字符串匹配技术研究
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。
python字符串匹配算法
python字符串匹配算法一、引言在计算机科学中，字符串匹配是指在文本中查找特定模式的子串。
这种操作在很多实际应用中都非常重要，例如在文件搜索、数据过滤、自然语言处理等领域。
Python提供了一些内置函数和库，可以方便地进行字符串匹配。
二、基本算法1. 朴素字符串匹配算法（Naive String Matching）：这是一种简单的字符串匹配算法，通过遍历文本串，逐个字符地与模式串进行比较，以确定是否存在匹配。
2. 暴力匹配算法（Brute Force）：这是一种基于字符比较的字符串匹配算法，通过逐个字符地比较文本串和模式串，直到找到匹配或者遍历完整个文本串为止。
3. KMP算法（Knuth-Morris-Pratt Algorithm）：这是一种高效的字符串匹配算法，通过记忆已经比较过的字符，减少不必要的重复比较，从而提高匹配速度。
三、Python实现1. 朴素字符串匹配算法：在Python中，可以使用`str.find()`方法或`str.index()`方法来查找模式串在文本串中的位置。
示例如下：```pythontext = "Hello, world!"pattern = "world"index = text.find(pattern)if index != -1:print("Pattern found at index", index)else:print("Pattern not found")```2. 暴力匹配算法：在Python中，可以使用`re`模块来实现暴力匹配算法。
示例如下：```pythonimport retext = "Hello, world! This is a test."pattern = "world"matches = re.findall(pattern, text)if matches:print("Pattern found in text")else:print("Pattern not found in text")```3. KMP算法：在Python中，可以使用`re`模块中的`search()`方法来实现KMP算法。
串的模式匹配算法
串的模式匹配算法字符串模式匹配是计算机科学中一种常用的算法。
它是一种检索字符串中特定模式的技术，可以用来在字符串中查找相应的模式，进而完成相应的任务。
字符串模式匹配的基本思想是，用一个模式串pattern去匹配另一个主串text，如果在text中找到和pattern完全匹配的子串，则该子串就是pattern的匹配串。
字符串模式匹配的过程就是在text中搜索所有可能的子串，然后比较它们是否和pattern完全匹配。
字符串模式匹配的算法有很多，其中著名的有暴力匹配算法、KMP算法、BM算法和Sunday算法等。
暴力匹配算法是最简单也是最常用的字符串模式匹配算法，其思想是从主串的某一位置开始，依次比较pattern中每一个字符，如果某个字符不匹配，则从主串的下一位置重新开始匹配。
