【摘 要】
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针对信息处理中常见的字符串匹配问题,通过对经典的Brute Force算法和KnuthMorris-Pratt算法进行分析,根据GPU异构并行计算任务的分配特性,设计一种针对Knuth-Morris-Pratt算
【机 构】
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吉林大学计算机科学与技术学院,吉林大学数学学院,吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金（批准号：61300049）、高等学校博士学科点专项科研基金（批准号：20120061120059,20120061110045）、吉林省青年科研基金（批准号：20140520069JH）、吉林省自然科学基金（批准号：20150101054JC）和吉林大学研究生创新基金（批准号：20I6181）.
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针对信息处理中常见的字符串匹配问题,通过对经典的Brute Force算法和KnuthMorris-Pratt算法进行分析,根据GPU异构并行计算任务的分配特性,设计一种针对Knuth-Morris-Pratt算法的数据重叠划分并行方案,并提出一种基于移动平台的异构并行字符串匹配算法KMP_MOP.在PowerVR移动平台环境下使用千万级长度的字符串数据对算法的性能进行测试,同时对算法在其他平台的执行情况进行比较,验证了并行算法的性能可移植性.实验结果表明,KMP_MOP算法能充分利用移动平台中的GPU性
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