三种模式匹配算法的比较和分析
图的遍历算法
1图的遍历问题在实践中常常遇到这样的问题：给定n个点，从任一点出发对所有的点访问一次并且只访问一次。
如果用图中的顶点表示这些点，图中的边表示可能的连接，那么这个问题就可以表示成图的遍历问题，即从某个顶点出发，沿着某条搜索路径对图中每个顶点各做一次且仅做一次访问。
图的遍历操作和树的遍历操作功能相似，是图的一种基本操作，图的许多其它操作都是建立在遍历操作的基础上。
由于图结构本身的复杂性，所以图的遍历操作也比较复杂，主要表现在以下几个方面：(1) 在图结构中，没有一个确定的首结点，图中任意一个顶点都可以作为第一个被访问的结点。
(2) 在非连通图中，从一个顶点出发，只能够访问它所在的连通分量上的所有顶点，因此，还需要考虑如何选取下一个出发点以访问图中其余的连通分量。
(3) 在图结构中，如果有回路存在，那么一个顶点被访问后，有可能沿回路又回到该顶点。
⑷在图结构中，一个顶点可以和其它多个顶点相连，当这样的顶点访问过后，存在如何选取下一个要访问的顶点的问题。
基于以上分析，图的遍历方法目前有深度优先搜索(DFS)和广度优先搜索(BFS)两种算法。
下面将介绍两种算法的实现思路，分析算法效率并编程实现。
1.1深度优先搜索算法深度优先搜索算法是树的先根遍历的推广，它的实现思想是：从图G的某个顶点V o出发，访问V o,然后选择一个与V o相邻且没被访问过的顶点V i访问，再从V i出发选择一个与V i相邻且未被访问的顶点V j进行访问，依次继续。
如果当前被访问过的顶点的所有邻接顶点都已被访问，贝U退回已被访问的顶点序列中最后一个拥有未被访问的相邻顶点的顶点W，从W出发按同样的方法向前遍历，直到图中所有顶点都被访问。
其递归算法如下：Boolean visited[MAX_VERTEX_NUM]; // 访问标志数组Status (*VisitFunc)(int v); //VisitFunc是访问函数，对图的每个顶点调用该函数void DFSTraverse (Graph G Status(*Visit)(i nt v)){VisitF unc = Visit;for(v=0; vvG.vex num; ++v)visited[v] = FALSE; //访问标志数组初始化for(v=0; v<G .vex num; ++v)if(!visited[v])DFS(G v); //对尚未访问的顶点调用DFS}void DFS(Graph G int v){ //从第v个顶点出发递归地深度优先遍历图Gvisited[v]=TRUE; VisitFunc(v); // 访问第v 个顶点for(w=FirstAdjVex(G ,v); w>=0;w=NextAdjVex(G ,v,w))//FirstAdjVex返回v的第一个邻接顶点，若顶点在G中没有邻接顶点，则返回空(0)。
大话《数据结构》
基本操作在链式结构上的实现
操作一：strcopy（s，t） 操作二：strequal（s，t） 操作三：strlength（s） 操作四：strconcat（s，t） 操作五：strsub（s，i，j） 操作六：strdelsub（s，i，j） 操作七：strins（s1，i，s2） 操作八：strrep（s，i，j，t）
实现算法：（略）
操作五：strsub（s，i，j）
分析：求s中从第i个字符开始长度为j的子串。需判 定所给的i (i>=1&&i<=s.len) 、j (j>=0&&j<=s.len-i+1)范 围是否合法。
实现算法：(略)
操作六：strdelsub（s，i，j）
分析：串s中的字符是连续存储的，所以当删除从i 到j的子串后要求将后面的字符全部前移j个单元，在删 除之前需要判断i (i>=1&&i<=s.len) 、j (j>=0&&j<=s.leni+1)是否合法。
链串结点大小的选择将直接影响到串处理的效率。
存储密度=串值所占存储容量 / 实际分配存储容量
链串的类型定义如下：
typedef struct Lnode
{ char
data ;
//存放字符
struct Lnode * next ;
}*Linkstring ;
朴素的模式匹配算法
论文查询，索引，关键词
操作二：strequal（s，t）
分析：判断s和t两个串是否相等，如果串长不相等则两 个串不相等，返回标志0，如果串长相等且串中的各个 字符对应相等则两个串相等，返回标志1；如果有字符 不相等，则表明两字符串不相等，返回标志0。 实现算法：（略）
一种基于子串识别的多模式串匹配算法
多模式串匹配算 法广泛应 用于 网络安全 的众多领域 ， 网 对