KMP算法（Knuth-Morris-Pratt算法）是一种更为高效的字符串模式匹配算法，它的特点是利用了已匹配过的字符的信息，使搜索更加有效。
它的实现思想是，在pattern中先建立一个next数组，next数组的值代表pattern中每个字符前面的字符串的最大公共前缀和最大公共后缀的长度，这样可以在主串和模式串匹配失败时，利用next数组跳转到更有可能匹配成功的位置继续搜索，从而提高字符串模式匹配的效率。
BM算法（Boyer-Moore算法）也是一种高效的字符串模式匹配算法，它的实现思想是利用主串中每个字符最后出现的位置信息，以及模式串中每个字符最右出现的位置信息来跳转搜索，从而减少不必要的比较次数，提高搜索效率。
Sunday算法是一种简单而高效的字符串模式匹配算法，它的实现思想是，在主串中搜索时，每次从pattern的最右边开始比较，如果不匹配，则根据主串中下一个字符在pattern中出现的位置，将pattern整体向右移动相应位数，继续比较，这样可以减少不必要的比较次数，提高算法的效率。
字符串模式匹配算法的应用非常广泛，它可以用来查找文本中的关键字，检查一个字符串是否以另一个字符串开头或结尾，查找文本中的模式，查找拼写错误，检查字符串中是否包含特定的字符等。
字符串模糊匹配算法
字符串模糊匹配算法字符串模糊匹配算法是一种常见的计算机科学中的技术，它可以用来检测文本之间的相似性，而不会受到文本长度或者拼写差异的影响。
这是一种重要的搜索引擎和文本处理技术，也可以在一些商用应用程序中使用。
它也可以用于文本挖掘，数据挖掘和机器翻译，以及许多其他用途。
字符串模糊匹配算法可以以不同的形式实现，如编辑距离，模式匹配，信息检索等。
编辑距离是一种衡量文本之间相似性的常用方法，它比较两个字符串之间相似度的指标，通过计算出两个字符串之间所需要做的编辑操作次数来衡量。
模式匹配是一种针对特定模式的字符串匹配算法，它可以有效地检测出两个字符串之间的相似性，而不需要考虑文本长度。
信息检索是一种检索技术，它使用搜索引擎和关键字检索来浏览特定文件或文本中的有用信息，可以用来完成字符串模糊匹配。
字符串模糊匹配算法可以用来解决许多实际问题，如拼写检查，信息检索，文本挖掘等。
拼写检查可以用字符串模糊匹配算法来使用一些不常见的文本拼写形式，以及相应的拼写替换算法来帮助用户正确拼写单词。
文本挖掘技术可以用字符串模糊匹配算法来检测多个文件之间的相似性，从而帮助用户快速检索有用信息。
字符串模糊匹配算法具有许多优点。
首先，它可以有效地检测出两个字符串之间的相似性，并且不受文本长度或拼写差异的影响。
此外，字符串模糊匹配算法也具有很高的精确度，可以极大地减少搜索时间。
最后，字符串模糊匹配算法可以被广泛地应用于各种实际问题中，从而为用户提供便利。
字符串模糊匹配算法也有一些不足之处。
首先，高精确度的字符串模糊匹配算法的实现可能会非常复杂，有些算法也会消耗大量的时间和计算资源。
此外，由于这种算法会使用一些特殊的文本格式，如果用户不能正确使用这些特殊文本格式，那么最终得到的结果可能不准确。
总的来说，字符串模糊匹配算法是一种重要的技术，可以有效地检测两个字符串之间的相似性，并且可以在多种实际应用和技术中使用。
