存储优化的SMMA算法：降低AC自动机的存储开销

"本文主要探讨了一种针对存储优化的多模式匹配算法，称为SMMA，该算法旨在解决在AC自动机在处理大量字符集时的高存储开销问题。AC自动机虽然在多模式匹配中表现出色，但在字符集大的场景下，其内存需求较高。SMMA算法通过在构建Trie树的过程中采用正向表存储每个状态的后续状态指针和失配指针，避免存储所有字符的后继指针，从而有效地压缩了状态的存储空间。实验结果证实，SMMA算法在保持接近AC自动机的时间效率的同时，显著降低了存储需求。文章还对比了其他如Commentz-Walter、Wu-Manber以及一些改进的多模式匹配算法，讨论了它们的优缺点，并指出AC算法在大字符集下的空间复杂度挑战。此外，文章提到了一些其他试图优化存储空间的策略，如基于异构隐式存储的算法、选择性分群和位图方法，但这些方法或因空间压缩率低、效率下降、实现复杂或性能不稳定而不尽如人意。TUCKN等人的位图技术虽能压缩存储，但SMMA算法通过更加精细的优化，实现了在时间和空间效率上的平衡。" 本文深入分析了多模式匹配算法在应对大规模字符集时的挑战，特别是AC自动机的存储问题。AC自动机虽然能够高效地处理多个模式串的匹配，但其内存消耗随字符集增大而急剧上升。为了解决这一问题，SMMA（存储优化的多模式匹配算法）被提出。此算法的核心在于利用正向表，在构建Trie树时仅存储必要的状态指针和失配指针，而非所有字符的后继指针，这大大减少了每个状态的存储需求。实验数据证明，SMMA在保持高效匹配速度的同时，成功降低了存储开销。 文章还列举了其他多模式匹配算法，如Commentz-Walter算法利用坏字规则和好后缀规则提高匹配效率，而Wu-Manber算法通过预处理和部分匹配减少了匹配时间。然而，这些算法各有局限，如空间效率低下或实现复杂。相比之下，SMMA通过其独特的存储优化策略，成为解决大字符集匹配问题的一种更具吸引力的解决方案。 此外，文中还提及了一些尝试压缩存储的先进技术，包括基于异构隐式存储的方法、选择性分群和位图技术，但这些方法并未完全解决存储问题，或者牺牲了算法的运行效率。尽管有如AC-bitmap这样的技术试图结合位图压缩，但SMMA通过更精细的设计，在时间和空间效率之间找到了更好的平衡点。 SMMA算法提供了一种在不显著影响性能的前提下，显著降低多模式匹配算法存储需求的有效途径，尤其适用于处理大量字符集的情况。这种方法对于嵌入式开发和资源受限的系统具有重要的实践意义，因为它能够在保持算法性能的同时，有效地节省宝贵的内存资源。