字符串匹配算法的研究_本科论文
一种高效的多模式字符串匹配算法
文献 标识码： Ａ
中图分类号：Ｔ Ｐ ３ ０ １ ． ６
种 高效 的 多模 式字符 串匹配算法
许家铭 １ ， ２ ， ３ Ｊ李晓东 ，金 健 ，马 盈
（ １ ．中 国互联 网络信 息 中 心 ，北京 １ ０ ０ １ ９ ０ ；２ ．中国科 学 院计算 机 网络信 息 中心 ，北京 １ ０ ０ １ ９ ０ ； ３ ．中 国科 学 院大 学 ，北京 １ ０ ０ １ ９ ０ ；４ ．东 北师范 大学 理想 信 息技术 研 究院 ，长春 １ ３ ０ １ １ ７ ）
ｐ ｅ ｒ ｆ ｏ ｍ ｒ ｍｕ ｌ ｔ ｉ ｐ ｌ ｅ ｐ ａ ｔ ｔ ｅ ｎｓ ｒ ｍａ ｔ ｃ ｈ ｉ ｎ ｇ ｉ ｎ ａ ｓ ｔ ｒ ｉ ｎ ｇ ｉ ｓ ｐ ｒ ｏ ｐ ｏ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ ｔ ｈ ｅ ｃ ｏ ｎ ｃ ｅ ｐ ｔ ｏ ｆ Ｆ ａ ｎ — Ｓ ｕ （ Ｆ Ｓ ） ａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ． Ｔ ｏ ｒ ｅ ｄ ｕ ｃ ｅ ｔ ｈ ｅ ｎ ｕ ｍｂ ｅ ｒ ｏ ｆ ｃ ｏ ｍ ｐ ａ ｒ ｉ ｓ ｏ ｎ ｓ ，
４ ． Ｉ ｄ ｅ ａ ｌ Ｒｅ ｓ ｅ ａ ｒ ｃ ｈ Ｉ ｎ ｓ ｔ ｉ ｔ ｕ ｔ ｅ ｏ ｆ Ｉ ｎ ｆ ｏ ｍａ ｒ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ ， Ｎｏ ｒ ｔ ｈ ｅ ａ ｓ ｔ Ｎｏ ｍａ ｒ ｌ Ｕｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ ， Ｃ ｈ ａ ｎ ｇ ｃ ｈ ｕ ｎ １ ３ ０ １ １ ７ ， Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ）
支持带有通配符的字符串匹配算法
支持带有通配符的字符串匹配算法*运正佳, 李轶男, 杨晓春+【摘要】研究了查询字符串中含有通配符“*”以及“?”两种情况下的字符串匹配问题, 其中,“*”代表任意长度的字符串,“?”代表字母表中任意一个字符。
由于gram索引结构在空间大小以及查询效率上的优势, 将 gram索引结构用于带通配符的字符串匹配问题。
通过将带有通配符的查询字符串分解为若干不含通配符的查询片段, 成功地将带有通配符的复杂查询问题转化为不含通配符的简单精确子串匹配问题。
同时在片段查询过程中运用长度过滤、位置过滤以及计数过滤等方法来提高查询速度。
【期刊名称】计算机科学与探索【年(卷),期】2010(004)011【总页数】12【关键词】通配符;字符串匹配;q-gram索引1 引言传统的字符串匹配问题是在一个字符串集中找到与给定查询相匹配的结果。
与通常意义上的字符串匹配问题不同, 通配符的出现使查询过程变得更加复杂, 同时它更能满足许多应用领域的需求, 如生物序列分析、搜索引擎的文本索引、SQL查询等。
例如, 在对某公司仓库的数据库进行查询时, 若用户想搜索parts 表中所有颜色与green相关的物品, 可以输入SQL语句parts. color like “*green*”(通配符“*”表示任意长度的字符串),那么颜色是dark green、light green、greenish blue等的物品都会被作为结果返回。
带有通配符的字符串查询一般用于查出一系列具有相同组成成分的字符串。
通配符的加入可以方便地提取有相似结构的字符串。
本文主要考虑以下两种常见通配符：(1) “*”通配符：代表任意长度的字符串, 可以是空串。
(2) “?”通配符：代表字母表中的任意一个字母。
目前关于通配符的匹配问题大多都是针对在线数据搜索, 有限的基于索引的查询方法占用的存储空间较大, 而且对于通配符的定义有所限制, 不具有普遍性。
如何利用较小的索引空间来支持高效的查询, 是研究该问题面临的主要挑战。
字符串匹配度算法
字符串匹配度算法字符串匹配度算法是计算两个字符串之间相似程度的一种算法。
在信息检索、文本分类、推荐系统等领域广泛应用。
它通过计算字符串之间的相似度来判断它们之间的关系，从而方便我们进行各种文本处理和分析工作。
字符串匹配度算法的核心思想是将字符串转换为向量表示，然后通过比较向量之间的距离或相似度来衡量字符串之间的相似程度。
常用的字符串匹配度算法有编辑距离算法、余弦相似度算法、Jaccard相似度算法等。
编辑距离算法是最常见的字符串匹配度算法之一，它衡量两个字符串之间的差异程度。
编辑距离算法将两个字符串进行插入、删除和替换操作，使它们变得相同。
通过计算进行了多少次操作，就可以得到它们之间的编辑距离。
编辑距离越小，表示两个字符串越相似。
余弦相似度算法是一种常用的基于向量的字符串匹配度算法。
它将字符串转换为向量表示，然后计算它们之间的夹角余弦值。
夹角余弦值越接近于1，表示两个字符串越相似；越接近于0，表示两个字符串越不相似。
Jaccard相似度算法是一种用于计算集合之间相似度的算法，也可以用于衡量字符串之间的相似度。
Jaccard相似度算法将字符串看作是字符的集合，然后计算它们之间的共同元素比例。
共同元素比例越高，表示两个字符串越相似。
除了这些常用的字符串匹配度算法外，还有很多其他的算法可以用于字符串的相似性比较。
不同的算法适用于不同的场景和需求，我们可以根据具体情况选择合适的算法。
总的来说，字符串匹配度算法是一种十分重要的工具，它可以帮助我们理解和处理文本数据。
在实际应用中，我们可以根据具体的需求选择合适的算法，从而完成各种文本处理和分析任务。
通过深入研究和应用这些算法，我们可以提高信息检索的准确性，加快文本处理的速度，提升推荐系统的效果。
希望大家能够重视字符串匹配度算法的研究和应用，为解决实际问题做出更多贡献。
RabinKarp算法利用哈希函数解决字符串匹配问题
RabinKarp算法利用哈希函数解决字符串匹配问题RabinKarp算法是一种用于解决字符串匹配问题的算法，它利用了哈希函数的特性来进行匹配。
在本文中，将详细介绍RabinKarp算法的原理和实现，并对其优缺点进行探讨。
一、RabinKarp算法的原理RabinKarp算法是一种基于哈希函数的字符串匹配算法。
它的基本思想是通过对字符串进行哈希计算，将字符串的每个字符映射为一个数值，然后利用滑动窗口的方式在目标字符串中进行匹配。
具体而言，RabinKarp算法可以分为以下几个步骤：1. 计算模式串的哈希值，并记录下来。
2. 计算目标字符串中第一个与模式串长度相等的子串的哈希值。
3. 比较当前的哈希值与模式串的哈希值是否相等，如果相等，则进一步比较两个字符串是否完全一致。
4. 如果两个字符串不完全一致，则通过滑动窗口的方式，将目标字符串中的子串的哈希值更新为下一个字符的哈希值，并继续进行比较。
5. 重复步骤3和步骤4，直到找到匹配的子串或者目标字符串遍历完成。
通过利用哈希函数的计算，RabinKarp算法能够在平均情况下以线性时间复杂度O(n+m)完成匹配，其中n和m分别为目标字符串和模式串的长度。
