败，则可通过一次比较确定匹配失败，进行位移操作。
如图，当模式串的E与A进行比较失败时，即可确定此次匹配失败，进入移位操作，通过坏字符算法与好后缀算法分别获取位移值，取两者中的最大值进行位移操作。下面，将详细对这两个算法进行分析。
坏字符算法：
当待匹配串中的当前字符与模式串中对应位置的字符串不一致时，当前字符即为坏字符，此时存在两种情况：1.坏字符不存在于模式串中；2.坏字符在模式串中存在，且最近一次出现位置为lastpostion(注：本文均采用数组记数方式，从0开始)；
依据公式: 位移数(Shift) = 坏字符在当前匹配串中的位置(position) - lastposition;
第一种情况下，坏字符不存在于模式串中，则记lastposition为-1，此时位移数即为当前的position + 1，亦即将整个patString移至当前坏字符的下一位进行匹配：
此时状态如上图所示，依然进行尾部匹配，此时为第二种情况，坏字符P存在于模式串中，position为6(与当前patString中匹配字符的位置对应)，lastposition为4，则
Shift = 6 - 4 = 2;
此时状态如下：
在接下来的匹配过程中，E,LE,PLE,MPLE这类尾部匹配的字符串均为好后缀(Good suffix).
好后缀算法：
Shift = 好后缀的位置 - 该后缀在搜索词中上一次出现的位置(last_position)
在比较时，由于算法本身采用后缀比较法，采用好后缀的最后字符的位置作为标记位置，则下一步状态如图：
Shift = postion of E(6) - last position of E(0) = 6;
到这里整个算法流程已经比较明确了，经过重复，后面的结果如下：
继续比较，发现坏字符P，按照公式进行移位：
Shift = 6 - 4 = 2；
自尾部比较，发现匹配，则返回结果，如当前搜索串在textString中的位置，进行标记，算法分析部分至此结束。
