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对Sunday字符串匹配算法的改进

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简介:
本文提出了一种针对Sunday字符串匹配算法的优化方法,通过改善模式表的构建规则,显著提升了大文本数据下的搜索效率和准确度。 字符串的模式匹配在信息搜索查询等领域具有重要作用,研究串匹配算法的效率具有重要的理论价值与实际意义。本段落基于对几种经典模式匹配算法的研究分析,提出了改进版Sunday算法——Zhusunday算法。 该改进主要体现在以下方面:当文本字符中出现不匹配模式字符串且该字符不是坏字符时,在从右向左进行字符串匹配的过程中,算法会进一步查找当前文本字符在模式串中的位置;找到后继续再向左匹配一次模式串的字符。若仍然不匹配,则相比原Sunday算法,改进后的Zhusunday算法会使模式窗口多移动一个单位。 该改进显著提高了模式匹配的执行效率,并通过大量对比实验验证了其有效性。结论表明,在实际应用中当坏字符数量较多时,改进后算法的最佳时间复杂度可达O(n/m),在相同的时间复杂度下相比Sunday算法可提高25%到50%的运行效率。

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客服
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  • Sunday
    优质
    本文提出了一种针对Sunday字符串匹配算法的优化方法,通过改善模式表的构建规则,显著提升了大文本数据下的搜索效率和准确度。 字符串的模式匹配在信息搜索查询等领域具有重要作用,研究串匹配算法的效率具有重要的理论价值与实际意义。本段落基于对几种经典模式匹配算法的研究分析,提出了改进版Sunday算法——Zhusunday算法。 该改进主要体现在以下方面:当文本字符中出现不匹配模式字符串且该字符不是坏字符时,在从右向左进行字符串匹配的过程中,算法会进一步查找当前文本字符在模式串中的位置;找到后继续再向左匹配一次模式串的字符。若仍然不匹配,则相比原Sunday算法,改进后的Zhusunday算法会使模式窗口多移动一个单位。 该改进显著提高了模式匹配的执行效率,并通过大量对比实验验证了其有效性。结论表明,在实际应用中当坏字符数量较多时,改进后算法的最佳时间复杂度可达O(n/m),在相同的时间复杂度下相比Sunday算法可提高25%到50%的运行效率。
  • 关于Sunday研究.pdf
    优质
    本文探讨了对Sunday算法进行优化以提高其在字符串匹配中的效率和性能。通过对模式串处理机制的改进,提出了一种新的高效匹配策略,并通过实验验证了该方法的有效性。 基于Sunday算法改进的字符串匹配算法由张超超和芦天亮提出。在入侵检测系统与协议识别技术中,字符串模式匹配算法发挥着至关重要的作用。本段落在分析几种经典模式匹配算法的基础上,提出了新的方法。
  • 实现与比较:涵盖Sunday、KMP、Boyer-Moore和Horspool等方
    优质
    本文探讨了多种经典字符串匹配算法,包括Sunday、KMP、Boyer-Moore及Horspool算法,并对其原理与性能进行了详尽对比分析。 string_match对比了各类字符串匹配算法的实现情况,并于2018年7月19日由MK创建。该程序实现了四种字符串匹配算法(Sunday、KMP、Boyer-Moore、horspool)并进行了测试。 文件说明如下: - search_string.h:包含对各个函数的声明。 - search_string.c:包含了头文件中所有函数的具体实现。 - search_string.o:由search_string.c编译得到,使用命令`gcc -c search_string.c`。 - search_test.c:主函数,用于测试功能。 - search_test:在Linux下可执行程序,最终的测试程序。该程序通过链接search_test.c和search_string.o生成,使用的命令为`gcc -o search_test search_test.c search_string.o`。
  • KMP(详解
    优质
    本文详细解析了KMP算法的工作原理和实现方法,旨在帮助读者理解如何高效地进行字符串匹配。 在程序开发过程中有许多字符串匹配算法可供选择。这里提供了一些算法的源代码,包括C#、C++ 和 Delphi 语言版本。大家可以下载后直接复制到自己的项目中使用。
  • KMP并行
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    本文探讨了KMP(Knuth-Morris-Pratt)算法在多核处理器上的并行实现方法,旨在提高字符串匹配效率。通过优化数据分布和任务调度策略,提出了一种高效、可扩展性强的并行方案。 KMP串匹配的并行算法及其在并行开发技术中的应用。