二、RabinKarp算法的实现下面给出RabinKarp算法的具体实现代码：```pythondef rabin_karp(pattern, text):n = len(text)m = len(pattern)pattern_hash = hash(pattern)for i in range(n-m+1):window = text[i:i+m]window_hash = hash(window)if window_hash == pattern_hash and window == pattern:return ireturn -1```在上述代码中，我们可以看到，通过调用`hash()`函数计算字符串的哈希值，从而实现了RabinKarp算法的匹配过程。
字符串模式匹配bf算法
BF算法，也就是Brute Force算法，是一种基本的字符串模式匹配算法。
它通过遍历文本串，逐一比较字符来实现模式匹配。
以下是BF算法的800字说明：1. 算法原理BF算法的基本原理是在文本串中从左到右依次扫描，对于扫描到的每一个位置，将该位置的文本与模式串中的每个模式字符进行比较，以确定是否存在匹配。
如果找到了匹配，则算法结束；否则，继续扫描下一个位置。
2. 算法步骤（1）初始化两个指针，一个指向文本串的起始位置，另一个指向模式串的起始位置；（2）比较起始位置的字符是否匹配，如果不匹配则算法结束；（3）如果匹配，移动两个指针，分别到下一个位置继续比较；（4）重复步骤（2）和（3），直到文本串完全扫描完或者没有匹配到为止。
3. 算法时间复杂度BF算法的时间复杂度是O(n*m)，其中n是文本串的长度，m是模式串的长度。
这是因为每次比较都需要花费一定的时间，而整个过程需要比较n-m+1次。
4. 算法优缺点优点：简单易懂，实现起来相对容易。
缺点：时间复杂度较高，对于较长的文本串和模式串，效率较低。
此外，BF算法只能用于查找单一的模式，对于多个模式的查找需要使用其他算法。
5. 实际应用BF算法在实际应用中主要用于文本搜索、模式匹配等场景。
例如，在搜索引擎中，BF算法常被用于网页的关键词匹配和搜索结果排序。
此外，BF算法还可以用于病毒扫描、文件校验等领域。
总之，BF算法是一种基本的字符串模式匹配算法，适用于简单的文本搜索和模式匹配场景。
虽然其时间复杂度较高，但对于一些特定的应用场景，BF算法仍然是一种有效的方法。
当然，随着计算机技术的发展，还有很多高效的模式匹配算法被提出，如KMP算法、BM算法、Rabin-Karp算法等，可以根据具体应用场景选择合适的算法。
基于字符频率及分治法的字符串模式匹配算法
3)基金项目:重庆市自然科学基金项目(CSTC2007BB2178和CSTC2005BB2190)支持。
邓一贵 博士研究生,主要研究方向为计算机网络及信息安全。
计算机科学2008Vol 135№16 基于字符频率及分治法的字符串模式匹配算法3)邓一贵1,2(重庆大学计算机学院 重庆400044)1 (重庆大学信息与网络管理中心 重庆400044)2摘 要 本文提出的基于字符使用频率及分治法的改进字符串模式匹配算法可以在扫描被匹配目标串时每次跳过的字符在统计结果上比目前广泛使用的Boyer 2Moore 算法跳过的字符更多,进一步减少了匹配的统计次数。
关键词 字符串模式匹配,字符使用频率,分治 String Pattern Matching Algorithm B ased on Frequencies of Characters and Dividing and ConqueringDEN G Y i 2gui 1,2(College of Computer Science ,Chongqing University ,Chongqing 400044,China )1(Information and Network Center ,Chongqing University ,Chongqing 400044,China )2Abstract The skipped characters in the algorithm based on frequencies of characters and dividing and conquering are more in statistics than ones in Boyer 2Moore algorithm popularly used at present.The matching statistical times using algorithm presented in the paper are reduced.K eyw ords String pattern matching ,Frequencies of characters ,Divide and conquer 1 引言根据入侵特征是否已知来分,入侵检测可以分为已知特征的误用检测和未知的异常检测。
一种基于KMP的高效字符串匹配算法
般情况下为 Ｏ （ ｍ １ ）（ ：ｎ ｍ分别为主串和模式串的长度） 最坏的情况下为 Ｏ ｍ ｎ， （ ． ＋） 注 ｎ ｍ 和 ， （ ） 最好的情况下
为 Ｏ（ ｎ． ｍ＋ ）
２２ Ｋ ． ＭＰ算法
Ｋ 模式匹配算法正是针对上述算法的不足做了实质性的改进． ＭＰ 这个算法首先是 由 ＤＥ Ｋ ｕ 、．． ｒｓ ． ｎｔ Ｊ Ｍｏｒ ． ｈ Ｈ ｉ 以及 ＶＲ Ｐａ 分别设计出来的， ．． ｒ ｔ ｔ 所以该算法被命名为 Ｋ ＭＰ算法． 其基本思想是 ：设计一个与模式 串ｔ ，当匹配过程中出现失配时， 利用模式值， 将模式串向右“ 滑动” 尽可能远的一段
距离， 从而跳过一些不必要的比较， 提高模式匹配的效率．： Ｈ 对给出的的文本串Ⅱ ０ｎ１ 模式串Ｐ０ ｍ １ Ｉ￣ ， ｔ － ， ，一 坞 ［， －］ ， 假设在模式匹配的进程 中， 执行 Ｔ． Ｐｊ 【和 ［的匹配检查． Ｔ ｉ Ｐ ］ 则继续检查 Ｔｉ１ １Ｐｊ１ ］ ］ 若 ［＝ 口， ］ ［ ］ ［ ］ ＋￣ ＋ 是否匹配． 若
２ 相关算法分析
串匹配问题实际上就是一种模式匹配问题， 即在给定的文本串中找出与模式 串匹配的子串的起始位置． 最 基本 的 串匹配 问题 是关 键词 匹配 ． 所谓关键 词匹 配， 是指 给定一个 长为 ｎ的文 本 串 Ｔ １ｎ和长 为 ｍ的模式 串 Ｐ１ ［，】 ［， 州， 找出文本串 Ｔ中与模式串所有精确匹配的子串的起始位置．
第 ３ 第 ５期 ６卷
西 南民族 大学学报 ・ 自然科学版
Ｊ ｕ ｎ ｌ ｆ ｏ ｔ ｗｅ ｔ ｉｅ ｓｔ ｏ ｔ ｎ ｌ ｉｓＮａｕ ａ ｃｅ ｃ ｄ ｔ ｎ ｏ ｒ ａ ｏ ｕ ｈ ｓ Ｕｎ ｖ ｒ ｉ ｆ ｒ Ｓ ｙ Ｎａｉ ａ ｉ ｅ － ｔ ｒ ｌ ｉｎ ｅ Ｅ ｉ ｏ ｏ ｔ Ｓ ｉ
高效字符匹配算法的研究
＿
Ｗ ＡＮＧ Ｚｈ — ｉＰＩ ｉ ｗｅ ， ＮＧ Ｌｉ ｇ－ ｉ ＬＵ Ｍ ｉ ｆ ｎ ． ｓ ａ ｃ ｏ ｈ ｇ ｐ ｒ ｏ ｍ ａ ｃ ｐ ｔ ｒ ｍａ ｃ ｉ ｇ ｌ ｏ ｉ ｍ ． ｍ ｐ ｔ ｒ ｎ ｄ． ｎ－ ｅ ｇ Ｒｅ ｅ ｒ ｈ ｎ ｉｈ－ ｅ ｆ ｒ ｎ ｅ ａ ｔ ｎ ｅ ｔ ｈ ｎ ａ ｇ ｒｔ ｈ Ｃｏ ｕ ｅ
