基于特征值的模式匹配算法
宜宾学院学报 Journal of Yibin University
优先数字出版
—————————————————————— 收稿日期：2014-07-03 2014-09-05 基金项目：安徽电子信息职业技术学院教科研项目“基于数据挖掘技术的高职院校招生决策系统研究与应用”
（ADZX1306）
作者简介：余飞（1983-），男，硕士，讲师，研究方向为计算机网络安全、数据挖掘、分布式操作系统 网络出版时间： 网络出版地址： 基于特征值的模式匹配算法
余 飞，刘思宏
（安徽电子信息职业技术学院 软件学院，安徽蚌埠233060）
摘 要：模式匹配算法广泛应用于防火墙、入侵检测等网络安全领域，其算法效能直接影响到系统的工作效率．本文首次提出了一种基于特征值的模式匹配算法——FLC （First-Last-Characters ）算法．该算法打破了经典算法有序偏移的思想，突破了BMHS （Boyer-Moore-Horspool-Sunday ）算法最大偏移量（m+1）的上限，从而增大了偏移距离，减
则匹配成功；若有一个字符不同，则匹配不成功，模式串向右移动一个字符的位置，继续比较，直到将文本串的所有位都比较过来．BF 算法实现简单，但模式串每次仅偏移一个字符，这导致模式串几乎要与文本串中的每一个字符进行比较，运行效率极其低下．
KMP 算法[2]是BF 的一种改进算法，该算法由Knuth 等人提出．KMP 算法根据给定的模式串，定义一个next 函数．模式串与文本串按顺序进行从左到右匹配，
2014-09-12 13:00
https://www.sodocs.net/doc/6714545518.html,/kcms/detail/51.1630.Z.20141211.1054.008.html
若匹配不成功，next函数将给出模式串向右移动的位置，即模式串与文本串重新开始比较的起始位．KMP算法的创新之处在于，利用next函数能够科学的计算出模式串偏移距离，解决了BF算法中模式串偏移的盲目性，实现了其大幅度的有序偏移，提高了匹配效率，这为后续研究奠定了基础．
1977年，Boyer和Moore提出了一种著名的单模式匹配算法——BM算法[3-4]，该算法使用坏字符规则（Bad Character）和好后缀规则（Good Suffix）来计算模式串右移距离，实现模式串的跳跃式偏移．BM算法效率较BF和KMP算法有显著的提高，也开始投入实用，应用于入侵检测系统，防火墙系统[5]等．此后，对BM算法的改进成为该领域的热门，重要的改进算法有1980年Horspool提出的BMH（Boyer-Moore-Horspool）算法[6]和1990年Sunday提出的BMHS（Boyer-Moore-Horspool-Sunday）算法[7]．BMH与BMHS算法的改进集中在模式串与文本串失配后模式串偏移量的计算，减少了匹配次数和消耗时间，匹配效率得到提升．
近几年对模式匹配算法的研究主要集中在对算法的改进与应用上．陈瀛等将数理统计的方法带入模式匹配算法[8]，运用抽样统计理论从文本串中采集可能与模式串匹配成功的抽样点，在其周围进行精确匹配．姚亚锋等提出了AC-BM算法[9]，该算法结合了AC算法与BM算法两种经典算法的优长，显著提高了效率．刘胜飞，张云泉在BMH算法的基础上提出BMH2算法[10]，该算法增加了一个移动距离的特征数组，来辅助模式串进行最大幅度的偏移．
本文在探讨经典算法的基础上，提出一种基于特征值的模式匹配算法——FLC（First-Last-Characters）算法，该算法打破经典算法有序偏移的思想，突破最大偏移量的限制，实现跳跃式偏移，从而减少偏移次数，有效提升匹配效率．1BMHS算法
Horspool提出的BMH算法是对BM算法的简化与改进，而BMHS算法是对BMH算法进一步的改进和优化．BMH和BMHS算法的共同点是，简化了BM算法的好后缀规则，只使用其坏字符规则．而BMHS算法则对坏字符规则进行了进一步的改进与优化，它根据当前与模式串尾字符对齐的文本串中字符的下一个字
设文本串为T[0,1,2……n-1]，长度为n；模式串P[0,1,2……m-1]，长度为m．BMHS算法的匹配过程：文本串T保持不动，模式串P从左向右移动，移动至T[j]处进行匹配，匹配的顺序是自右向左进行的，即先匹配T[j+m-1]和P[m-1]，再比较T[j+m-2]与P[m-2]是否相等……直到比较至T[j]和P[0]处．如果全部相同，则匹配成功；如果在T[i+j]和P[i]处不相等，则使用坏字符规则（设坏字符T[j+m]的值为d）：