但是，它也有一些不足之处，在使用字符串模糊匹配算法时需要考虑很多因素。
字符串匹配问题的算法步骤
字符串匹配问题的算法步骤字符串匹配是计算机科学中常见的问题，主要用于确定一个字符串是否包含另一个字符串。
解决这个问题的算法可以分为暴力匹配算法、Knuth-Morris-Pratt（KMP）算法和Boyer-Moore(BM)算法等。
暴力匹配算法是最简单的一种方法。
它的基本思想是从主串的第一个字符开始，依次和模式串的每个字符进行比较，直到找到一个字符不匹配为止。
如果找到了不匹配的字符，则将主串的指针后移一位，重新开始匹配。
如果匹配成功，模式串的指针向后移一位，主串的指针也向后移一位，继续匹配。
这个过程一直进行下去，直到模式串的指针到达模式串的末尾，或者找到了一个匹配的子串。
尽管暴力匹配算法很简单，但是它的时间复杂度较高，为O(m*n)，其中m是主串的长度，n是模式串的长度。
当主串和模式串很长时，暴力匹配算法的效率就会很低。
为了提高字符串匹配的效率，有很多其他的算法被提出。
其中比较著名的是KMP算法和BM算法。
KMP算法的核心思想是，当发生不匹配的情况时，不需要回溯主串的指针，而是通过已经匹配的部分字符的信息，将模式串的指针移动到一个新的位置，从而避免了不必要的比较。
具体来说，KMP算法在匹配的过程中，通过建立一个部分匹配表（Partial Match Table），来记录模式串中每个位置的最长前缀后缀的长度。
当发生不匹配的情况时，根据部分匹配表的信息，可以将模式串的指针直接移动到下一个可能匹配的位置。
BM算法是一种基于启发式的匹配算法，它的核心思想是从模式串的尾部开始匹配，并根据已经匹配的部分字符的信息，跳跃式地移动模式串的指针。
具体来说，BM算法分别构建了坏字符规则和好后缀规则。
坏字符规则用于处理主串中与模式串不匹配的字符，找到最右边的该字符在模式串中的位置，并移动模式串的指针到对齐该字符。
好后缀规则用于处理主串中与模式串匹配的部分，找到最右边的该部分在模式串中的位置，并移动模式串的指针到对齐该部分。
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。
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
字符串匹配暴力求解思路及时间复杂度分析
字符串匹配暴力求解思路及时间复杂度分析字符串匹配是计算机科学中的经典问题之一，在实际开发中也经常遇到。
解决字符串匹配问题的一种常用方法是暴力求解，即遍历主串和模式串，逐个字符进行比较，找出匹配的位置。
本文将介绍字符串匹配暴力求解的思路，并分析其时间复杂度。
一、暴力求解思路字符串匹配的暴力求解思路非常简单，就是遍历主串和模式串的每个字符，逐个进行比较。
具体步骤如下：1. 初始化主串和模式串的索引，分别为i和j，初始值都为0。
2. 当索引i小于主串长度且索引j小于模式串长度时，执行以下步骤：a. 如果主串的第i个字符与模式串的第j个字符相等，则将索引i 和j都加1。
b. 如果主串的第i个字符与模式串的第j个字符不相等，则将索引i回溯到i-j+1的位置，将索引j重置为0。