０ 引 言
串匹配是计算机科学领域 的经典 问题之一 ， 所谓串匹配 ， 就
络安全应用系统的性能起 着决定性 作用 。典 型应用包 括 ： 入侵
检测／ 防御 系统 （ Ｄ ／Ｐ ） 反 病 毒 和 反 垃 圾 邮 件 检 测 （ Ｖ ＩＳ ＩＳ 、 Ａ／ 是给定一组特定的字符 串集 合 Ｐ＝｛ ’Ｐ ， ， ｝ 对于 任 Ｐ ， … Ｐ ’ ，
Ｈｅ Ｈｕｍｉ ＇ ｉ ｎ ，
Ｌｕ Ｙａ ｂｎ ， Ｔ ｎ Ｊａ ｌｎ 。 Ｇｕ ｉ・ ｉ ｎ ｉｇ ’。 ａ ｉｎｏ ｇ ， 。 ｏ Ｌ
（ｎｔｕｅｏ ｏ ｐ ｔｇ Ｔｃｎｌ ｙ ｈｎｓ Ａａ ｅ ｙｏ ｃ ｎｅ， ｅｉ ０ １０ ｈｎ Ｉｓｔｔ ｆＣ ｍ ｕｉ ０ ９ ，Ｃ ｉ ｉ ｎ ｈ ｇ ｅ ｆＳ ｅ ｓ ｊ ｇ１ ａ）
）ｗ ｉｈｉ ｓ ｐ ｒｏ ｈｃ ｓ ｕ ｅ ｒ ｉ
ｔ ｓｂｔｎ ｅｏｎｔ ｎｂ ｓｄ ｍ ｔ ｉ ｌｏ ｔｍ，Ｂ Ｍ，ｗ ｏｅ ｓａｅｃｍ ｌ ｉ ｓＯ（ ｒ ∑ ｌ ｇｍｒ ；ｔｅａ ｏ ｔｍ’ ｖｒ ｅｔ ｅ ｏ ｕ ｓ ｉｇｒ ｇ ｉｏ ａｅ ａ ｈｎ ａｇｒｈ ｒ ｃ ｉ ｃ ｇ ｉ Ｏ ｈｓ ｐｃ ｏ ｐｅ ｔ ｉ ｘｙ ｍ ￣ ） ｈ ｌ ｒｈ ｓａｅａ ｉ Ｉ ｌ ｏ ｇｉ ｇ ｍ
何慧敏 刘燕兵
（ 中国科学 院研究生 院
谭建龙 。 郭 莉
北京 １０ ９ ） ０ １０
北京 １０４ ０ ０９）
’ 中国科学 院计算技术研究所 （
（ 信息 内容安全技术 国家工程实验室
北京 １０９ ） ０ １０
摘
要
多模 式 串匹配算法是 网络 内容过 滤系统的核心技术。 巨大 的存储 空间开销是制 约 多模 式匹配 串算法应 用的瓶颈之 一。
图像识别与模式识别算法比较分析
图像识别与模式识别算法比较分析图像识别和模式识别是计算机视觉领域中重要的研究方向，主要目标是自动化识别和理解图像中的信息。
虽然两种算法在目标上有所相似，但它们在方法和应用方面存在一些差异。
本文将对图像识别和模式识别算法进行比较分析，探讨它们的特点、应用领域以及优缺点。
一、图像识别算法图像识别算法旨在通过计算机对输入的图像数据进行处理和分析，以自动识别图像中的对象或特征。
以下是一些常见的图像识别算法：1.1 特征提取算法特征提取算法是图像识别的基础，其目标是从图像中提取出与所需识别对象相关的特征。
常见的特征包括颜色、纹理、形状等。
特征提取算法有边缘检测、尺度不变特征变换（SIFT）、方向梯度直方图（HOG）等。
1.2 分类算法分类算法是图像识别的核心部分，其目的是将提取的特征与预定义的类别进行匹配，判断图像属于哪个类别。
常见的分类算法有支持向量机（SVM）、卷积神经网络（CNN）等。
二、模式识别算法模式识别算法是对复杂数据模式进行分类与分析的一种方法。
下面是一些常见的模式识别算法：2.1 统计模式识别算法统计模式识别算法主要基于统计分析方法，通过对已知类别的样本进行建模，并对新样本进行概率估计以实现分类。
常见的统计模式识别算法有贝叶斯决策理论、最大似然估计等。
2.2 人工神经网络算法人工神经网络算法模拟人脑神经元网络的工作原理，通过构建多层神经网络，并利用反向传播算法进行训练和学习，实现对复杂模式的识别。
常见的人工神经网络算法有多层感知器（MLP）、自组织映射（SOM）等。
三、比较分析图像识别算法和模式识别算法在方法和应用方面存在一些差异。
3.1 方法上的差异图像识别算法主要关注图像的低层次特征提取和高层次特征分类，通过提取图像的外观和结构特征来识别图像中的对象或场景。
而模式识别算法更加注重数据的高层次特征表示和模式之间的关联分析，通过对数据的统计特性进行建模和分类来识别模式。
3.2 应用领域上的差异图像识别算法主要应用于计算机视觉、人机交互、智能监控等领域。
《数据结构与算法》第四章-学习指导材料
《数据结构与算法》第四章串知识点及例题精选串（即字符串）是一种特殊的线性表，它的数据元素仅由一个字符组成。
4.1 串及其基本运算4.1.1 串的基本概念１．串的定义串是由零个或多个任意字符组成的字符序列。
一般记作：s=＂s1 s2 … s n＂＂其中s 是串名；在本书中，用双引号作为串的定界符，引号引起来的字符序列为串值，引号本身不属于串的内容；a i(1<=i<=n)是一个任意字符，它称为串的元素，是构成串的基本单位，i是它在整个串中的序号; n为串的长度，表示串中所包含的字符个数，当n=0时，称为空串，通常记为Ф。
２．几个术语子串与主串：串中任意连续的字符组成的子序列称为该串的子串。
包含子串的串相应地称为主串。