（1）如果在模式串P中，找到P[k]处值为d．则模式串P向右偏移，让T[j+m]与P[k]对齐，并从模式串末端开始，从右向左继续比较．如图1所示．
图1BMHS算法找到坏字符的偏移情况[11]
Fig.1The deviation case of the bad characters found by the BMHS algorithm[11]
（2）如果在模式串P中，没有找到值为d的字符．则模式串P直接向右偏移m+1位，并从模式串末端开始，从右向左开始新的一轮比较．如图2所示．
图2BMHS算法未找到坏字符的偏移情况[11]
Fig.2The deviation case of the bad characters not found by The BMHS algorithm[11]
BMHS是所有经典算法中，匹配效率较高的算法，其应用成熟而广泛．但BMHS算法也有以下缺陷：
（1）最大偏移量是m+1（未找到坏字符时的偏移量），即偏移量上限是m+1，这意味着，该算法的任何偏移都无法超越该值．
（2）偏移之后，必须进行逐个字符的匹配，这将造成系统资源和时间的浪费，影响匹配效率．
（3）模式串长度越长，在模式串中寻找坏字符的时间消耗就越多，这将延长匹配时间，降低匹配效率．
2FLC算法
通过对经典算法的分析，本文得出如下结论：
（1）在字符匹配过程中，若找到一个不匹配的字符，则匹配失败，后续字符无需继续比较．因此，尽快找到一个不匹配的字符能够缩短匹配时间．（2）模式串的长度越长，字符比较的次数越多，匹配消耗的时间越长．因此，缩短模式串长度能够减少匹配时间．
基于上述结论，本文提出一种基于特征值的模式匹配算法——FLC （First-Last-Characters）算法．
2.1FLC算法思想
FLC算法的基本思想是，将模式串抽象成一个三元组（首字符，首尾字符间距，尾字符），作为其特征值．在文本串中首先按照特征值进行匹配，利用特征值快速预判匹配成败，实现跳跃式偏移．特征值的使用缩减了模式串的长度，打破了经典算法有序偏移的思想，其偏移量可远远大于BMHS算法的最大偏移量m+1，从而减少偏移次数，提高算法效率．
设模式串是P，长度为m；文本串是T，长度为n，则模式串的特征值为：（P[0]，m-1，P[m-1]）．
FLC算法首先在文本串中查找P[m-1]（模式串尾字符），在T[i]处找到后，比较T[i-(m-1)]的字符是否等于P[0]（模式串首字符）．如果相等，则特征值匹配成功；否则特征值匹配失败．一般情况下，在一次匹配过程中，文本串中待匹配的字符串与特征值完全吻合的概率较小，即特征值匹配失败的概率较大，而特征值匹配失败意味着模式串匹配失败，从而可继续在文本串中查找下一个特征值，实现跳跃式偏移．
2.2FLC算法描述
（1）选取模式串的首字符，尾字符以及它们之间的距离作为特征值，记为（P[0]，m-1，P[m-1]）．
（2）在文本串T[m-1,m,m+1……n-1]中查找模式串尾字符P[m-1]．若找到（假设为T[i]），继续步骤（3）；若找不到，则输出匹配失败，程序结束．（3）比较模式串首字符P[0]与T[i-(m-1)]的值是否相等．若相等，则继续步骤（4）；若不相等，则返回步骤（2）．
（4）将模式串偏移至文本串中特征值尾字符T[i]处对齐，按照从右向左的顺序，模式串P[m-2]，P[m-3]，P[m-4]……P[1]与文本串T[i-1]，T[i-2]，T[i-3]……T[i-(m-2)]进行比较．若所有字符相同，则匹配成功；若有一处字符不相同，则匹配失败．
（5）检查T[i]是否是文本串T的尾字符．若是，则输出匹配成功，程序结束；否则，返回步骤（2）．
2.3FLC算法分析
在两种极端情况下，对BMHS与FLC算法移动过程的比较分析．
（1）最好情况：BMHS与FLC算法每次偏移均移动最大长度，如图3
所示．
设文本串：ecfdrnbfihocaghtrehnoralghm，模式串：alghm
BMHS算法
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FLC算法
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图4BMHS和FLC算法移动过程（最坏情况）
Fig.4The moving process of the BMHS and FLC algorithm (The worst case)
