多核并行近似子串匹配：空间高效方法

"一种空间高效的多核并行近似子串匹配方法，王佳英，王斌，杨晓春，东北大学信息与工程学院沈阳，发表于《计算机研究与发展》52( suppl. ):37-47, 2015年，涉及国家自然科学基金项目和国家自然科学基金港澳青年合作基金项目资助。" 该文章主要探讨了一种在多核处理器环境下实现空间高效、并行化的近似子串匹配方法。近似子串匹配是信息检索、信号处理和生物信息学等领域的重要问题，随着数据量的急剧增加，传统的单线程算法已无法满足处理速度的需求，因此，多核并行计算成为了提升性能的有效途径。 文章指出，随着计算机硬件的发展，多核处理器已经成为主流，这为解决大规模数据处理问题提供了新的机遇。在近似子串匹配问题中，如何充分利用多核架构的优势，同时减少内存消耗，成为了一个亟待解决的问题。作者提出的这种方法旨在通过优化算法设计，达到在保证匹配效果的同时，降低对内存资源的需求，提高匹配速度。 文章可能包含了以下几个关键知识点： 1. **近似子串匹配**：这是寻找一个主字符串中与给定模式字符串相似度较高的子串的过程。近似匹配允许一定程度的错误，如单个字符的插入、删除或替换，以适应不精确的搜索需求。 2. **多核并行计算**：利用现代多核处理器的并发执行能力，将任务分解为多个子任务并行处理，以提高计算效率。在近似子串匹配中，可以并行处理不同部分的字符串，缩短整体的匹配时间。 3. **空间效率**：在处理大量数据时，减少内存占用是优化算法的重要目标。这里可能涉及到数据结构优化，如使用位图、哈希表等高效数据结构，或者采用特定的压缩技术来减小存储需求。 4. **并行算法设计**：可能涉及了如何有效地将匹配任务分配到各个核心，以及如何处理并行计算中的同步和通信问题，以避免性能瓶颈。 5. **实验验证**：通常会通过实验证明所提出方法的性能，包括比较与传统单线程算法的运行时间和空间使用情况，以及与其他并行算法的比较。 6. **应用背景**：近似子串匹配在信息检索中用于模糊查询，信号处理中用于模式识别，生物信息学中则用于基因序列比对等，这些领域的实际需求推动了高效并行算法的研究。 文章可能详细讨论了算法的具体实现、并行化策略、性能分析和优化手段，对于理解多核环境下的近似子串匹配问题及其解决方法具有重要的理论和实践价值。