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关于Sunday算法改进的字符串匹配方法的研究.pdf

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简介：
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。

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  • 关于Sunday算法改进的字符串匹配方法的研究.pdf
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    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。
     
  • 对Sunday字符串匹配算法的改进
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    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。
     
  • 字符串匹配算法的实现与比较：涵盖Sunday、KMP、Boyer-Moore和Horspool等方法
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    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`。
     
  • 关于改进ORB的图像特征匹配算法的研究
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    本研究针对ORB算法在图像特征匹配中的局限性，提出了一系列优化策略，旨在提升其鲁棒性和准确性。通过实验验证了改进方法的有效性，并探讨了潜在的应用场景。 针对ORB算法特征匹配精度低的问题,结合金字塔光流特性提出了一种优化方法。首先采用区域分块法处理待匹配图像以挑选出最佳匹配子块并减少无效的匹配区域；其次对这些子块提取ORB关键字，并计算描述符得到粗略的匹配点，通过使用金字塔光流追踪ORB特征点来获取它们的运动位移矢量从而剔除部分错误的粗配对。最后采用随机采样一致算法进一步去除冗余匹配点以获得更精确的结果。实验表明优化后的ORB算法满足实时性和精度的要求,其平均耗时约为原ORB算法的87%，且平均匹配率超过98%。
     
  • KMP字符串匹配的并行算法
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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。
     
  • 关于模板匹配算法在字符识别中的应用研究.docx
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    本文档探讨了模板匹配算法在字符识别领域的具体应用，分析其优势与局限，并提出改进方案以提升识别准确率和效率。 基于模板匹配算法的字符识别研究探讨了利用模板匹配技术进行字符识别的方法和技术细节。该文档分析了现有的字符识别方法，并提出了一种新的基于模板匹配的解决方案，以提高识别准确率和效率。通过实验验证，证明了所提出的算法在多种应用场景中的有效性和优越性。
     
  • KMP（字符串匹配）算法详解
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    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字符串匹配算法的并行计算
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    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。
     
  • 文学研究中的字符串查找模式匹配(KMP算法)助手
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    本工具旨在辅助文学研究者利用KMP算法高效搜索文本中特定词汇或短语，加速文献分析与比对过程。 我用C语言编写了一个程序，使用了KMP算法来实现从文件中查找字符的功能。
     
  • 关于字符识别算法的研究
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    本研究聚焦于探索和优化字符识别算法，涵盖光学字符识别（OCR）技术及其在现代信息处理中的应用，旨在提升各种场景下的字符检测与识别精度。 字符识别算法的研究探讨了该领域的基本方法和思路。这项研究对于车牌识别和其他字符识别技术具有重要意义。