  • KMP并行计
    优质
    本文探讨了经典的KMP(Knuth-Morris-Pratt)字符串匹配算法,并提出了其在并行计算环境下的实现方法和优化策略。通过分析不同场景下的性能表现,为高效文本搜索提供了新思路。 串匹配问题在计算机科学领域具有重要的理论价值与实际应用意义,广泛应用于文本编辑、图像处理、文献检索、自然语言处理及生物信息学等领域。KMP(Knuth-Morris-Pratt)算法是解决这一问题的一种高效方法,特别适用于精确查找模式串在给定文本中的起始位置。 KMP算法的核心在于利用模式串自身的局部匹配特性来减少不必要的字符比较次数。当遇到不匹配情况时,根据预计算的next数组(或称部分匹配表),可以决定如何移动模式串以避免重新开始搜索过程。该数组记录了每个位置前缀与后缀的最大公共长度,使得在出现不一致时能够直接跳过已知匹配的部分,并继续比较下一个字符。 算法效率主要体现在构建和使用next数组的过程上。然而,在处理含有大量重复字符的模式串时,原始计算方式可能会导致性能下降。为此,一些研究者提出了改进的新next函数newnext,该函数不仅要求满足P[1, next(j) -1]=P[j-(next(j) -1), j-1]条件,还增加了P[next(j)] ≠ P[j]的限制以优化特定模式串处理效果。KMP算法的时间复杂度为O(n),其中n代表文本字符串长度。 在并行计算环境中,可以通过使用如MPI(消息传递接口)等技术来进一步提升性能。具体而言,在大规模数据处理场景下,可以将匹配任务分配给多个处理器独立执行,并汇总结果以加快整体速度。但需要注意的是,实现这种并行化方式时需解决同步与通信开销等问题。 综上所述,KMP串匹配算法凭借其高效性及灵活性在相关领域占据重要地位;通过不断研究和改进结合并行计算技术能够更好地应对实际应用中的挑战,并提高处理效率以支持文本处理、信息检索等领域的快速发展。
  • 用Python实现KMP
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    本篇文章详细介绍了如何使用Python编程语言来实现高效的KMP(Knuth-Morris-Pratt)字符串匹配算法,并探讨了其原理和应用场景。通过代码示例帮助读者深入理解该算法的工作机制,适合对数据结构与算法感兴趣的程序员学习参考。 KMP算法是一种改进的字符串匹配算法,由D.E.Knuth、J.H.Morris和V.R.Pratt同时发现,因此人们称它为克努特——莫里斯——普拉特操作(简称KMP算法)。KMP算法的关键是利用匹配失败后的信息,尽量减少模式串与主串的匹配次数以达到快速匹配的目的。具体实现就是通过一个next()函数来包含模式串的局部匹配信息。 下面是一个基于该文章思想用Python编写的示例: ```python import unittest def pmt(): # 函数的具体内容会根据算法逻辑进行编写,此处省略细节。 ``` 需要注意的是,上述代码中的`pmt()`函数需要依据具体的KMP算法实现来填充。
  • PPT演示文稿
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    本演示文稿深入浅出地介绍字符串匹配算法的基本概念、原理及应用,涵盖多种经典算法如KMP、Boyer-Moore,并探讨其在实际场景中的高效实现。 常见的字符串匹配算法及其实现方法有很多,包括但不限于KMP、BM(Boyer-Moore)以及Rabin-Karp等算法。这些算法各有特点,在不同的应用场景中表现出不同的效率优势。例如,KMP算法通过预处理模式串来避免不必要的字符比较,从而提高了搜索速度;而BM算法则利用目标字符串中的信息进行快速跳转,减少无效的匹配过程;Rabin-Karp算法借助哈希技术可以有效地解决多重模式匹配问题。 这些算法在实际应用中有着广泛的应用场景,比如文本编辑器、搜索引擎和病毒扫描软件等。选择合适的字符串匹配算法对于提高程序性能至关重要。
  • C++中/通
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    本文章主要介绍在C++中如何实现字符串与通配符的匹配,包括基础概念、常见算法以及实际代码示例。 C++实现字符串匹配函数,可以支持通配符的匹配功能。
  • C语言中实现
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    本文探讨了在C语言环境中实现多种字符串匹配算法的方法与技巧,包括KMP、BM和Sunday等经典算法。 以下提供几种字符串匹配算法的C语言代码实现供参考:平凡算法(SimpleSM);KMP算法(KMPSM);BM算法(bmSM);RK算法(rkSM)。