综合改进Wu_Manber算法：提升超大文本匹配效率

"本文主要探讨了对Wu-Manber算法的综合改进，旨在优化多模式匹配的效率，尤其是在处理超大文本串时提高扫描速度。通过对跳跃距离、匹配过程和并行处理的改进，该算法在减少比较次数和提升并行处理能力上取得了进步，以应对模式串集合增加带来的效率下降问题。" 在多模式匹配领域，Wu-Manber算法是一种经典的解决方案，它针对BM（Boyer-Moore）和QS（Shift-And）算法在处理多个模式串时效率降低的问题进行了改进。Wu-Manber算法的核心是通过块字符扩展和散列表技术来提高匹配效率。预处理阶段，算法构建SHIFT表、HASH表和PREFIX表，分别用于存储跳跃距离、筛选候选模式串和过滤不必要的匹配尝试。 传统的Wu-Manber算法中，跳跃距离受限于字符块的匹配情况，而本文提出的改进策略使跳跃距离最大可达到模式串长度m+1，这意味着在匹配过程中可以跳过更多的无效位置，显著减少了比较次数。这种改进在应对大规模模式串集合时尤为重要，因为它能有效地减少匹配过程中的计算负担。 此外，文章还关注了匹配过程中的优化。在可能存在匹配的情况下，设计了新的策略以减少比较次数，这是通过更高效的数据结构和算法设计实现的，以确保在可能的匹配发生时能快速定位和验证。 最后，考虑到现代硬件的并行处理能力，改进后的算法充分利用这些资源进行并行计算。这种方法能够处理模式串集合的增加，避免了由于模式串增多导致的算法效率下降。通过并行化处理，算法可以在多个核心上同时进行匹配工作，从而大幅提升了对于超大文本串的扫描速度。 本文的贡献在于提出了一个综合改进的Wu-Manber算法，它结合了跳跃距离优化、匹配过程减少比较次数以及并行处理的优势，以适应现代计算机硬件的特性，特别是在处理大量模式串和大文本输入时，能更有效地进行多模式匹配，提高整体性能。这对于文本分析、搜索引擎优化和生物信息学等领域有着重要的应用价值。