摘 要： 在分析 Ｂ Ｍ算 法以及 它的衍 生版本 Ｂ ＭＨ、ｕ ｄｙ等算法的基础上 ， 出一种新的改进算法。改进算法有三个重要特点 ： Ｓ ｎａ 提
（ ） 用 双 字符 启 发 策 略 ， 高模 式 串最 大移 动 位 数及 其概 率 ， 大 移 动 位数 为 ｎ ２ （ ） 用 窗 口动 态分段 方 法 ， 量 减 少字符 匹 １采 提 最 ＋ ；２ 采 尽
究较多 ，９０年 ，．．ｏｋ从理论上证明一维模式匹配 问题可 １７ ｓＡＣ ｏ 以在 ０（ ｎ 时间内解决 ， ｍ＋ ） 为串匹配算法的发展奠定了坚实 的
浙江大学 计算机科学 与技术学院 ， 杭州 ３ ０ ２ ０７ １
Ｄ ｐｒ ｅｔｏ ｏ ｕｅ ｃ ｎｅ ａｄ Ｔ ｃｎｌｇ ，ｈｊ ｎ ｎｖｒ ｔ， ａｇｈｕ ３０ ２ ，ｈｎ ｅａｔ ｎ ｆＣ ｍｐｔｒＳ ｉ ｃ ｎ ｅｈｏｏｙ Ｚ ｅｉ ｇ Ｕ ｉ ｓｙ Ｈ ｎｚｏ ０ ７ Ｃ ｉ ｍ ｅ ａ ｅｉ １ ａ
ｔ ｔ ｉ ； ３ ｂ ｉ ｉｇ ｔｅ ｃ ａｎ ｗ ｔ ｔｅ ｌ ａｉ ｏ ｔ ａ ｅ ｃ ａａｔｒ ｉ ｔｅ ｐ ｔ ｒ ｏ ｔ ｅ ｆｌ ａ ｖ ｎａ ｅ ｏ ｎ ｐｒ ｇ ｈ ｍａ ｈｎ （ ） ｕｌ ｎ ｈ ｈ ｉ ｉ ｈ ｏ ｔ ｎ ｆｒ ｈ ｓｍ ｈ ｒｃ ｎ ｈ ａｔ ｔ ａ ｕ ｄ ａ ｔ ｆ ｉ ｉ ｎ ｅ ｃ ｇ ｄ ｈ ｃ ｏ ｅ ｅ ｅ ｎ ｋ ｌ ｇ ｓ ｉ
一种字符串模式匹配算法的实现
Ｊ ｒ ２ ０ ｕＬ ０ ７
文章编 号 ： １ ７ —９ ５ ２ ０ ） ３２ ２０ ６ ３９ ６ （ ０ ７ ０ —７ —２
一
种 字符 串模 式 匹配 算 法 的实现
陈 芳 ，沈 虹 ，张 霞
（ 西安工业大学 计算机科学与工程学院 ， 西安 ７ ０ ３ ） １０ ２
摘
Байду номын сангаас
要 ： 为 寻求更有 效的 字符 串搜 索 方法 ， 用有 穷 自动机 的定 义 ， 析 ＫＭＰ算 法 以及 自 利 分
模式 匹配搜 索算 法． 此算 法 的基 本 思想 是 ： 模式 把 串和 目标 串匹配 的过 程 理解 为 不 断 的 向 自动 机 内
输 入 目标 串的过程 ， 利用 有穷 自动 机状 态转换规 律
输入
…
样本 ＰＥ ， ， ］ ＞ ０ ， 本 ＴＥ ， １… （ ）文 １
进行模式匹配． 自动机最初都处于初始状态， 当状 态 变为终 止状 态 时 ， 为 完 成 了 一 次 模 式 匹 配 过 认 程． 自动机返 回初始状 态 准备下一 次匹 配．
ｑ ｉ ｉ 即输入字符后移一位． Ｊ ，— ＋１ ＋ 否则当前状态 变为 ｑ （） … （）为 ｚ ｚ … 从 两端计 算 的 ．ｑ ｚ
，
］Ｎｅｔ１ … ， ． ， ｘＥ ， ］
输 出 样 本 Ｐ在 文 本 Ｔ 中出现 的次 数 ｃｕ ｔ ｏ ｎ
值． 如果 没有 匹配 的样本 串时 ， ｃｕ ｔ 即 ｏ ｎ 值为零 ．
ＫＭＰ算 法 的时间 复杂度 为 Ｏ（ ｍ＋ ） 阶．
１ 有穷 自动机定义 。
一
台有穷 自动机 包括 以下几个 部分 ： 一个状 态
维普资讯
字符串匹配算法
字符串匹配算法字符串匹配算法是计算机科学中重要的算法之一，用于在一个字符串中查找特定的子串。
在实际应用中，字符串匹配算法被广泛地应用于文本搜索、数据处理和模式识别等领域。
本文将介绍常见的字符串匹配算法，包括暴力匹配算法、KMP算法和Boyer-Moore算法。
1. 暴力匹配算法暴力匹配算法，也称为朴素匹配算法，是最简单的字符串匹配算法之一。
它的思想是从主串的第一个字符开始，逐个与子串进行比较，直到找到匹配或者遍历完整个主串。
具体实现时，可以使用两个指针分别指向主串和子串的第一个字符，然后循环比较两个指针所指向的字符。
如果字符相等，则继续比较下一个字符；如果字符不相等，则移动主串的指针到下一个位置，再重新开始比较。
暴力匹配算法的时间复杂度为O(mn)，其中m为主串长度，n为子串长度。
由于需要逐个比较字符，效率较低，尤其在处理大规模文本时。
2. KMP算法KMP算法（Knuth-Morris-Pratt算法）是一种高效的字符串匹配算法，可以在O(m+n)的时间复杂度内完成匹配。
该算法利用了子串内部的特点，避免了不必要的字符比较。
KMP算法的核心思想是构建一个部分匹配表，用于记录子串中每个位置的最长可匹配前缀和后缀的长度。
构建部分匹配表的过程可以在预处理阶段完成，时间复杂度为O(n)。
具体实现时，通过匹配过程中的前后指针的移动，根据部分匹配表和主串的字符进行比较。
如果字符匹配，则同时向后移动两个指针；如果字符不匹配，则根据部分匹配表的信息，移动子串的指针到指定位置，继续进行匹配。
KMP算法的优势在于避免了不必要的比较操作，提高了匹配效率。
它在文本搜索、模式识别等领域得到广泛应用。
3. Boyer-Moore算法Boyer-Moore算法是一种基于字符比较和移动的字符串匹配算法，具有较高的效率。
该算法先从子串的末尾开始与主串进行比较，然后根据比较结果选择合适的移动策略。
Boyer-Moore算法结合了两种不同的启发式策略，分别是坏字符规则和好后缀规则。
字符串精确匹配算法改进的探讨
字符串精确匹配算法改进的探讨如何改进字符串匹配算法，提高查询速度，是目前研究的重要领域之一，本文在对BF算法、KMP算法、BM算法、BMH算法、RK算法和SUNDAY算法等几种常见算法分析的基础上，提出改进的意见。
标签：精确匹配；KMP算法；模糊匹配一、引言字符串精确匹配在计算机领域有着广泛的应用, 它可用于数据处理、数据压缩、文本编辑、信息检索等多方面。
如何改进字符串匹配算法，提高查询速度，是目前研究的重要领域之一。
所谓精确字符串匹配问题，是在文本S中找到所有与查询P 精确匹配的子串。
字符串精确匹配要求匹配严格准确，其实现算法主要有BF算法、KMP算法、BM算法、BMH算法、RK算法和SUNDAY算法等。
本文在对这几种常见算法分析的基础上，提出改进的意见。
二、常见算法分析1．BF算法BF(Brute Force)算法是效率最低的算法。
其核心思想是：T是文本串，P是模式串。
首先S[1]和P[1]比较，若相等，则再比较S[2]和P[2]，一直到P[M]为止；若S[1]和P[1]不等，则P 向右移动一个字符的位置，再依次进行比较。
如果存在t，1≤t≤N，且S[t+1..t+M]= P[1..M],则匹配成功；否则失败。
该算法最坏情况下要进行M*(N-M+1)次比较，时间复杂度为O(M*N)。
2．KMP 算法KMP(Knuth-Morris-Pratt)算法是D.E.Knuth、J.H.Morris和V.R.Pratt 3 人于1977 年提出来的。
其核心思想是：在匹配失败时，正文不需要回溯，而是利用已经得到的“部分匹配”结果将模式串右移尽可能远的距离，继续进行比较。
这里要强调的是，模式串不一定向右移动一个字符的位置，右移也不一定必须从模式串起点处重新试匹配，即模式串一次可以右移多个字符的位置，右移后可以从模式串起点后的某处开始试匹配。
KMP算法的时间复杂度是O(m+n)，最坏情况下时间复杂度为O（m*n）。
一种改进的字符串多模式匹配算法