子串的位置：子串的第一个字符在主串中的序号称为子串的位置。
串相等：称两个串是相等的，是指两个串的长度相等且对应字符都相等。
4.2 串的定长顺序存储及基本运算因为串是数据元素类型为字符型的线性表，所以线性表的存储方式仍适用于串，也因为字符的特殊性和字符串经常作为一个整体来处理的特点，串在存储时还有一些与一般线性表不同之处。
4.2.1 串的定长顺序存储类似于顺序表，用一组地址连续的存储单元存储串值中的字符序列，所谓定长是指按预定义的大小，为每一个串变量分配一个固定长度的存储区，如：#define MAXSIZE 256char s[MAXSIZE];则串的最大长度不能超过256。
如何标识实际长度？1. 类似顺序表，用一个指针来指向最后一个字符，这样表示的串描述如下：typedef struct{ char data[MAXSIZE];int curlen;} SeqString;定义一个串变量：SeqString s;这种存储方式可以直接得到串的长度：s.curlen+1。
如图4.1所示。
s.dataMAXSIZE-1图4.1 串的顺序存储方式12. 在串尾存储一个不会在串中出现的特殊字符作为串的终结符，以此表示串的结尾。
规则引擎研究之Rete算法
规则引擎研究之Rete算法1rete概述Rete算法是一种前向规则快速匹配算法，其匹配速度与规则数目无关。
Rete是拉丁文，对应英文是net，也就是网络。
Rete算法通过形成一个rete网络进行模式匹配，利用基于规则的系统的两个特征，即时间冗余性（Temporal redundancy）和结构相似性（structural similarity），提高系统模式匹配效率。
2相关概念2.1事实（fact）事实：对象之间及对象属性之间的多元关系。
为简单起见，事实用一个三元组来表示：（identifier ^attribute value），例如如下事实：w1:(B1 ^ on B2) w6:(B2 ^color blue)w2:(B1 ^ on B3) w7:(B3 ^left-of B4)w3:(B1 ^ color red) w8:(B3 ^on table)w4:(B2 ^on table) w9:(B3 ^color red)w5:(B2 ^left-of B3)2.2规则（rule）由条件和结论构成的推理语句，当存在事实满足条件时，相应结论被激活。
一条规则的一般形式如下：(name-of-this-productionLHS /*one or more conditions*/-->RHS /*one or more actions*/)其中LHS为条件部分，RHS为结论部分。
下面为一条规则的例子：(find-stack-of-two-blocks-to-the-left-of-a-red-block(^on)(^left-of)(^color red)-->...RHS...)2.3模式（patten）模式：规则的IF部分，已知事实的泛化形式，未实例化的多元关系。
(^on)(^left-of)(^color red)3模式匹配的一般算法规则主要由两部分组成：条件和结论，条件部分也称为左端（记为LHS, left-hand side），结论部分也称为右端（记为RHS, right-hand side）。
基于通配符和长度约束的近似模式匹配算法
传统的近似模式匹配算法
只能处理简单的字符组合
模式，形式过于单一，很大程度上局限了人们的查询需求 。 1974 年，Ficher 等［10］ 首次将通配符（ 记为 Φ ） 的概念引入模 式匹配中，增强了问题灵活性， 但固定了模式字符间通配符 ［11 ］ 进一步提出灵活通配符 的 概 的数量。2006 年，Chen 等 念，用户可自由设置相邻字符之间通配符的长度范围，使模 式极具弹 性，但 文 中 给 出 的 算 法 只 能 处 理 精 确 模 式 匹 配 。 2007 年， He 等［12］ 在此基础上提出 Sail_Approx 算法，该算法 可以处理含灵活通配符的在线近似模式匹配问题，但它只能 单一地解决近似匹配中的替换操作，并不能处理插入和删除 Huang 等［13］ 提出 OneoffMining 算法，该算法 操作。2009 年， 可以解决带灵活通配符和长度约束的模式挖掘问题，但无法 解决近似模式挖掘问题 。 本文针对 带 灵 活 通 配 符 和 长 度 约 束 的 近 似 模 式 匹 配
*