FLC与BMHS算法在最坏情况下偏移次数都为9次，每次偏移量全部相同．在这种情况下，偏移之后字符匹配所消耗时间成为两个算法优劣的关键．BMHS算法每次匹配要执行两次循环，一次循环确认模式串与其在文本串中对应的字符串是否匹配；一次循环要在模式串中查找文本串中的字符，以确定下一次偏移的位置．FLC算法只要一个循环，确认模式串与其在文本串中对应的字符串是否匹配即可．所以，在最坏情况下，FLC算法消耗的时间少于BMHS算法．如图5所示，在最坏情况下，BMHS算法100万次的循环匹配消耗时间0.234000秒，FLC算法100万次的循环匹配消耗时间0.109000秒．FLC算法比BMHS算法快了一倍多．
图5BMHS和FLC算法字符串测试
Fig.5The characters string test of the BMHS and FLC algorithm 综上所述，FLC算法在以下几个方面优于BMHS算法：
（1）BMHS算法的最大偏移长度是m+1；FLC算法的最大偏移长度可远远大于m+1．偏移量越大，偏移次数越少．因此，FLC算法的偏移次数少于BMHS 算法．
（2）BMHS算法每次匹配需要执行两次循环，一次循环确认匹配成败，一次循环确定偏移位置；FLC算法每次匹配只需要一次循环，即确认匹配成败．因此，FLC算法的匹配时间少于BMHS算法．
3BMHS与FLC算法性能测试
3.1算法性能测试
为确保测试数据的准确和有效，BMHS和FLC算法均使用Visual C++ 6.0语言进行编程实现．实验主机的配置为：Pentium? Dual-Core E5800处理器，3.20 GHz 主频，2 G内存，windows XP操作系统．使用精确到微秒的时间函数clock()，计算每个算法运行一次的时间消耗．
测试随机抽取三个英文文本文件和三个中文文本文件，使用BMHS和FLC 算法在六个文本文件中进行关键字匹配测试，通过统计匹配时间和偏移次数对两种算法的性能进行比较．如表1所示．
表1FLC算法与BMHS算法性能测试情况
（2于
Fig.7
4
．FLC
BMHS ——————————
参考文献：
[1] Charras C, Lecroq T. Brute force algorithm[EB/OL]. (1997-03-04) [2014-04-26].
http://www.r-igm.univ-mlv.fr/~lecroq/string/node3.html.
[2] Knuth D E, Morris J H, Pratt V R. Fast pattern matching in string[J]. SLAM Journal on Computing,
1977,6(6):323-350.
[3] Boyer R S, Moore J S. A fast string searching algorithm[J]. Communication of the ACM,
1977,20(10):762-772.
[4] Franek F, Jennings C G, Smyth P W F. A simple fast hybrid pttern-matching algorithm[J]. Journal
of Discrete Algorithms, 2007,4(5):682-695.
[5] 李玉峰,杨婷,卜永波. Linux下基于Netfilter/Iptables防火墙的研究与应用[J]. 内蒙古农业大学学报:自然
科学版, 2012(1):15-19.
[6] Nigel-Horspool R. Practical fast searching in strings[J]. Practice and Experience,
1980,10(6):501-506.
[7] Daniel M S. Very fast substring search algorithm[J]. Communications of the ACM,
1990,33(8):132-142.
[8] 陈瀛. 改进的字符串查找算法[J]. 机电产品开发与创新，2007(3):140-141．
[9] 姚亚峰,方贤进,赛文莉. 新型内容过滤防火墙的研究[J]. 计算机技术与发展,2010(11):3-4.
[10] 刘胜飞,张云泉. 一种改进的BMH模式匹配算法[J]. 计算机科学,2008,35(11):164-173.
[11] 张娜. 内容过滤防火墙的设计与实现[D]. 合肥工业大学硕士学位论文,2006.
