设目标为t=“abcaabbabcabaacbacba”,模式为p=“abcabaa”，编程写出完整的BF算法，输出模式匹配时每一趟的匹配过程。

在Bloom Filter（布隆过滤器）算法中，用于检查元素是否在一个集合中，但它不是用来精确匹配字符串的。不过，如果你想要模拟一种简单的模式匹配算法，比如KMP（Knuth-Morris-Pratt）或Boyer-Moore算法，这里我们可以假设你是在寻找给定模式`p`在主串`t`中的所有非回文匹配位置。由于BF不适合这种场景，我会演示如何使用朴素的滑动窗口算法来找到所有匹配。

def naive_window_match(t, p):
    # 初始化
    t_len = len(t)
    p_len = len(p)
    matches = []

    # 滑动窗口开始于0
    i = j = 0

    while i < t_len - p_len + 1:
        # 如果子串和模式匹配
        if t[i:i+p_len] == p:
            matches.append(i)
            i += 1  # 移动窗口
        else:
            # 如果不匹配，尝试移动模式到下一个可能的位置
            j = max(0, j - 1)  # 如果模式前面有不匹配字符，从头开始比较
            i += 1  # 即使不匹配，也向右移一位

    return matches

# 示例
t = "abcaabbabcabaacbacba"
p = "abcabaa"
matches = naive_window_match(t, p)

for match in matches:
    print(f"Pattern found at position {match}")