3. 判断索引j是否等于模式串的长度，如果相等，则表示找到了匹配的位置，返回主串中匹配的起始位置，否则返回-1表示没有找到匹配。
二、时间复杂度分析在暴力求解思路中，需要遍历主串和模式串的每个字符，时间复杂度取决于比较的次数。
假设主串的长度为n，模式串的长度为m，则最坏情况下，需要比较的次数为(n-m+1)*m。
当模式串的第一个字符与主串的最后一个字符匹配时，需要比较剩下的m-1个字符；当模式串的第一个字符与主串的倒数第二个字符匹配时，需要比较剩下的m-2个字符；以此类推，直到模式串的第一个字符与主串的第一个字符匹配时，需要比较剩下的m-m=0个字符。
因此，字符串匹配暴力求解的时间复杂度可以表示为O((n-m+1)*m)，即O(n*m)。
三、小结字符串匹配暴力求解是一种简单直观的方法，通过逐个字符比较确保匹配的准确性。
然而，该方法的时间复杂度相对较高，当主串和模式串较长时，算法的效率会受到限制。
在实际应用中，为了提高字符串匹配的效率，可以考虑其他更高效的算法，如KMP算法、Boyer-Moore算法等。
这些算法通过预处理匹配串，减少了比较的次数，降低了时间复杂度。
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ＬＩ Ｘｕｅｙｉｎｇ’一。ＬＩＵ Ｂａｏｘｕ２。ＸＵ Ｒｏｎｇｓｈｅｎ９２ （１．Ｎｅｔｗｏｒｋ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｃｅｎｔｅｒ，Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ ｏｆＭｅｄｉｃａｌ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ，Ａｃａｄｅｍｙ ｏｆＭｉｌｉｔａｒｙ Ｍｅｄｉｃａｌ Ｓｃｉｅｎｃｅｓ．Ｂｅｉｊｉｎｇ １００８５０；
多模式时，可能碰巧出现ｔｅｘｔ中的许多字符和某些模式中的
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
最后一个字符匹配，这时ｓｈｉＲ值很小，必须克服该问题来保
证ＢＭ算法的速度。
Ｗｕ＆Ｍａｎｂｅｒ的ＢＭ改进算法”ｌ（ＭＷＭ算法）对ｐａｔｔｅｒｎ集
进行了处理。许多在多项搜索中运用了固定ｐａｔｔｅｒｎ集的应用
得益于将预处理结果存放在一个文件或内存中，该步骤十分
ｍｅｃｈａｎｉｓｍ）。当对位蜀进行尝试时，窗Ｉ：１的位置为ｙ【ｊ…ｊ＋ｍ
－ｌ】。 定义７如果存在两个字ｕ和ｖ使得Ｗ＝ＨＺ＝ＺＶ，ｊｌＩｌｚ是字Ｗ
的边界（ｂｏｒｄｅｒ），ｚ是Ｗ的前缀也是它的后缀。注意在这种情
舣８对于给定的ｔｅｘｔ 况下ｌｕＩ＝ｌＶ｝，并且它们是Ｗ的一个ｐｅｒｉｏｄ。 ｙ＝ｙ［Ｏ…ｎ－ｌ】和ｐａＲｅｍ ｘ－－ｘ［Ｏ…ｍ ·ｌ】，在ｔｅｘｔ中寻找所有出现ｐａｔｔｅｒｎ的过程就是字符串匹配ｐＪ。 一２牟一
