SMMA: 存储优化的多模式匹配算法降低AC开销

本文主要探讨了一种针对AC（Aho-Corasick）自动机在模式串字符集较大时存储开销问题的存储优化多模式匹配算法——SMMA（Storage-Optimized Multiple Mode Matching Algorithm）。AC算法作为经典多模式匹配算法，其核心是构建一个Trie树结构，形成有限状态自动机，可以一次扫描主串完成所有模式匹配。然而，当字符集增大时，每个状态需要存储所有字符的后继指针，导致空间占用较高。 SMMA算法的核心创新在于Trie树建立阶段，它采用了正向表来存储每个状态的后续状态指针和失配指针，而不是传统的字符集所有字符的后继指针。这种设计显著地压缩了每个状态的存储空间，降低了空间复杂度。相比于AC算法，虽然时间效率保持相近，但存储效率得到了显著提升，尤其在内存资源受限的场景下，算法表现更为优秀。 文章提到，尽管有一些其他的研究试图通过异构隐式存储、分群策略或DFA状态压缩等方法来优化空间开销，如参考文献[9]和[10]，但它们要么空间压缩率不高，要么牺牲了算法效率。相比之下，SMMA算法提供了更均衡的性能，使得在保持匹配速度的同时，有效地解决了存储效率问题。 此外，文章还提到了一些其他多模式匹配算法，如Commentz-Walter算法（CW算法）通过跳跃匹配减少时间开销，Wu-Manber（WM）算法通过预处理和部分匹配提高效率，以及DFSA和QS算法的结合，利用失败信息进行跳过操作。这些算法各有优缺点，但都反映了模式匹配算法领域在不断寻求优化和改进的历程。 总结来说，SMMA算法作为一种存储优化的多模式匹配解决方案，对于处理大字符集场景下的模式匹配任务具有明显优势，值得在实际工程应用中进一步研究和推广。