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相似文献
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1.
Wu-Manber算法在大规模模式串下的改进   总被引:2,自引:2,他引:0  
对笔者在另一篇文章《一种改进的Wu-Manber多关键字匹配算法》中提出的算法进行了改进,把原算法中next链表中结点的Same-Subsuffix域中分裂成两个子域,使得搜索过程中字符比较的次数进一步减少,从而提高算法的效率.特别是在大规模模式串的情况下新算法的效率比原算法有进一步的提高.实验结果表明,当模式串较少时,新算法效率与原算法相比有一定的损失.而随着模式串的增加,新算法具有更高的效率.因此,新的算法比原算法具有更大的适用范围.  相似文献   

2.
马伟华  刘玉梅  叶飞  杨旭东 《应用科技》2007,34(10):32-34,38
在分析Wu—Manber算法的基础上,结合QS算法思想,设计了一种改进的多模式串匹配算法:QWM(quick Wu—Manber).算法充分利用紧邻当前窗口之后的B字符块,使算法的最大移动距离由原来的(m—B+1)增大至(m+B),平均移动距离也得到很大提高.同时对QWM算法和Wu-Manber算法进行了实验对比,无论模式串数量和最小长度怎么变化,性能都有较大提升.实验表明,改进的算法在对英文文本进行扫描时有4%~13%的提高.  相似文献   

3.
字符匹配效率是很多计算机应用系统的性能瓶颈,研究设计高效的匹配算法有助于提高相应系统的应用性能。在分析典型Sunday匹配算法的基础上,对其进行了较为有效的改进。改进算法在字符串匹配前先计算模式串的倒序特征值,也就是以此计算出模式串的最后s个字符在本模式串中倒序除自己以外的下一次出现的位置。每一次字符匹配都采用倒序匹配并利用这种匹配的结果,匹配结果结合倒序特征值可以直接决定特征串的下一次位移数。在进行完一次字符匹配后,采用增加一个遍历字符的Sunday算法来遍历模式串以计算下一次位移数,以此尽可能地排除无效匹配。实验结果表明改进算法的效率比Sunday算法有一定提高。  相似文献   

4.
改进的Wu-Manber多模式串匹配算法   总被引:8,自引:0,他引:8  
为提高串匹配算法在实际应用中的运算性能,对W u-M anber算法进行了改进。吸收了Q S(Q u ick Search)算法的思想,并利用匹配过程中匹配失败的信息,达到最大跳跃距离,实现了快速的多模式匹配算法。对改进后的算法和W u-M anber算法进行对比实验,当最小模式长度较大时,改进后的算法性能与原算法基本相同;而当模式最小长度较小时(<9),改进后的算法比原算法有显著提高,用于英文文本时比原算法的所用时间平均减少了8%~20%,用于中文文本时平均减少了15%~30%。  相似文献   

5.
BM是一种基于坏符号和好后缀规则的字符匹配算法,从右向左进行字符匹配,虽然算法简单易懂,但是有一些比较是多余的,导致效率不高,因此提出一种改进的BM算法,实验数据表明,随着文本串长度的增加,模式串和文本串的比较次数以及模式串的移动次数都明显降低,算法的效率得到提高。  相似文献   

6.
字符串的模式匹配应用十分广泛,在信息的搜索查询等方面具有重要作用,研究串匹配算法的效率具有重要的理论价值和实际意义。在分析几种经典模式匹配算法的基础上,对当前应用最广泛的Sunday算法提出了改进的算法Zhusunday.算法主要改进之处是:在字符串从右向左匹配过程中,当文本字符中出现不匹配模式字符串的字符且该文本字符不是坏字符时,算法从右向左搜索当前文本字符在模式串中出现的位置;找到当前字符在模式串中的位置后继续再向左匹配模式串字符一次,如果仍不匹配时,模式窗口比Sunday算法多向右移动一个字符。改进的算法提高了模式匹配的执行效率,通过大量对比实验证明了该算法的有效性。最后得出结论:在实际应用中,坏字符大量存在的情况下,改进算法的最优时间复杂度可达O(n/m),在同一时间复杂度下,比Sunday算法效率提高25~50%.  相似文献   

7.
对LZW算法的改进及其在图象无损压缩中的应用   总被引:6,自引:0,他引:6  
由于以往对LZW无损压缩算法的研究多是基于平稳遍历的信源这一假设,而实际的信源多为局部平稳,在此情况下,原LZW算法存在的不足在很大程度上限制了其最终压缩比的提高.据此,提出了采用双串表自适应更新机制以取代原算法中的单一串表机制,能较好地适应一般信源的局部平稳性,实际的编码效率测试曲线显示出改进的算法较原算法在压缩比上有很大提高.在对四幅医学图象的无损压缩实验中,均取得了优于JPEG的压缩比.  相似文献   