ＫＭＰ算法在最糟情况下的时间复杂性为Ｏｌ。１）ｏ因为ｎｅｘｔ 数组的存在，ＫＭＰ算法需要的额外的空间为ｑ。，。在大多数 情况下，ＫＭＰ算法不比ｂｒｕｔｅ ｆｏｒｃｅ好很多，但ＫＭＰ确保了线 性，并且其扩展性适合求解更难问题。为了在实践中得到比 ｂｒｕｔｅ ｆｏｒｃｅ快得多的算法，人们将眼光转向了Ｂｏｙｅｒ Ｍｏｏｒｅ算 法，Ｉ！ｐＢＭ算法。ＢＭ算法按从右向左的顺序进行匹配。在 通常应用中ＢＭ算法被看作是最有效的字符匹配算法。其主 要思想是：首先在ｐａｔｔｅｒｎ的最后一个字符Ｘ。．１和ｔｅｘｔ中的第ｍ 个字符‰。之间进行比较，当不匹配（或模式完全匹配时），用 两个预计算函数来向右移动Ｗｉｎｄｏｗｓ。这两个移动的函数分 别为ｇｏｏｄ－ｓｕｆｆｉｘ ｓｈｉｆｔ（称为匹配移动）和ｂａｄ·ｃｈａｒａｃｔｅｒ ｓｈｉｆｔ（称 为事件移动）。Ｂｏｙｅｒ—Ｍｏｏｒｅ算法在ｇｏｏｄ—ｓｕｆｆｉｘ ｓｈｉｆｔ和ｂａｄ— ｃｈａｒａｃｔｅｒ ｓｈｉｆｔ中用途最大。
定义４对定义ｌ中的文本进行扫描检测时需要运用的窗 口ｗｉｎｄｏｗ，它的大小为ｍ。
定义５将定义４中的窗口ｗｉｎｄｏｗ和ｔｅｘｔ的一端对齐，逐 个比较ｗｉｎｄｏｗ中和模式中的字符称为尝试（ａｔｔｅｍｐｔ）。
定义６在ｔｅｘｔ中发现一个和Ｐａｔｔｅｒｎ完全匹配的字符串或 者发现ｗｉｎｄｏｗ中的字符和Ｐａｔｔｅｒｎ不匹配时，将窗口右移，即 ｓｈｉｆｔ。该机制称为滑动窗口机制（ｓｌｉｄｉｎｇ ｗｉｎｄｏｗ
中是不同的。可以按照匹配的顺序将算法分为从左向右比 较、从右向左比较、按特定顺序、顺序无关４大类。 ３几个经典的字符串匹配算法
介绍经典算法时不能不提到第一个线性字符匹配算法 ——Ｍｏｍｓ－Ｐｒａｔｔ算法，它是Ｍｏｒｒｉｓ和Ｐｒａｔｔ在对Ｂｒｕｔｅ Ｆｏｒｃｅ算 法进行严格分析的基础上提出的。该算法被Ｋｎｕｔｈ，Ｍｏｒｒｉｓ 和Ｐｒａｔｔ进一步改进为Ｋｎｕｔｈ－Ｍｏｒｒｉｓ—Ｐｒａｔｔ算法（ｔ！［ＩＫＭＰ算法）。 这两个算法按从左向右的顺序执行匹配操作。从本质上看 ＫＭＰ算法就是出现不匹配情况时带有智能指针初始化的 ｂｒｕｔｅ ｆｏｒｃｅ算法。为了在不匹配时确定重新定位的指针， ＫＭＰ算法需要进行预处理计算出一个ｎｅｘｔ表。
ＢＭ算法中首先比较ｐａｔｔｅｍ的最后一个字符）（．＇。和ｔｅｘｔ中
的第ｍ个字ｆｆｆｙ。。如果不匹配就看ｋ。在模式中最右边出现
的位置并移动到相应的位置，在大多数情况下，不匹配的可
能性远大于匹配的可能性。在自然语言的ｔｅｘｔ中，ｓｈｉｆｔ的值
为ｍ或接近于ｍ的情况非常多，这就使得算法执行得很快。
Ｗｕ＆Ｍａｎｂｅｒ将这种方法运用到多模式匹配问题中，存在许
ＢＭ算法中的ｂａｄ－ｓｕｆｆｉｘ ｓｈｉｆｔ对于小的ａｌｐｈａｂｅｔｓ不是特别 有效，但当ａｌｐｈａｂｅｔｓ比ｐａｔｔｅｒｎ的长度大时，它就很有用。 Ｈｏｒｓｐｏｏｌ提出仅用Ｗｉｎｄｏｗｓ中最右边的字符的ｂａｄ—ｓｕｆｆｉｘ ｓｈｉｆｔ 来计算ＢＭ算法的ｓｈｉｆｔ【５Ｊ，即Ｂｏｙｅｒ－Ｍｏｏｒｅ－Ｈｏｒｓｐｏｏｌ（ＢＭＨ）算 法。ＢＭＨ较ＢＭ算法容易实现，其预处理的时间复杂性为 ｏ（．。。，，空间复杂性为ｏ｛。，，匹配执行的时间复杂性为ｏ（㈣， 对于ｔｅｘｔ中的一个字符的平均比较次数在Ｉ／ｏ和２／（０＋Ｉ） 之间。 ４．２ Ｗｕ＆Ｍａｎｂｅｒ的ＢＭ改进算法