模式匹配的KMP算法详解
模式匹配的KMP算法详解 模式匹配的KMP算法详解 这种由D.E.Knuth,J.H.Morris和V.R.Pratt同时发现的改进的模式匹配算法简称为KMP算法。大概学过信息学的都知道，是个比较难理解的算法，今天特把它搞个彻彻底底明明白白。 注意到这是一个改进的算法，所以有必要把原来的模式匹配算法拿出来，其实理解的关键就在这里，一般的匹配算法： int Index(String S,String T,int pos)//参考《数据结构》中的程序 { i=pos;j=1;//这里的串的第1个元素下标是1 while(i<=S.Length && j<=T.Length) { if(S[i]==T[j]){++i;++j;} else{i=i-j+2;j=1;}//**************(1) } if(j>T.Length) return i-T.Length;//匹配成功 else return 0; } 匹配的过程非常清晰，关键是当‘失配’的时候程序是如何处理的？回溯，没错，注意到(1)句，为什么要回溯，看下面的例子： S:aaaaabababcaaa T:ababc aaaaabababcaaa ababc.(.表示前一个已经失配) 回溯的结果就是 aaaaabababcaaa a.(babc) 如果不回溯就是 aaaaabababcaaa aba.bc 这样就漏了一个可能匹配成功的情况 aaaaabababcaaa ababc 为什么会发生这样的情况？这是由T串本身的性质决定的，是因为T串本身有前后'部分匹配'的性质。如果T为abcdef这样的，大没有回溯的必要。
基于特征的图像匹配算法毕业设计论文(含源代码)
诚信声明 本人声明： 我所呈交的本科毕业设计论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢中所罗列的内容以外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。 申请学位论文与资料若有不实之处，本人承担一切相关责任。 本人签名：日期：2010 年05 月20日
毕业设计（论文）任务书 设计（论文）题目： 学院：专业：班级： 学生指导教师（含职称）：专业负责人： 1．设计（论文）的主要任务及目标 (1) 了解图象匹配技术的发展和应用情况，尤其是基于特征的图象匹配技术的发展和应用。 (2) 学习并掌握图像匹配方法，按要求完成算法 2．设计（论文）的基本要求和内容 （1）查阅相关中、英文文献，完成5000汉字的与设计内容有关的英文资料的翻译。（2）查阅15篇以上参考文献，其中至少5篇为外文文献，对目前国内外图象匹配技术的发展和应用进行全面综述。 （3）学习图象匹配算法，尤其是基于特征的图象匹配算法。 （4）实现并分析至少两种基于特征的图象匹配算法，并分析算法性能。 3．主要参考文献 [1]谭磊, 张桦, 薛彦斌．一种基于特征点的图像匹配算法[J]．天津理工大学报，2006， 22(6)，66-69． [2]甘进，王晓丹，权文．基于特征点的快速匹配算法[J]．电光与控制，2009，16(2)， 65-66． [3]王军，张明柱．图像匹配算法的研究进展[J]．大气与环境光学学报，2007，2(1)， 12-15．
模式匹配算法的设计与实现
五、详细设计 #include int KMPFindImprove(String &P); //改进的KMP匹配算法 void Output2(); //输出子串在主串中出现的位置 }; int String::KMPFindImprove(String &P) { int sum=0; int j=KMPFindImprove(0,P); while(j!=-1) { count[sum++]=j; if(j<=n-P.n) j=KMPFindImprove(j+P.n,P); } return sum; } void String::Output2() //输出子串在主串中的位置 { int i=0; while(count[i]!=count[i+1] && i 编辑距离：是指两个字串之间，由一个转成另一个所需的最少编辑操作次数；俄罗斯科学家Vladimir Levenshtein在1965年提出这个概念；编辑距离越小的两个字符串越相似，当编辑距离为0时，两字符串相等。 距离：两个子串之间的“差异”叫做距离。 海明距离：相同位相同值的个数。 Hash函数：就是把任意长度的输入（又叫做预映射，pre-image），通过散列算法，变换成固定长度的输出，该输出就是散列值。