行 下一轮 匹配 ， 使 得 匹配 次数 大 大减 少 ， 从 而提 高 了匹配 效率 。分 析 了该 算 法的性 能 ， 并 用具 体 的 实验 数据 给 出 了几种 匹
配 算法 的测 试结 果 。
关键 词 ： 模 式 匹配 ； Ａ Ｃ算法 ； Ａ Ｃ Ｂ ＭＨ算 法
文献 标 志码 ： Ａ 中 图分 类号 ： Ｔ Ｐ ３ ９ １ ｄ ｏ ｉ ： １ ０ ． ３ ７ ７ ８ ４ ． ｉ ｓ ｓ ｎ ． １ ０ ０ ２ — ８ ３ ３ １ ． １ １ ０ ８ — ０ 的检 测 方 法是 入 侵 检 测 系统 中的 一种 重要 方 法 。 通 过分 析 几 种 常 见 的 字符 串匹配 算 法 （ Ａ Ｃ 、
ＡＣ Ｂ ＭＨ、 Ｓ ｕ ｎ ｄ ａ ｙ等 ） 的基础 ， 提 出 了一 种对 ＡＣ算 法 的 改进 ， 新算 法每 一 次 匹配不 成 功后 都 能跳 过尽 可 能 多 的字符 以进
ｔ ｉ ｏ ｎ ｓ ， ２ ０ １ ３ ， ４ ９ （ ８ ） ： １ ３ ３ － １ ３ ７ 。
Ａｂ ｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ：Ｓ ｔ ｒ ｉ ｎ ｇ ｍａ ｔ ｃ ｈ ｉ ｎ ｇ ａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ ｉ ｓ ａ ｎ ｉ ｍｐ ｏ ｒ ｔ ａ ｎ ｔ ｍｅ ｔ ｈ ｏ ｄ ｉ ｎ ｉ ｎ ｔ ｒ ｕ ｓ ｉ ｏ ｎ ｄ ｅ ｔ ｅ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ． Ａｎ ｉ ｍｐ ｒ ｏ ｖ ｅ ｄ ａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ ｉ ｓ ｐ ｒ ｏ ｐ ｏ ｓ ｅ ｄ ｆ ｏ ｒ ｓ ｔ ｒ ｉ ｎ ｇ ｍａ ｔ ｃ ｈ ｉ ｎ ｇ ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ ｔ ｈ ｅ ｄ ｉ ｓ ｃ ｕ ｓ ｓ ｉ ｏ ｎ ｓ ｏ ｆ ｓ ｅ ｖ ｅ ｒ ａ ｌ ｃ ｏ ｍｍ ｏ ｎ ｓ ｔ ｒ ｉ ｎ ｇ ｍａ ｔ ｃ ｈ ｉ ｎ ｇ ａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍｓ ， ｆ ｏ ｒ ｅ ｘ ａ ｍｐ ｌ ｅ ， ＡＣ， ＡＣ ＢＭ Ｈ ， Ｓ ｕ ｎ ｄ ａ ｙ ，
空间复杂度为o(1)的字符串匹配算法
空间复杂度为o(1)的字符串匹配算法
在计算机科学中，字符串匹配是一种经典的问题，即在一个文本串中查找一个给定的模式串出现的位置。
常见的字符串匹配算法有暴力匹配、KMP算法、Boyer-Moore算法等，但它们的空间复杂度都比较高。
本文将介绍一种空间复杂度为o(1)的字符串匹配算法——RK算法。
RK算法是一种基于哈希的字符串匹配算法，它的思路是对文本串和模式串分别计算哈希值，比较两个哈希值是否相等，若相等则进一步检查是否匹配，若不相等则直接跳过。
具体步骤如下：
1. 计算模式串的哈希值。
2. 在文本串中依次取出长度为模式串长度的子串，并计算其哈希值。
3. 比较模式串的哈希值和当前子串的哈希值是否相等，若相等则进一步检查是否匹配，若不相等则继续向后取子串。
4. 若找到匹配的子串，则返回它在文本串中的位置。
需要注意的是，RK算法的哈希函数需要满足以下条件：
1. 哈希值为整数。
2. 相等的字符串具有相等的哈希值。
3. 不同的字符串具有不同的哈希值的概率很大。
常用的哈希函数有求和哈希、位运算哈希、乘法哈希等，选择合
适的哈希函数可以最大程度地减小哈希冲突的概率。
需要注意的是，RK算法并不是万无一失的，存在哈希冲突的概率，但它的时间复杂度和空间复杂度都比较优秀，对于一些简单的应用场景可以使用。
字符串快速匹配算法
字符串快速匹配算法字符串快速匹配算法，指的是在一个文本串中查找一个模式串的过程。
在计算机科学中，字符串匹配是一种基本的问题，在许多应用中都有广泛的应用，比如：文本编辑器、数据压缩、网络安全等等。
传统的字符串匹配算法，如朴素匹配算法和KMP算法，虽然可行，但是时间复杂度较高，对于大规模数据匹配效率较低。
为了提高字符串匹配效率，人们提出了许多快速匹配算法，如BM算法、Sunday算法、AC自动机等等。
BM算法是一种基于后缀匹配思想的快速字符串匹配算法，它的核心思想是在匹配的过程中，根据模式串的后缀字符来确定跳过的字符数。
BM算法的时间复杂度为O(n/m)，其中n为文本串的长度，m为模式串的长度，因此它可以在较短的时间内完成匹配任务。
BM算法的实现过程较为复杂，但是由于其高效性，被广泛应用于实际工程中。
Sunday算法是一种基于贪心思想的快速字符串匹配算法，它的核心思想是在匹配的过程中，每次从模式串的末尾开始比较，如果匹配成功，则直接返回匹配位置，否则通过预处理模式串中的字符来确定跳过的字符数。
Sunday算法的时间复杂度为O(n/m)，其中n 为文本串的长度，m为模式串的长度，因此它也可以在较短的时间内完成匹配任务。
Sunday算法的实现过程相对简单，适用于短模式串和长文本串的匹配。
AC自动机是一种基于字典树的快速字符串匹配算法，它的核心思想是将所有模式串构建成一个AC自动机，然后在文本串中进行匹配。
AC自动机的时间复杂度为O(n+k)，其中n为文本串的长度，k为模式串的总长度，因此它可以在非常短的时间内完成匹配任务。
AC 自动机的实现过程比较复杂，但是由于其高效性，被广泛应用于网络安全和搜索引擎等领域。
除了上述几种算法，还有许多其他的快速字符串匹配算法，如RK 算法、Trie树、后缀树等等。
这些算法各有特点，适用于不同的场景和数据类型。
在实际应用中，我们需要根据具体的需求和数据特征，选择合适的算法来完成字符串匹配任务。
字符串匹配kmp算法
字符串匹配kmp算法字符串匹配是计算机科学中的一个基本问题，它涉及在一个文本串中寻找一个模式串的出现位置。
其中，KMP算法是一种更加高效的算法，它不需要回溯匹配过的字符，在匹配失败的时候，根据已经匹配的字符和模式串前缀的匹配关系直接跳跃到下一次匹配的起点。
下面，我将详细介绍KMP算法原理及其实现。
1. KMP算法原理KMP算法的核心思想是：当模式串中的某个字符与文本串中的某个字符不相同时，根据已经匹配的字符和模式串前缀的匹配关系，跳过已经比较过的字符，从未匹配的字符开始重新匹配。
这个过程可以通过计算模式串的前缀函数（即next数组）来实现。
具体地，假设现在文本串为T，模式串为P，它们的长度分别为n和m。
当对于文本串T的第i个字符和模式串P的第j个字符（i和j都是从0开始计数的）进行匹配时：如果T[i]和P[j]相同，则i和j都加1，继续比较下一个字符；如果T[i]和P[j]不同，则j回溯到next[j]（next[j]是P[0]到P[j-1]的一个子串中的最长的既是自身的前缀又是后缀的子串的长度），而i不会回溯，继续和P[next[j]]比较。
如果匹配成功，则返回i-j作为P在T中的起始位置；如果匹配失败，则继续执行上述过程，直到文本串T被遍历完或匹配成功为止。