字符串匹配是模式匹配中最简单的一个问题，但在文本 处理领域中字符匹配是一个非常重要的主题。它可用于数据 处理、数据压缩、文本编辑、信息检索等多种应用中，大多 数操作系统中软件实现的字符匹配算法是基本组件之一。字 符串匹配技术通常也和其他字符问题有一定关联。在实际应 用中字符串匹配技术不仅适用于计算机科学，在语义学、分 子生物学等领域也具有相当重要的应用，在以模式匹配为特 征的网络安全应用中也发挥了举足轻重的作用。 ｌ问题描述
万方数据
２字符串匹配问题的解决方法
２．１解决方案的评价原则 算法的复杂性是评价算法优劣的重要依据，算法的复杂
性有时间复杂性和空间复杂性之分。对任意给定的问题，设 计出复杂性尽可能低的算法是设计算法中追求的一个重要目 标；当给定的问题有多种算法时，选择其中复杂性最低者， 是选用算法所遵循的一个重要准则。因此，算法复杂性分析 对算法的设计或选用有着重要的指导意义和实用价值【＇Ｉ。
２．Ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ Ｃｅｎｔｅｒ，Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ ｏｆＨｉｇｈ Ｅｎｅｒｇｙ Ｐｈｙｓｉｃｓ，ＣＡＳ，Ｂｅｉｊｉｎｇ １ ０００３９） ｌ Ａｂｓｔｒａｃｔ ｌ Ｔｈｅ ｅｖｏｌｕｔｉｏｎ ｏｆ ｓｔｒｉｎｇ ｍａｔｃｈｉｎｇ ａｌｇｏｒｉｓｍ ｒｅｓｅａｒｃｈ ｉｓ ｓｕｒｖｅｙｅｄ ｉｎ ｔｈｅ ｐａｐｅｒ．Ｉｔ ａｎａｌｙｚｅｓ Ｋｎｕｔｈ－Ｍｏｒｒｉｓ－Ｐｒａｔｔ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ，Ｂｏｙｅｒ—Ｍｏｏｒｅ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ａｎｄ ｔｈｅ ｖａｒｉｏｕｓ ｃｈａｎｇｅｓ ｏｆ Ｂｏｙｅｒ－Ｍｏｏｒｅ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｐｒｏｐｏｓｅｄ ｒｅｓｐｅｃｔｉｖｅｌｙ ｂｙ Ｈｏｒｓｐ００１．Ｗｕ＆Ｍａｎｂｅｒ ａｎｄ Ａｈｏ－Ｃｏｒａｓｉｃｋ．Ｔｈｅ ｉｍｐｏａａｎｔ ｐｏｉｎｔｓ ｏｆ ｓｔｒｉｎｇ ｍａｔｃｈｉｎｇ ｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓ ｉｎ ｐｒａｃｔｉｃｅ ａｒｅ ｐｒｅｓｅｎｔｅｄ ｂｙ ｅｖａｌｕａｔｉｎｇ ｓｅｖｅｒａｌ ａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ ｉｎ Ｓｎｏｒｔ２．０ ｗｈｉｃｈ ｉｓ ａｎ ｏｐｅｎ ｓｏｕｒｃｅ ＮＩＤＳ ｓｙｓｔｅｍ ｕｓｅｄ ｉｎ ｔｈｅ ｎｅｔｗｏｒｋ ｓｅｃｕｒｉｔｙ ｆｉｅｌｄ．Ａｎｄ ｉｄｅｎｔｉｆｉｅｓ ｔｈｅ ｄｉｒｅｃｔｉｏｎ ｏｆ ｒｅｓｅａｒｃｈ ａｎｄ ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ ｉｎ ＮＩＤＳ ｕｓｉｎｇ ｓｔｒｉｎｇ ｍａｔｃｈｉｎｇ． ＩＫｅｙ ｗｏｒｄｓｌ Ｐａｔｔｅｒｎ ｍａｔｃｈｉｎｇ；Ｓｔｒｉｎｇ ｍａｔｃｈｉｎｇ；Ｔｉｍｅ ｃｏｍｐｌｅｘｉｔｙ；Ｓｐａｃｅ ｃｏｍｐｌｅｘｉｔｙ；Ｎｅｔｗｏｒｋ ｉｎｔｒｕｓｉｏｎ ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ｓｙｓｔｅｍ