这种转换是一种压缩映射，也就是，散列值的空间通常远小于输入的空间，不同的输入可能会散列成相同的输出，所以不可能从散列值来确定唯一的输入值。简单的说就是一种将任意长度的消息压缩到某一固定长度的消息摘要的函数。 Simhash算法：分为5个步骤：分词（带权重w）、hash（得hash值）、加权（hash值*w）、合并（多关键词）、降维（海明距离）。 算法伪代码： 1，将一个f维的向量V初始化为0；f位的二进制数S初始化为0； 2，对每一个特征：用传统的hash算法对该特征产生一个f位的签名b。对i=1到f： 如果b的第i位为1，则V的第i个元素加上该特征的权重； 否则，V的第i个元素减去该特征的权重。 3，如果V的第i个元素大于0，则S的第i位为1，否则为0； 4，输出S作为签名。 通配符：一种特殊语句，主要有星号(*)和问号(?)，用来模糊搜索文件。当查找文件夹时，可以使用它来代替一个或多个真正字符；当不知道真正字符或者懒得输入完整名字时，常常使用通配符代替一个或多个真正的字符。 TF词频（Term Frequency）：是指某一个给定的词语在该文件中出现的次数。一种统计方法， 在前面的图文中，我们讲了“串”这种数据结构，其中有求“子串在主串中的位置”（字符串的模式匹配）这样的算法。解决这类问题，通常我们的方法是枚举从A串（主串）的什么位置起开始与B串（子串）匹配，然后验证是否匹配。假设A串长度为n，B串长度为m，那么这种方法的复杂度是O(m*n)的。虽然很多时候复杂度达不到m*n（验证时只看头一两个字母就发现不匹配了），但是我们有许多“最坏情况”，比如： A=“aaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaab”，B=“aaaaaaaab”。 大家可以忍受朴素模式匹配算法（前缀暴力匹配算法）的低效吗？也许可以，也许无所谓。 有三位前辈D.E.Knuth、J.H.Morris、V.R.Pratt发表一个模式匹配算法，最坏情况下是O(m+n)，可以大大避免重复遍历的情况，我们把它称之为克努特-莫里斯-普拉特算法，简称KMP算法。 假如，A=“abababaababacb”，B=“ababacb”，我们来看看KMP是怎样工作的。我们用两个指针i和j分别表示，。也就是说，i是不断增加的，随着i 的增加j相应地变化，且j满足以A[i]结尾的长度为j的字符串正好匹配B串的前j个字符（j当然越大越好），现在需要检验A[i+1]和B[j+1]的关系。 例子： S=“abcdefgab” T=“abcdex” 对于要匹配的子串T来说，“abcdex”首字符“a”与后面的串“bcdex”中任意一个字符都不相等。也就是说，既然“a”不与自己后面的子串中任何一字符相等，那么对于主串S来说，前5位字符分别相等，意味着子串T的首字符“a”不可能与S串的第2到第5位的字符相等。朴素算法步骤2,3,4,5的判断都是多余，下次的起始位置就是第6个字符。 例子： S=“abcabcabc” T=“abcabx” 模式匹配算法 源程序如下： #include printf("匹配的结果:%d\n",n); } //KMP模式匹配算法 int index_KMP(char *s,char *t,int pos) { int i=pos,j=1; while (i<=(int)strlen(s)&&j<=(int)strlen(t)) { if (j==0||s[i]==t[j-1]) { i++; j++; } else j=next[j]; } if(j>(int)strlen(t)) return i-strlen(t)+1; else return 0; } void get_next(char *t,int *next) { int i=1,j=0; next[0]=next[1]=0; while (i<(int)strlen(t)) { if (j==0||t[i]==t[j]) { i++; j++; next[i]=j; } else j=next[j]; } } 运行效果如下： 搜索关键词提炼 选择搜索关键词的原则是，首先确定你所要达到的目标，在脑子里要形成一个比较清晰概念，即我要找的到底是什么？是资料性的文档？还是某种产品或服务？然后再分析这些信息都有些什么共性，以及区别于其他同类信息的特性，最后从这些方向性的概念中提炼出此类信息最具代表性的关键词。如果这一步做好了，往往就能迅速的定位你要找的东西，而且多数时候你根本不需要用到其他更复杂的搜索技巧。 细化搜索条件 你给出的搜索条件越具体，搜索引擎返回的结果也会越精确。比方说你想查找有关电脑冒险游戏方面的资料，输入game是无济于事的。