你是怎么写的啊？丢出来看看啊～

因为要深度递归，所以效率是关键，最好是函数内嵌 汇编实现。

逆下一个牛人写的 检测Inline hook的程序： KsSuperSword(1.25)
效率还不错的

URL:
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Boyer-Moore

内存搜索函数? What does it mean?
是搜索内存的函数?还是搜索内存中的函数?
如果是想查找函数的话,直接用CALL的递归就可以,不是什么麻烦的东西.KsSuperSword就用的这种方法.
直接搜索内存数据最好在驱动中做,速度比R3快得多.

字符串查找算法中，最著名的两个是KMP算法（Knuth-Morris-Pratt)和BM算法（Boyer-Moore)。两个算法在最坏情况下均具有线性的查找时间。但是在实用上，KMP算法并不比最简单的c库函数strstr()快多少，而BM算法则往往比KMP算法快上3－5倍。但是BM算法还不是最快的算法，这里介绍一种比BM算法更快一些的查找算法。

例如我们要在"substring searching algorithm"查找"search"，刚开始时，把子串与文本左边对齐：

substring searching algorithm
search
^

结果在第二个字符处发现不匹配，于是要把子串往后移动。但是该移动多少呢？这就是各种算法各显神通的地方了，最简单的做法是移动一个字符位置；KMP是利用已经匹配部分的信息来移动；BM算法是做反向比较，并根据已经匹配的部分来确定移动量。这里要介绍的方法是看紧跟在当前子串之后的那个字符（上图中的 'i')。

显然，不管移动多少，这个字符是肯定要参加下一步的比较的，也就是说，如果下一步匹配到了，这个字符必须在子串内。所以，可以移动子串，使子串中的最右边的这个字符与它对齐。现在子串'search'中并不存在'i'，则说明可以直接跳过一大片，从'i'之后的那个字符开始作下一步的比较，如下图：

substring searching algorithm
　　　　search
　　　　^

比较的结果，第一个字符就不匹配，再看子串后面的那个字符，是'r',它在子串中出现在倒数第三位，于是把子串向前移动三位，使两个'r'对齐，如下：

substring searching algorithm
　　　　　 search
　　　　　　　^

哈！这次匹配成功了！回顾整个过程，我们只移动了两次子串就找到了匹配位置，是不是很神啊?!可以证明，用这个算法，每一步的移动量都比BM算法要大，所以肯定比BM算法更快。

下面是这个算法的c代码。注意我假设了每个字符的值都介于0-127之间（即纯ascii码）。

char *qsearch(const char *text, int n, const char *patt, int m)
{
// get the length of the text and the pattern, if necessary
if (n < 0)
n = strlen(text);
if (m < 0)
m = strlen(patt);
if (m == 0)
return (char*)text;

// construct delta shift table
int td[128];
for (int c = 0; c < 128; c++)
td[c] = m + 1;
const char* p;
for (p=patt; *p; p++)
td[*p] = m - (p - patt);

// start searching...
const char *t, *tx = text;

// the main searching loop
while (tx + m <= text + n) {
for (p = patt, t = tx; *p; ++p, ++t) {
if (*p != *t) // found a mismatch
break;
}
if (*p == 0) // Yes! we found it!
return (char*)tx;
tx += td[tx[m]]; // move the pattern by a distance
}
return NULL;
}

注：这个查找算法称为Sunday算法，它是BM算法的一种改进型。在一下篇中，将介绍更进一步的改进算法。

415K9s2c8@1M7q4)9K6b7g2)9J5c8W2)9J5c8Y4N6%4N6#2)9J5k6r3W2Y4L8g2)9J5k6i4g2F1K9i4k6Q4x3X3c8E0L8s2k6Q4x3X3g2X3M7W2)9J5c8W2)9%4c8h3I4W2j5%4u0G2M7g2)9J5c8Y4y4@1M7X3W2F1k6#2)9J5c8R3`.`.

好东西，鸡蛋壳