【摘 要】
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模式匹配技术广泛应用于生物信息学、网络搜索引擎、内容过滤防火墙、入侵检测系统等领域,是信息科学领域中重要的研究方向之一。随着计算机网络技术的飞速发展,网络中的信息
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模式匹配技术广泛应用于生物信息学、网络搜索引擎、内容过滤防火墙、入侵检测系统等领域,是信息科学领域中重要的研究方向之一。随着计算机网络技术的飞速发展,网络中的信息量呈现爆炸式增长。如何提高模式匹配效率成为人们研究的热点。本文介绍了模式匹配技术的国内外研究现状,探讨了模式匹配及其应用技术,研究了几种典型的模式匹配算法,包括单模式匹配BM算法、BMH算法、Sunday算法等及多模式匹配AC算法、AC_BM算法等,分析了他们的时间性能,并比较了各自的优缺点。针对AC_BM等算法的不足之处,提出一种改进的多模式匹配算法——AC TE,该算法具有以下特点：(1)基于跳跃式匹配思想,根据当前匹配窗口前两个字符确定模式树跳跃距离,保证在不发生漏检的情况下,使得模式树最大移动距离达到最短模式串长度minlen加2,从而减少匹配次数。(2)构建首字符表、minlen层字符表和字符串跳跃哈希表,分别存储模式树首层字符、minlen层字符和模式树中两两相邻字符组成的字符串的跳跃值,采用多层跳跃规则查找这三个表,快速获取模式树跳跃距离,提高算法的时间效率。分析了AC TE算法模式树最大移动距离和时间复杂度。对算法进行性能测试,测试结果表明,与AC_BMH、AC_SUNDAY算法相比,AC TE算法具有较好时间性能。
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