computer game范围就小一些，当然最好是敲入computer adventure game，返回的结果会精确得多。此外一些功能词汇和太常用的名词，如对英文中的“and”、“how”、“what”、“web”、“homepage”和中文中的“的”、“地”、“和”等等搜索引擎是不支持的。这些词被称为停用词（Stop Words）或过滤词（Filter Words），在搜索时这些词都将被搜索引擎忽略。 用好搜索逻辑命令 搜索引擎基本上都支持附加逻辑命令查询，常用的是“+”号和“－”号，或与之相对应的布尔（Boolean）逻辑命令AND、OR和NOT。用好这些命令符号可以大幅提高我们的搜索精度。 精确匹配搜索 除利用前面提到的逻辑命令来缩小查询范围外，还可使用""引号（注意为英文字符。虽然现在一些搜索引擎已支持中文标点符号，但顾及到其他引擎，最好养成使用英文字符的习惯）来进行精确匹配查询（也称短语搜索）。 特殊搜索命令 标题搜索多数搜索引擎都支持针对网页标题的搜索，命令是“title：”，在进行标题搜索时，前面提到的逻辑符号和精确匹配原则同样适用。网站搜索此外我们还可以针对网站进行搜索，命令是“site：”（Google）、“host：”（AltaVista）、“url：”（Infoseek）或“domain：”（HotBot）。链接搜索在Google和AltaVista中，用户均可通过“link:”命令来查找某网站的外部导入链接（inbound links）。其他一些引擎也有同样的功能，只不过命令格式稍有区别。你可以用这个命令来查看是谁以及有多少网站与你做了链接。 1、简单查询 在搜索引擎中输入关键词，然后点击“搜索”就行了，系统很快会返回查询结果，这是最简单的查询方法，使用方便，但是查询的结果却不准确，可能包含着许多无用的信息。 2、使用双引号用（" "） 给要查询的关键词加上双引号（半角，以下要加的其它符号同此），可以实现精确的查询，这种方法要求查询结果要精确匹配，不包括演变形式。例如在搜索引擎的文字框中输入“提供电商平台建设的北京方寸无限网络科技有限公司”，它就会返回网页中有“电商平台建设”这个关键字的网址，而不会返回诸如“有限公司”之类网页。 3、使用加号（+） 在关键词的前面使用加号，也就等于告诉搜索引擎该单词必须出现在搜索结果中的网页上，例如，在搜索引擎中输入“+电脑+电话+传真”就表示要查找的内容必须要同时包含“电脑、电话、传真”这三个关键词。 4、使用减号（-） 在关键词的前面使用减号，也就意味着在查询结果中不能出现该关键词，例如，在搜索引擎中输入“电视台-中央电视台”，它就表示最后的查询结果中一定不包含“中央电视台”。5、使用通配符（*和?） 实验三串的模式匹配 一、实验目的 1．利用顺序结构存储串，并实现串的匹配算法。 2．掌握简单模式匹配思想，熟悉KMP算法。 二、实验要求 1．认真理解简单模式匹配思想，高效实现简单模式匹配； 2．结合参考程序调试KMP算法，努力算法思想； 3．保存程序的运行结果，并结合程序进行分析。 三、实验内容 1、通过键盘初始化目标串和模式串，通过简单模式匹配算法实现串的模式匹配，匹配成功后要求输出模式串在目标串中的位置； 2、参考程序给出了两种不同形式的next数组的计算方法，请完善程序从键盘初始化一目标串并设计匹配算法完整调试KMP算法，并与简单模式匹配算法进行比较。 参考程序: #include "stdio.h" void GetNext1(char *t,int next[])/*求模式t的next值并寸入next数组中*/ { int i=1,j=0; next[1]=0; while(i<=9)//t[0] { if(j==0||t[i]==t[j]) {++i; ++j; next[i]=j; } else j=next[j]; } } void GetNext2(char *t , int next[])/* 求模式t 的next值并放入数组next中 */ { int i=1, j = 0; next[1]= 0; /* 初始化 */ while (i<=9) /* 计算next[i+1] t[0]*/ { while (j>=1 && t[i] != t[j] ) j = next[j]; i++; j++; if(t[i]==t[j]) next[i] = next[j]; else next[i] = j; } } void main() { char *p="abcaababc"; int i,str[10]; GetNext1(p,str); printf("\n"); for(i=1;i<10;i++) printf("%d",str[i]); GetNext2(p,str); printf("\n"); for(i=1;i<10;i++) printf("%d",str[i]); printf("\n\n"); } 实验四：KMP算法实验报告 一、问题描述 模式匹配两个串。 