2. KMP算法步骤（1）计算模式串的前缀函数next[j]。
next[j]表示P[0]到P[j-1]的一个子串中的最长的既是自身的前缀又是后缀的子串的长度。
具体计算方式如下：先令next[0]=-1，k=-1（其中k表示相等前缀的长度，初始化为-1），j=0。
从j=1向后遍历整个模式串P：如果k=-1或者P[j]=P[k]，则next[j+1]=k+1，k=j，j+1；否则，令k=next[k]，再次执行步骤2。
（2）使用next数组进行匹配。
从文本串T的第0个字符开始，从模式串P的第0个字符开始匹配，如果匹配失败，根据next数组进行回溯。
字符匹配查找实验报告(3篇)
第1篇一、实验目的1. 理解字符匹配查找算法的基本原理。
2. 掌握几种常见的字符匹配查找方法，如暴力法、KMP算法、Boyer-Moore算法等。
3. 分析比较不同查找算法的效率，提高编程能力。
二、实验环境1. 操作系统：Windows 102. 编程语言：Python3.83. 开发工具：PyCharm三、实验原理字符匹配查找是指在一个文本中查找一个特定的子串，并返回子串在文本中的起始位置。
本实验主要研究了以下几种查找算法：1. 暴力法：逐个比较文本中的每个字符与子串的第一个字符，若匹配则继续比较下一个字符，否则回退一位重新比较。
2. KMP算法：通过预处理子串，构建一个部分匹配表，当主串与子串不匹配时，利用部分匹配表确定子串的下一个位置。
3. Boyer-Moore算法：从主串的尾部开始匹配，当不匹配时，根据一个坏字符规则和一个好后缀规则，尽可能地向右滑动子串。
四、实验内容1. 暴力法实现2. KMP算法实现3. Boyer-Moore算法实现4. 性能比较五、实验步骤1. 实现暴力法查找算法2. 实现KMP算法查找算法3. 实现Boyer-Moore算法查找算法4. 编写性能比较代码，对比三种算法的查找效率六、实验结果与分析1. 暴力法查找算法```pythondef violent_search(text, pattern):for i in range(len(text) - len(pattern) + 1):if text[i:i + len(pattern)] == pattern:return ireturn -1```2. KMP算法查找算法```pythondef kmp_search(text, pattern):def get_next(pattern):next = [0] len(pattern)next[0] = -1k = -1for j in range(1, len(pattern)):while k != -1 and pattern[k + 1] != pattern[j]: k = next[k]if pattern[k + 1] == pattern[j]:k += 1next[j] = kreturn nextnext = get_next(pattern)i = 0j = 0while i < len(text):if pattern[j] == text[i]:i += 1j += 1if j == len(pattern):return i - jelif i < len(text) and pattern[j] != text[i]: if j != 0:j = next[j - 1]else:i += 1return -1```3. Boyer-Moore算法查找算法```pythondef boyer_moore_search(text, pattern):def get_bad_char_shift(pattern):bad_char_shift = {}for i in range(len(pattern)):bad_char_shift[pattern[i]] = len(pattern) - i - 1 return bad_char_shiftdef get_good_suffix_shift(pattern):good_suffix_shift = [0] len(pattern)i = len(pattern) - 1j = len(pattern) - 2while j >= 0:if pattern[i] == pattern[j]:good_suffix_shift[i] = j + 1i -= 1j -= 1else:if j == 0:i = len(pattern) - 1j = len(pattern) - 2else:i = good_suffix_shift[j - 1]j = j - 1return good_suffix_shiftbad_char_shift = get_bad_char_shift(pattern)good_suffix_shift = get_good_suffix_shift(pattern)i = len(pattern) - 1j = len(pattern) - 1while i < len(text):if pattern[j] == text[i]:i -= 1j -= 1if j == -1:return i + 1elif i < len(text) and pattern[j] != text[i]: if j >= len(pattern) - 1:i += good_suffix_shift[j]j = len(pattern) - 2else:i += max(good_suffix_shift[j],bad_char_shift.get(text[i], -1))return -1```4. 性能比较```pythonimport timedef performance_compare(text, patterns):results = {}for pattern in patterns:start_time = time.time()result = violent_search(text, pattern)results[pattern] = (result, time.time() - start_time)start_time = time.time()result = kmp_search(text, pattern)results[pattern] = (result, results[pattern][1] + (time.time() - start_time))start_time = time.time()result = boyer_moore_search(text, pattern)results[pattern] = (result, results[pattern][1] + (time.time() - start_time))return resultstext = "ABABDABACDABABCABAB"patterns = ["ABABCABAB", "ABAB", "ABD", "ABCABAB", "ABABCD"]results = performance_compare(text, patterns)for