在执行匹配操作前ｂｍＢｃ和ｂｍＧｓ以时间ｏｆ。＋。进行预计 算，该计算过程的空间复杂性为Ｑ。。。，。匹配阶段的时间的 复杂性是二次项的，但当匹配一个非周期化的模式时至多需 要匹配３ｎ个ｔｅｘｔ字符。在一个大的字母表中（相对于ｐａｔｔｅｒｎ的 长度而言），该算法极快。 ４改进算法
为追求更高的性能，人们不断对已有的算法进行改进。 以下就几个主要的改进算法进行介绍。 ４．１ Ｂｏｙｅｒ－Ｍｏｏｒｅ－Ｈｏｒｓｐｏｏｌ算法
基金项目：国家“９７３＇’计划基金资助项目（Ｇ１９９９０３５８０６）；中国科 学院知识创新工程基金资助项目（ＫＪＣＸ １．０９１ 作者简介：李雪莹（１９７４一），女，博士生，主研领域为网络安全和 信息处理；刘宝旭，博士、副研究员；许榕生，博导、研究员 收藕日期：２００３·１０—２３ Ｅ－ｍａｉｌ：ｌｉｘｙ＠ｍａｉｌ．ｉｈｅｐ．ａｃ．ｃｎ
ｇｏｏｄ—ｓｕｆｆｉｘ ｓｈｉｆｔ被存储在大小为ｍ＋ｌ的表ｂｍＧｓ中。定义 的两个条件为：
（Ｉ）Ｃｓ（ｉ，ｓ）：对于每一个ｋ，ｉ＜ｋ＜ｍ，Ｓ≥ｋ或ｘ［ｋ－ｓ］＝ｘ［ｋ］并且， （２）Ｃｏ（ｉ，ｓ）：如果ｓ＜ｉ，９１１］ｘ［ｉ－ｓ】≠ｘ【．】。 这样，对于０≤ｉ＜ＩＴＩ：ｂｍＧｓ［ｉ＋ｌ】＝ｍｉｎ｛ｓ＞０：Ｃｓ（ｉ，ｓ）和 Ｃｏ（ｉ，ｓ）），定义ｂｍＧｓ［０】为ｘ的周期的长度。运用表ｓｕｆｆ来计算 ｂｍＧｓ，具体的定义为：１≤Ｉ＜ｍ，ｓｕｒｆ［ｉ］＝ｍａｘ｛ｋ：ｘ［ｉ—ｋ＋１．··ｉ］ ＝ｘ【ｍ－ｋ…ｍ－ｌ】）。 ｂａｄ．ｃｈａｒａｃｔｅｒ ｓｈｉｆｔ函数被存储在一个大小为Ｏ的表ｂｍＢｃ 中。因此∑中的Ｃ为：如果Ｃ出现在ｘ中，则ｂｍＢｃ［ｃ］＝ｍｉｎ｛ｉ： ｌ≤ｉ＜ｍ－ｌ并且ｘ［ｍ—ｌ－－】＝ｃ｝。
第３０卷第２２期 ＶｏＬ３０ Ｎａ ２２
·博士论文·
计算机工程
Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ
文章编号ｔ １０００—３４２８（２００４）２２卅０２４珈３
文献剥隅ｔ Ａ
２００４年１ １月
Ｎｏｖｅｍｂｅｒ ２００４
中圈分类号：ＴＰ３０Ｉ·６
字符串匹配技术研究
李雪莹“２，刘宝旭２，许瞎蟹
（１．军事医学科学院医学情报研究所网络信息中心，北京１００８５０；２．中国科学院高能物理研究所计算中心，北京１０００３９） 摘要：简述了字符串匹配算法的研究进展，分析了Ｋｎｕｔｈ．Ｍｏｒｒｉｓ．Ｐｒａｔｔ算法、Ｂｏｙｅｒ－Ｍｏｏｒｃ算法以及ＨｏｒＳｐｏｏｌ、Ｗｕ＆Ｍａｎｂｅｒ；｝ｆｌＡｈｏ－Ｃｏｒａｓｉｃｋ针 对Ｂｏｙｅｒ－Ｍｏｏｒｅ算法提出的多种改进算法，并基于网络安全应用中开放源码的ＮＩＤＳ系统——ｓｎｏｎ２．０，对其中几个算法进行评测，指出了实际 应用中字符串匹配技术的关键点和解决办法，探讨了应用字符串匹配技术的ＮＩＤＳ的研发方向。 关健弼：模式匹配；字符串匹配；时闻复杂性；空间复杂性；网络入侵检测系统