提高模式串匹配效率的新算法

"该资源是一篇发表于2017年2月的陕西科技大学学报的文章，由赵晓、何立风、王鑫、姚斌、巢宇燕和王亚妮等人共同撰写。文章主要讨论了一种基于BM算法和Horspool算法改进的高效模式串匹配算法，旨在提高字符串搜索的效率。通过应用坏字符移动策略，从多个移动参考量中选取最大值来优化模式串的移动，从而实现更快速的匹配。实验结果证明了新算法在任何不匹配位置都能提供当前模式串的最大移动量，提升了匹配效率。该研究的关键词包括模式匹配、字符串匹配、BM算法和Horspool算法，属于计算机科学中的TP393.0分类，文献标志码为A级论文。" 正文: 模式串匹配是计算机科学中的一个重要问题，广泛应用于文本处理、数据挖掘、生物信息学等领域。经典的模式串匹配算法如KMP、Boyer-Moore（BM）和Horspool算法等，都是为了提高在长文本中查找特定模式串的效率。 BM算法是一种著名的后缀匹配算法，其核心思想是利用模式串的已匹配部分信息，通过坏字符规则和好后缀规则减少不必要的比较次数。坏字符规则允许我们在不匹配时根据模式串中最后一个已匹配字符的位置来确定一个可能的跳过长度，而好后缀规则则进一步利用模式串的后缀信息进行跳过。 Horspool算法是对BM算法的一种简化实现，它只使用了坏字符规则，并且计算移动量的过程更为简洁，但牺牲了一定的性能。在Horspool算法中，每个字符对应一个预计算的坏字符表，用于确定不匹配时的移动量。 文章提出的高效模式串匹配算法结合了BM算法和Horspool算法的优点。它不仅利用了坏字符规则，而且在每个不匹配位置上，对匹配成功的部分的每个字符都应用坏字符移动策略，从而获取多个可能的移动参考量。这些参考量是根据模式串预先计算得到的，确保了在任何位置的不匹配时，都能快速决定下一个比较位置。 通过选取这些参考量中的最大值作为当前移动量，算法能够尽可能地跳过更多的字符，减少不必要的比较，从而提高了匹配速度。实验结果证实了这种方法的有效性，它能够在任何位置给出当前模式串的最大移动量，这意味着在处理大量文本时，该算法相比传统方法能更快地找到目标模式串。 这篇论文提出的算法是对已有模式串匹配技术的创新，它通过改进策略提升了搜索效率，对于处理大规模文本数据的场景具有显著的实际意义。同时，这种结合现有算法并优化的思想也为未来模式串匹配算法的研究提供了新的思路。