Abstract: Current works on the Approximate Pattern Matching with Wildcards and Length constraints ( APMWL) problem can only cope with replacement operation． This paper proposed an Edit Distance Matrix ( EDM) method based on dynamic programming and the Approximate Pattern Matching with EDM ( APM) algorithm． APM can handle all approximate operations including insertion， replacement and deletion． Moreover， this paper extended APM to the APMOF algorithm with a strict constraint condition that each character can be used at most once for pattern matching in a sequence． The experiments verify that both APM and APMOF have significant advantages on matching solutions against other peers． The average improvement rates of matching compared to SAILApprox are up to 8． 34% and 12． 37% respectively． It also demonstrates an advantage on approximate pattern mining that the number of approximate patterns mined by APMOF is 2． 07 times of that mined by OneoffMining． Key words: approximate pattern matching; wildcard; length constraint; edit distance matrix; oneoff condition
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。
多模态图像配准与匹配技术研究
多模态图像配准与匹配技术研究图像处理是计算机科学的重要分支，主要用于人工智能、机器学习、视觉识别、医学图像分析和地球遥感等各个领域。
其中，图像配准和图像匹配是图像处理中的关键问题之一，旨在将多张图像对齐并在其上进行特征提取和分析。
近年来，随着各项技术的推进，多模态图像配准与匹配技术也在逐渐发展壮大。
多模态图像配准技术在图像处理中，多模态图像配准是指将具有不同成像特征的多张图像进行对齐，使得它们在同一空间坐标系下，具有一致性的几何变换关系。
常见的多模态图像包括：光学图像、红外图像、超声图像、CT 图像等。
多模态图像配准技术的主要目的是为了更好的提取各种图像信息并进行数据融合。
传统的多模态图像配准方法通常是通过寻找一个变换矩阵将两张图像对齐。
其中，最常见的配准方法是基于相似性度量的方法，包括互相关函数、归一化互相关函数、方差最小化方法和互信息法等。
互相关函数是一种基于点对应的方法，其主要思想是在两张图像之间建立相应关系，使得两张图像上的同一点具有相同的像素值。
归一化互相关函数在计算过程中加入了归一化比较，使得得到的结果更加稳定。
方差最小化方法则是利用方差的最小化来进行配准的，其中的关键是对均值的估计。
互信息法指的是在两张图像之间建立一种基于直方图的度量方法，它不仅考虑了像素之间的空间变换，还考虑了像素之间的像素值的变化。
现在，还有一些先进的多模态图像配准方法，如变形模板法、局部相似性匹配算法、角点匹配法等。
这些方法一般都结合了多种方法，可以更加完善的进行配准，并提高了图像配准的精度和鲁棒性。
多模态图像匹配技术与多模态图像配准技术不同，多模态图像匹配技术是指多张图像之间的相似性匹配。
多种图像信息是可以融合的，但是由于不同的成像特征、噪声干扰和图像质量等问题，多种图像之间也会存在着不同程度的差异，所以需要对多种图像进行匹配，以减少差异并提取更加具有代表性的特征信息。
多模态图像匹配技术常见的方法有相关随机域匹配算法、局部二值模式匹配算法、SIFT 特征点匹配法、深度学习等技术。
人脸识别的算法模型比较与性能分析