8.
模式匹配算法已在入侵检测、文本挖掘等多种领域中被普遍运用,尤其是网络安全方面,如信息过滤、入侵检测等等.而模式匹配算法的效率性能对于提升网络安全性能有很直接的影响,所谓的模式匹配算法,即是在给定的文本主串T中寻找模式串P并进行匹配定位的一个过程.本文对一些比较经典、在实际应用中使用广泛的算法做了简要的介绍和分析,并且基于BMH算法和BMHS算法做了一些优化和改进,本文融合了BMH算法和BMHS算法之所长,并且在匹配的时候进行了双向匹配,仿真实验结果表明本文提出的改进算法提高了匹配效率缩短了执行时间.  相似文献   

9.
文章对BM算法做了剖析,基于开源软件snort中BM算法实现的缺陷以及考虑到进行匹配时模式串最末尾位置的后一位字母具有不可跳过的性质而作了一些改进。并针对各种不同的情况对改进算法进行了性能测试,结果表明,改进算法相对原BM算法性能有了提高。  相似文献   

10.
改进的非常快速模拟退火算法   总被引:13,自引:0,他引:13  
在研究模拟退火机理分析的基础上,提出了一种改进的算法(MVFSA算法)的具体方案,目的是为了改进原算法(VFSA算法)中存在的缺陷,以提高算法的效率.在模型试验中,对改进后的算法与原算法的过程和结果进行了一系列的比较,发现改进后算法不仅保持了原算法全局寻优的优点,而且提高了算法的稳健性和效率.这就为模拟退火算法在更多方面的实际应用打下了良好的基础.  相似文献   

11.
对孙晓山等提出的Wu-Manber算法的后缀改进算法作进一步的改进,在对next链表进行分类的同时把含有互为后缀的结点提到链表的前部,并整合了张鑫提出的精神的不良字符转移和弱化的良好后缀转移的改进方法,新改进的算法充分利用以上两种算法的优点,使区配过程中字符比较好的次数得到了进一步减少.新改进的Wu-Manber匹配算法在实验中取得了更高的效率.  相似文献   

12.
为提高模式匹配算法性能,介绍经典的模式匹配算法Byoer-Moore和Sunday,分析它们改进后的效率,根据分块法的特点,提出一种新的分块模式匹配(block pattern matching,BPM)算法?BPM算法在预处理阶段先确定模式串的首字符在文本串的位置,再确定此字符后长度等于模式串长度的字符是否等于模式串的尾字符,若符合条件,采用单链表存储结构进行存储,在匹配阶段,利用单链表信息进行双向匹配?实验结果表明,BPM算法大大减少了匹配次数和字符比较个数,从而提高匹配效率?  相似文献   

13.
一种改进的KMP高效模式匹配算法   总被引:9,自引:0,他引:9  
针对KMP算法存在着主串与模式串中多个相同字符重复比较的缺陷,在KMP算法的基础上,给出了一种新的模式匹配算法,该算法不像KMP算法那样向左滑动模式串的指针,而是每次比较字符不匹配时,根据模式串当前字符的特征值k,使主串的指针向前跳跃k个值,且使模式串的指针置于起始位置,开始新一轮的匹配,加快了主串的匹配速度.理论分析和试验证明,该算法需要的比较次数比KMP算法减少将近一半.  相似文献   

14.
分析了Horspool算法的原理及特点,提出了一种适用于方块苗文环境的字符串模式匹配算法.该算法结合方块苗文的编码方式及字符串查找的特点,通过对Horspool算法中的字符处理单位进行扩展来适应方块苗文的字符串匹配.实验结果表明,在单字词、双字词和多字词的方块苗文字符串匹配过程中,该算法均呈现出较好的性能,能够用于解决方块苗文的快速检索问题.  相似文献   

15.
16.
在服务互联网环境下,大量的用户需求可能被不同的用户同时提出。如何针对用户的个性化需求快速有效地构造服务解决方案是一个值得研究的问题。文中提出了一种基于模式的个性化服务定制方法,通过实验验证了文中所提算法的有效性。首先,利用历史服务请求及服务解决方案识别出的需求模式和服务模式,建立需求模式和服务模式之间的匹配关系。然后,提出一种基于模式的个性化服务定制算法(LPSC)来处理用户的个性化需求。在LPSC算法中,对于每个用户的个性化需求,根据用户需求的相似度进行分类构造虚拟需求。再用有限个数的需求模式去替代虚拟需求,通过需求模式与服务模式的匹配关系找到需求模式对应的最佳服务模式集,通过服务模式的组合来产生最终的服务解决方案。  相似文献   

17.
模式匹配作为一种关键技术已被广泛应用于生物序列分析和文本过滤等领域.通配符间隔可以匹配特定长度子序列,为模式匹配问题带来了更多的灵活性.为增加灵活性和一般性给出一种新的模式匹配问题定义,其中通配符间隔可以独立设置,并基于模式分解设计出一种有效的计算匹配数量的算法.实验结果显示,与同类算法相比本算法在性能上具有更优的时间复杂度和空间复杂度.  相似文献   

18.
目前的入侵检测系统大多是基于特征的,系统的性能瓶颈在于模式匹配算法的执行效率.在探讨几种典型的模式匹配算法的基础上,提出了改进的BMH算法.该算法通过取文本串中的两个连续字符计算偏移量的方式,减少了匹配的次数.实验结果证明匹配速度得到了一定程度的提高.  相似文献   

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