二、设计思想 这种由D.E.Knuth,J.H.Morris和V.R.Pratt同时发现的改进的模式匹配算法简称为KM P算法。 注意到这是一个改进的算法，所以有必要把原来的模式匹配算法拿出来，其实理解的关键就在这里，一般的匹配算法： int Index(String S,String T,int pos)//参考《数据结构》中的程序 { i=pos;j=1;//这里的串的第1个元素下标是1 while(i<=S.Length && j<=T.Length) { if(S[i]==T[j]){++i;++j;} else{i=i-j+2;j=1;}//**************(1) } if(j>T.Length) return i-T.Length;//匹配成功 else return 0; } 匹配的过程非常清晰，关键是当‘失配’的时候程序是如何处理的？为什么要回溯，看下面的例子： S:aaaaabababcaaa T:ababc aaaaabababcaaa ababc.(.表示前一个已经失配) 回溯的结果就是 aaaaabababcaaa a.(babc) 如果不回溯就是 aaaaabababcaaa aba.bc 这样就漏了一个可能匹配成功的情况 aaaaabababcaaa ababc 这是由T串本身的性质决定的，是因为T串本身有前后'部分匹配'的性质。如果T为a bcdef这样的，大没有回溯的必要。 改进的地方也就是这里，我们从T串本身出发，事先就找准了T自身前后部分匹配的位置，那就可以改进算法。 如果不用回溯，那T串下一个位置从哪里开始呢？ 还是上面那个例子，T为ababc，如果c失配，那就可以往前移到aba最后一个a的位置，像这样： 一、问题描述 模式匹配两个串。 二、设计思想 这种由D.E.Knuth,J.H.Morris和V.R.Pratt同时发现的改进的模式匹配算法简称为KM P算法。 注意到这是一个改进的算法，所以有必要把原来的模式匹配算法拿出来，其实理解的关键就在这里，一般的匹配算法： int Index(String S,String T,int pos)//参考《数据结构》中的程序 { i=pos;j=1;//这里的串的第1个元素下标是1 while(i<=S.Length && j<=T.Length) { if(S[i]==T[j]){++i;++j;} else{i=i-j+2;j=1;}//**************(1) } if(j>T.Length) return i-T.Length;//匹配成功 else return 0; } 匹配的过程非常清晰，关键是当‘失配’的时候程序是如何处理的？为什么要回溯，看下面的例子： S:aaaaabababcaaa T:ababc aaaaabababcaaa ababc.(.表示前一个已经失配) 回溯的结果就是 aaaaabababcaaa a.(babc) 如果不回溯就是 aaaaabababcaaa aba.bc 这样就漏了一个可能匹配成功的情况 aaaaabababcaaa ababc 这是由T串本身的性质决定的，是因为T串本身有前后'部分匹配'的性质。如果T为a bcdef这样的，大没有回溯的必要。 改进的地方也就是这里，我们从T串本身出发，事先就找准了T自身前后部分匹配的位置，那就可以改进算法。 如果不用回溯，那T串下一个位置从哪里开始呢？ 还是上面那个例子，T为ababc，如果c失配，那就可以往前移到aba最后一个a的位置，像这样： ...ababd... ababc ->ababc 这样i不用回溯，j跳到前2个位置，继续匹配的过程，这就是KMP算法所在。这个当T[j]失配后，j应该往前跳的值就是j的next值，它是由T串本身固有决定的，与S串无关。 《数据结构》上给了next值的定义： 0 如果j=1 next[j]={Max{k|1 关于快速高效的模式匹配算法的剖析与改进 摘要：模式匹配算法是现代化网络入侵检测中的关键环节，本文主要介绍了几种常用的模式匹配算法，并在此基础上，提出一种更快捷、更高效的改进方法，以提高模式匹配的效率与质量，确保网络安全。 关键词：模式匹配入侵检测改进 随着我国计算机与网络技术的飞速发展，网络应用已涉及到人们生产、生活的各个领域，其重要性日益凸显。随之而来的网络攻击问题也备受关注，给网络安全性带来挑战。