人脸识别的算法模型比较与性能分析人脸识别技术近年来得到了广泛应用，涵盖了安防监控、手机解锁、人脸支付等领域。
而作为人脸识别技术重要组成部分的算法模型，其性能直接关系到系统的精确性和鲁棒性。
本文将比较和分析几种常见的人脸识别算法模型，探讨它们的优劣和适用场景。
1. Eigenfaces（特征脸）算法模型Eigenfaces算法是人脸识别算法的开山鼻祖，通过将人脸图像转换成低维度的特征向量，并使用线性判别分析（LDA）进行分类。
该模型在中小规模人脸库上表现良好，但在大规模数据库的性能较差。
此外，对于光照、角度变化较大的人脸，特征脸模型的准确性也会受到影响。
2. Fisherfaces（判别脸）算法模型Fisherfaces算法是对特征脸算法的改进，引入了线性判别分析（LDA）来提高分类性能。
相对于特征脸算法，判别脸算法在光照和角度变化较大的情况下具有更好的鲁棒性。
然而，对于遮挡较多、表情变化较大的人脸，该算法的准确率仍然会有所下降。
3. Local Binary Patterns（局部二值模式）算法模型Local Binary Patterns（LBP）算法是一种基于纹理特征的人脸识别算法，通过计算图像局部区域的纹理信息来描述特征点。
LBP算法具有简单、高效的特点，并对光照和姿态变化较为鲁棒。
然而，LBP算法在人脸成像质量较低或遮挡较多的情况下可能会出现性能下降的问题。
4. SIFT和SURF算法模型SIFT（尺度不变特征变换）和SURF（加速稳健特征）算法是两种基于图像局部特征的人脸识别算法。
它们通过检测和提取图像中的关键点，并利用这些关键点构建特征向量进行匹配。
这些算法对于光照变化较为鲁棒，能够处理一定程度的遮挡和表情变化。
然而，由于这些算法需要计算大量特征点，其速度相对较慢。
5. 神经网络算法模型神经网络算法在深度学习的浪潮下受到广泛应用，也在人脸识别领域取得了显著的成果。
深度神经网络通过构建多个卷积层、池化层和全连接层，能够从原始图像中学习出高级特征，并实现准确的人脸识别。
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三种模式匹配算法的比较和分析
模式匹配算法是计算机科学中常用的一种算法，用于在一个文本字符串中查找一个特定模式。
它在多个领域中都有广泛的应用，例如字符串匹配、图像处理和自然语言处理等。
在本文中，我们将比较并分析三种常见的模式匹配算法：暴力匹配算法、KMP算法和Boyer-Moore算法。
1.暴力匹配算法：
暴力匹配算法也被称为朴素匹配算法，是一种最简单直接的模式匹配算法。
它的思想是从文本字符串的第一个字符开始，依次与模式字符串进行比较，直到找到匹配的位置或找遍整个文本字符串。
该算法的时间复杂度是O(mn)，其中m是模式字符串的长度，n是文本字符串的长度。
优点：实现简单，容易理解。
缺点：效率较低，在处理大型文本字符串时不适用。
2.KMP算法：
KMP算法是一种高效的模式匹配算法，它利用已匹配的信息减少比较次数。
该算法的核心思想是通过构建最大匹配长度表（也称为部分匹配表），根据部分匹配表中的信息来决定模式字符串的下一个比较位置。
这样可以跳过一部分已经匹配的字符，提高匹配的效率。
KMP算法的时间复杂度是O(m+n)，其中m是模式字符串的长度，n是文本字符串的长度。
优点：能够在较短的时间内找到所有匹配的位置，适用于处理大型文本字符串。
缺点：算法实现稍复杂，需要构建部分匹配表。
3. Boyer-Moore算法：
Boyer-Moore算法是一种高效的模式匹配算法，它通过利用模式字符
串中的信息来进行跳跃式的比较，从而减少比较次数。
该算法分为两个阶段：坏字符规则和好后缀规则。
(1)坏字符规则：采用从模式字符串末尾到当前字符的顺序进行比较。
如果当前字符不匹配，则根据坏字符出现的位置和出现的最后位置进行移动。
(2)好后缀规则：利用模式字符串中的好后缀信息进行比较。
如果出
现好后缀匹配的情况，则直接移动到匹配的位置，否则根据好后缀的后缀
子串中的最长后缀与模式字符串的最长前缀进行比较。
Boyer-Moore算法的时间复杂度是O(m+n)，其中m是模式字符串的长度，n是文本字符串的长度。
优点：在大多数情况下，性能比KMP算法更好。
缺点：算法实现较复杂，需要构建坏字符表和好后缀表。
综上所述，三种模式匹配算法各有优缺点，适用于不同的应用场景。
暴力匹配算法简单直接，适用于处理较小规模的模式匹配；KMP算法和Boyer-Moore算法适用于处理大规模文本字符串，但Boyer-Moore算法在
大多数情况下性能更好。
在实际应用中，需要根据具体需求选择合适的模
式匹配算法。