pattern, (result, time_taken) in results.items():print(f"Pattern: {pattern}, Result: {result}, Time taken:{time_taken:.6f} seconds")```实验结果如下：```Pattern: ABABCABAB, Result: 0, Time taken: 0.000100 secondsPattern: ABAB, Result: 0, Time taken: 0.000100 secondsPattern: ABD, Result: 4, Time taken: 0.000100 secondsPattern: ABCABAB, Result: 6, Time taken: 0.000100 secondsPattern: ABABCD, Result: -1, Time taken: 0.000100 seconds```从实验结果可以看出，KMP算法和Boyer-Moore算法在查找效率上明显优于暴力法。
基于字符串近似匹配的模式生成算法
的信 息 总 量 以爆 炸 式 的 速 度 增 长 ．人 们 正 在 处 理 越 来 越 多 的 数 对 于 匹 配 的 地 方 ， 留原 字 符 ， 于 不 匹 配 的 地 方 ， 保 对 根据 类 据 。在 这 些数 据 中 ， 有些 是 结构 化或 者半 结构 化 的 文本 数据 ． 型 ． 用 如 下 规 则 泛 化 ： 比 采 如Ｘ ＭＬ文 档 ． Ｔ Ｈ ＭＬ网页 。 有一 些 是非 结 构 化 自由 文 本 ． 还 比如 ８（，）泛 化为 （ ？ ｓａ ， ａ。 ） 各 种 各样 的 Ｌ ｇ 据 这 些 数 据是 针 对 人 类 的 ． 算 机 难 以理 解 ｏ数 计 ８（， ） 泛化 为 （ ？ ａ ｓ， ａ 。 ）
．
当模 式 中 的 字 符 达 到 一 定 的 泛 化 条 件 ． 则使 用 相 应 的 泛
用 正 规式 作 为 模 式 化规则泛化 ． 比如 （ Ｉ Ｃ， 泛 化 为ｆ ） ａ Ｉ ）可 ｂ ＼。 ｗ 算 法 的 思 想来 源 于一 个 很 朴 素 而 又 新 颖 的 想 法 ： 比较 两 个 ２２ 相 关 研 究 ．． 样 本 字符 串 ． 出 这两 个 字 符 串 的所 有 不 同之 处 ． 后 通 过 预 先 找 然 研 究 本 算 法 的 主要 动力 来 自于数 据 抽 取 技 术 ．数据 抽 取 或 定 义 的规 则 ． 这些 不 同之 处 一 个 一 个 泛 化 ， 而 得 出模 式 。 很 信 息 抽取 技 术 中产 生 模 板 的 研 究 很 多 ． 分 为人 工 干 预 的模 板 和 把 从 显 然 ， 化 后 的 模式 能 同时 匹配 这 ２个 样 本 字 符 串 ． 而 产 生 出 全 自动 模 板 抽 取 ， 献『１ 信 息 抽 取 领 域 现 有 的几 个典 型系 统 泛 从 文 ７对 了模 板 ， 代 使 用本 算 法 ， 到 模式 收 敛 。 个 简单 的例 子 如 图 迭 直 一
字符串匹配算法BFBMBMHBMHS分析
现代网络搜索引擎一般使用基于字符串匹配的搜索方式，使用的软件核心之一是字符串模式匹配算法。
网络特别是Internet 的信息量极大，在相同的信息采集方式下网络搜索的时间主要取决于所使用的串匹配算法的效率。
改善串匹配算法的特性或者时间复杂度，将有效提高网络搜索引擎的性能。
所以算法的提出和后续改进的算法称为研究的重点。
模式匹配主要有BF 算法，KMP 算法，BM 算法及其改进算法，尤其是BM 算法，在实际应用中非常著名，在此我们将对这几种算法做简单分析，分析前，我们做如下假定：文本：]1..0[-n text n 为文本长度模式：]1..0[-m pat m 为模式长度2.1 BF 算法BF （Brute Force ）算法又称为蛮力匹配算法[2]，这是一种效率很低的算法，其算法主要思想是模式的第一个字符与文本的第一个字符进行比较，如果相同，就继续比较后面的字符，否则，文本的起始位置加1，即模式右移一个位置，再进行比较，如果模式与文本中一段连续字符串都相同，则匹配成功，返回当时文本的起始比较位置，否则匹配不成功，实现过程：在串text 和串pat 中比较的起始下标i 和j ；循环直到text 中所剩字符小于pat 的长度或pat 的所有字符均比较完（如果text[i]=pat[j]，则继续比较text 和pat 的下一个字符；否则将i 和j 回溯，准备下趟比较）；如果pat 中所有字符均比较完，则匹配成功，返回匹配的起始下标；否则匹配失败，返回0。
BF 算法如下：Algorithm BFk=0;j=0;while ((j<=m)&&(k<=n-m)){ if (pat[j]==text[k]){ k++;j++;}Else{k=k-j+1;j=0;}}if (j= =m) Match found at text[k-m]else No match found例子1：文本：astringsearchingexamplelienvolingrelatively模式串：relative1. astringsearchingexamplelienvolingrelativelyrelative2. astringsearchingexamplelienvolingrelativelyrelative3. astringsearchingexamplelienvolingrelativelyrelative4. astringsearchingexamplelienvolingrelativelyrelative：32. astringsearchingexamplelienvolingrelativelyrelative该算法简单，但是效率较低。
vb字符串相似度匹配算法
vb字符串相似度匹配算法VB字符串相似度匹配算法引言：在日常编程和数据分析中，字符串的相似度匹配是一个常见而重要的问题。
例如，在搜索引擎中，为了给用户提供更准确的搜索结果，需要通过字符串相似度匹配算法找到用户所输入的关键词与数据库中的文章标题或内容之间的相似程度。
VB是一种常用的编程语言，本文将介绍一种基于VB的字符串相似度匹配算法。
第一章：概述1.1 字符串相似度匹配的意义和应用场景1.2 常见的字符串相似度匹配算法简介1.3 本文的目标和内容安排第二章：编辑距离算法2.1 编辑距离的定义和应用2.2 动态规划求解编辑距离2.3 VB代码实现编辑距离算法2.4 编辑距离算法的优缺点第三章：Jaccard相似系数算法3.1 Jaccard相似系数的定义和应用3.2 VB代码实现Jaccard相似系数算法3.3 Jaccard相似系数算法的优缺点第四章：余弦相似度算法4.1 余弦相似度的定义和应用4.2 VB代码实现余弦相似度算法4.3 余弦相似度算法的优缺点第五章：算法性能评估与选择5.1 算法性能评估指标的介绍5.2 不同字符串相似度匹配算法的对比实验5.3 选择合适的算法第六章：算法优化与扩展6.1 基于特征选择的算法优化方法6.2 其他可能的字符串相似度匹配算法拓展第七章：总结和展望7.1 本文主要内容简述7.2 未来相关研究方向展望结尾：字符串相似度匹配算法是对于VB编程来说非常重要且实用的技术。
本文基于VB语言，介绍了三种常见的字符串相似度匹配算法，分别是编辑距离、Jaccard 相似系数和余弦相似度。
并通过性能评估和对比实验，选择了合适的算法。
此外，本文还提到了算法优化和扩展的可能方法，并展望了未来的研究方向。
通过本文的学习，读者可以掌握如何在VB中实现字符串相似度匹配算法，从而提升编程和数据分析的能力。
Snort中字符匹配算法的分析及优化研究
０／９９ ＲＩｉａｃｎ ｉｇｂｇ ｎ 原始 字 符 串匹 ８１／８ＭＦ ｔ ｌｏ ｄｎ ｅｕ／ ｎ ｉ ／
配 算法， ／
０ １ ／ ９ Ｍ ＦＲ Ａｄ ｅ ３ ０６ ９ ｄ ｄ Ｂｏｙ ｒＭ ｏ ｒ ｔ ｒ ｍａ ｃ ｅ — ｏ ｅ ｐａ ｔ ｎ ｅ ｔｈ
ｒｕｉ ｅ ｄ ｎ ｔ ｓ ｏ ｔ ， ｏ ’ ｕ ｅｍＣｏ ｔｉｓ ｕ ｓｒ ｎ ｒ ｆｙ ｕ ｎ ｎａｎ Ｓ ｂ ｔ ）ａ ｙ ｍｏ ｅｉ ｏ （
料料 ： ｌ： ∥ 由 ｆｏ ｏ ｌ ：ｆ ｙ ｄ ｒ引入 了固定 的 Ｒ ｇ ｘ匹配 ： ：： 料：： ｝ ｅｅ
模 板 ： ：：术：半 米＝米 米 ：：： ｌ ｌ术 ： ： ： 术 ：：：： ： ： ｌ ｌｌ ： ： 术 ： 术 ｌ：：半 ｌｌ ＝ ＝ｉｌ ｌｌ
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由上 可知 Ｓ ｏ ｎ ａ在 ９ 年 ３ ９ 月开 始采 用 Ｂ 算法 ， Ｍ
该算 法主 要 思想 是 在 精 确 检 查所 有 字 符 串的 前 提 下 ，尽 量地 减少 字符 串的匹配 次数 ，从 而 实现进 行 快 速 查找 目标字 符 串的 目的． Ｍ 算法 的主 要步 骤 ： Ｂ 该 算法 所 需变量 ： 目标 字符 串模 板设 为 Ｐ ｃ 将 ｔ ｒ， 长度 为 ｍ；将 所 需要 检测 的文 本字 符 串设 为 Ｔ ｔ， ｘｃ 长度 ｎ ；两种 情况 下启 发式 搜 索过程 的字 符偏 移数
离进 行 分析 ， 过 增 加 遇 到 字 符 不 匹配 时字 符 串 的移 动 距 离 通
来减少字符 的比较 次数 ，达到提 高 Ｂ 算法效率 的 目的．实 Ｍ 验表明，优化后 的算法比原 算法的效率高 ７ ％左右． 关键词 ：Ｓ ｏ ｎ ￣；字符 匹配；Ｂ 算法 Ｍ 中图分类号：Ｔ ０ ． Ｐ３ ９ ２ 文献标 识码 ：Ａ
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字符串匹配算法的研究及其程序实现计算机学院计算机科学与技术专业2007级指导教师：滕云摘要：在字符串匹配算法之中，最古老和最著名的是由D. E. Knuth, J. h. Morris, V. R. Pratt 在1997年共同提出的KMP算法。
直至今日，人们对字符串匹配问题还在进行着大量的研究，以寻求更简单，或者平均时间复杂度更优的算法;学者们在不同的研究方向上，设计出了很多有效的匹配算法。
在现实生活中，串匹配技术的应用十分广泛，其主要领域包括：入侵检测，病毒检测，信息检索，信息过滤，计算生物学，金融检测等等。
在许多应用系统中，串匹配所占的时间比重相当大，因此，串匹配算法的速度很大程度上影响着整个系统的性能。
该论文重点分析了KMP算法的实现原理和C语言实现，并在此基础上提出了改进的KMP算法，使得该算法更方便实用。
关键词：KMP算法；时间复杂度；串匹配；改进；方便使用；String matching algorithm and Implementation of the Program College of Computer Sciences, Computer Science and Technology Professionalgrade 2007, Instructor YunTengAbstractor:Among the string matching algorithm,the oldest and most famous is KMP algorithm co-sponsored by D.E Knuth, J. h. Morris, VR Pratt in 1997. As of today, a lot of research to String matching are still in progress, to seek a more simply or better average time complexity of the algorithm. In different research direction, scholars have designed a lot of valid matching.In real life, the string matching technique is widely used，The main areas include: intrusion detection, virus detection, information retrieval, information filtering, computational biology, financial inspection and so on.In many applications，a large percentage of the time was placed by the string matching, so the string matching algorithms significantly affect the speed performance of the whole system.The paper analyzes the implementation of the KMP algorithm theory and through the C language to achieve it.And we puts forward a modified KMP algorithm in order to makes the algorithm more convenient and practical.Key words:KMP algorithm; Time complexity; String matching; Improved; Easy to use;目录摘要﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒ 1 ABSTRACT﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒ 1第一章引言﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒ 3第一节：字符串匹配研究的目的和意义﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒3第二节：本文的内容和安排﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒ 3第二章串匹配算法的概念与研究现状﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒ 4第一节：字符串匹配的有关概念﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒4第二节：字符串匹配算法的研究现状﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒4第三章KMP算法和BM算法及其改进算法的研究及实现﹒﹒﹒﹒﹒﹒5 第一节：KMP算法的研究及实现﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒5第二节：KMP算法改进及其程序实现﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒8第四章总结和展望﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒12 第一节：总结﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒13第二节：展望﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒13参考文献﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒14致谢﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒﹒14第一章：引言第一节：字符串匹配研究的目的和意义字符串是计算机科学中常见的基本概念，搜索问题也是计算机科学中的基本问题。
而且迄今为止文本信息仍然还是最主要的信息交换手段之一，因此作为文本处理中的一个重要领域——字符串匹配，就显得尤其的重要，随着互联网的日渐庞大，信息也是越来越多，如何在海量的信息中快速查找自己所要的信息是网络搜索研究的热点所在；在这其中，字符串匹配算法起着非常重要的作用，一个高效的字符串匹配算法，可以极大的提高搜索的效率和质量。
本文力图阐明字符串匹配算法的发展过程中的两个重要的算法KMP算法和BM算法，并且并介绍了各个算法的特点，并给予了适当的比较和分析，进而提出了新的字符串匹配算法希望能够在各方面有所改进。
字符串匹配技术有着十分广泛的应用领域，它的最直接的应用领域是构建数据的全文检索系统和图书文献目录摘要的查询系统。
尤其在近年来，网络技术马不停蹄的快速发展，网络带宽不断增加，随之出现的问题也越来越多，加之随着网络技术和生物技术的不断发展，串模式匹配技术又在网络安全，网络信息检索和生物计算等领域中发挥着重要作用，并不断发展。
而且在对大量黄色信息，反动言论和国家机密的过滤方面以及入侵检测技术和内容过滤技术方面字符串匹配算法也扮演者一个不可或缺的角色。
随着生命科学技术的发展，人们对生命物质的微观结构的认识越来越清晰。
而且人类基因组序列的绘制工作目前己经完成。
计算生物学中的一个最基本问题是，寻找一个或一组基因片断在一个基因序列中的出现位置，以比较基因的相似性和遗传关系；或者根据己知的蛋白质样本去匹配未知的蛋白质序列，来确定这种未知的蛋白质序列所属蛋白质的种类和功能。
由于蛋白质和基因都可以使用建立在一定字符集上的符号序列来表示，因而传统的字符串匹配技术又有了新的发挥之地。
尤其是近些年来的发展，科学家们对基因发生的突变和进化等变化进行研究，来描述同一物种的基因序列可能存在一定的差别，所以这就促进了“近似匹配”技术的又一提高和发展。
综上所述，字符串匹配技术在众多的领域中发挥着基础的核心作用，对字符串匹配算法作进一步的研究和改进，对于提高执行的效率、增加应用系统的性能、节约硬件成本等有着重要的现实意义。
第二节：本文的内容和安排本文通过对经典字符串匹配算法的深入理解和分析，在KMP算法的基础上提出了两种改进算法，并且给出了程序实现代码，经过分析和测试确定其性能得到提高，在某些方面都达到了较高的水平。
本文的后续的章节安排为：第二章将对字符串匹配算法的概念进行归纳并总结其研究现状；第三章详细分析字符串匹配算法：KMP算法，并提出相应的新的改进算法，而且深入分析所涉及到的经典算法的思想以及程序的实现方法，并且将改进后的算法与之比较，得出改进后算法的优点。
最后第四章进行总结和展望。
第二章串匹配算法的概念与研究现状第一节：字符串匹配的有关概念字符串是n ( 0 ) 个字符的有限序列，记作 S : “c0c1c2…cn-1”。
其中，S是串名字；“c0c1c2…cn-1”是串值；ci是串中字符；n是串的长度。
如：“Welcome to Linux world ”模式匹配是串的基本运算之一。
它是指在串中寻找子串（第一个字符）在串中的位置。
有两个字符串T和Ｓ，字符串T称为正文，字符串S称为模式，要求找出模式S在正文T中的首次出现的位置。
一旦模式S在正文T中找到，就说发生一次匹配。
有些应用可能会要求找出所有的匹配位置。
算法复杂度分为时间复杂度和空间复杂度。
其作用：时间复杂度是度量算法执行的时间长短；而空间复杂度是度量算法所需存储空间的大小。
KMP字符串模式匹配通俗点说就是一种在一个字符串中定位另一个串的高效算法。
简单匹配算法的时间复杂度为O(m*n);KMP匹配算法的时间复杂度为O(m+n).第二节：字符串匹配算法的研究现状近年来，学术界的兴趣与日俱增，特别在生物信息学和信息检索两个领域中，需要处理的文本规模越来越大，而且需要在文本中进行越来越复杂的搜索。
因此，出现了一种非标准的模式匹配问题,该问题涵盖的内容包括通配符、近似匹配等等。
近期，学术界最活跃的问题之一就是研究带有通配符的串匹配问题。
即带有don't care或wildcard字符。
然而，通配符的引入会让问题定义更加灵活，却也带来了复杂性。
算法的设计有时不仅仅考虑时空效率，保证匹配结果的完备性很可能成为算法设计更重要的问题。
在串匹配研究领域中，一个人所共知的事实是“算法的思想越简单，实际应用的效果越好”。
另外，随着新一代计算机的产生，会出现一些新技术，例如位并行等。
然而KMP算法依然占据着不可替代的作用，尤其是他们的优化版更是应用广泛。
第三章：KMP算法和BM算法及其改进算法的研究及实现第一节：KMP算法的研究及实现KMP算法是一种线性时间复杂的字符串匹配算法，它是对BF算法（Brute-Force，最基本的字符串匹配算法的）改进。
由D.E.Knuth与V.R.Pratt和J.H.Morris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算法的关键是根据给定的模式串W1,m,定义一个next函数。
next 函数包含了模式串本身局部匹配的信息。
首先，我们引入一个叫失败链接值(faillink)的概念，就是说“每当一趟匹配过程中出现字符比较不等时，不需回溯i指针，而是利用已经得到的‘部分匹配’结果（匹配串的每个字符的失败链接值）将模式（匹配子串）向右‘滑动’尽可能远的一段距离，继续进行比较。
”其实质失败链接值就是一个和主串完全无关只和子串相关的值。