传统的网络防御模式，主要采取身份认证、防火墙、数据加密等技术，但是与当前网络发展不适应。在此背景下，入侵检测技术营运而生，并建立在模式匹配基础上，确保检测的快捷性、准确性，应用越来越广泛。 1、模式匹配原理概述 模式匹配是入侵检测领域的重要概念，源自入侵信号的层次性。结合网络入侵检测的底层审计事件，从中提取更高层次的内容。通过高层事件形成的入侵信号，遵循一定的结构关系，将入侵信号的抽象层次进行具体划分。入侵领域大师kumar将这种入侵信号划分为四大层次，并将每一个层次与匹配模式相对应。以下将分别对四大层次进行分析： (1)存在。只要存在审计事项，就可以证明入侵行为的发生，并深层次挖掘入侵企图。存在主要对应的匹配模式就是“存在模式”。可以说，存在模式就是在固定的时间内，检查系统中的特定状态， 同时判断系统状态。 (2)序列。一些入侵的发生，是遵循一定的顺序，而组成的各种行为。具体表现在一组事件的秩序上。序列对应的是“序列模式”，在应用序列模式检测入侵时，主要关注间隔的时间与持续的时间。 (3)规则。规则表示的是一种可以扩展的表达方式，主要通过and 逻辑表达来连接一系列的描述事件规则。一般适用于这种模式的攻击信号由相关活动组成，这些活动之间往往不存在事件的顺序关系。 (4)其他。其他模式是不包含前面几种方法的攻击，在具体应用过程中，难以与其他入侵信号进行模式匹配，大多为部分实现方式。 2、几种常用的模式匹配算法 2.1 ac算法 ac算法（aho-corasick）是一种可以同时搜索若干个模式的匹配算法，最早时期在图书馆书目查询系统中应用，效果良好。通过使用ac算法，实现了利用有限状态自动机结构对所有字符串的接收过程。自动机具有结构性特征，且每一个前缀都利用唯一状态显示，甚至可同时应用于多个模式的前缀中。如果文本中的某一个字符不属于模式中预期的下一个字符范围内，或者可能出现错误链接的指向状态等，那么最长模式的前缀同时也可作为当前状态相对应的后缀。ac算法的复杂性在于o（n），预处理阶段的复杂性则在于o（m）。在采取ac算法的有限状态自动机中，应该在每一个字符的模式串中分别建立节点，提高该算法的使用效率与质量。目前，应用有限 竭诚为您提供优质文档/双击可除串的模式匹配算法实验报告 篇一：串的模式匹配算法 串的匹配算法——bruteForce(bF)算法 匹配模式的定义 设有主串s和子串T，子串T的定位就是要在主串s中找到一个与子串T相等的子串。通常把主串s称为目标串，把子串T称为模式串，因此定位也称作模式匹配。模式匹配成功是指在目标串s中找到一个模式串T；不成功则指目标串s中不存在模式串T。bF算法 brute-Force算法简称为bF算法，其基本思路是：从目标串s的第一个字符开始和模式串T中的第一个字符比较，若相等，则继续逐个比较后续的字符；否则从目标串s的第二个字符开始重新与模式串T的第一个字符进行比较。以此类推，若从模式串T的第i个字符开始，每个字符依次和目标串s中的对应字符相等，则匹配成功，该算法返回i；否则，匹配失败，算法返回0。 实现代码如下： /*返回子串T在主串s中第pos个字符之后的位置。若不存在，则函数返回值为0./*T非空。 intindex(strings,stringT,intpos) { inti=pos;//用于主串s中当前位置下标，若pos不为1则从pos位置开始匹配intj=1;//j用于子串T中当前位置下标值while(i j=1； } if(j>T[0]) returni-T[0]; else return0; } } bF算法的时间复杂度 若n为主串长度，m为子串长度则 最好的情况是：一配就中，只比较了m次。 最坏的情况是：主串前面n-m个位置都部分匹配到子串的最后一位，即这n-m位比较了m次，最后m位也各比较了一次，还要加上m,所以总次数为：(n-m)*m+m=(n-m+1)*m从最好到最坏情况统计总的比较次数，然后取平均，得到一般情况是o(n+m). /** *时间：2010年8月26日7:09:57 *功能：模式匹配算法代码 */ #include"stdio.h" #include"malloc.h" void kmp(int *ikmp,char *t,int t_length) { int k=0; int q=0; ikmp[0]=k; for(q=1;q while(t[t_length]!='\0') { t_length++; } /*测试*/ printf("t_length is %d\n",t_length); /*求t的kmp值*/ ikmp=malloc(t_length*sizeof(int)); kmp(ikmp,t,t_length); /*匹配过程*/ for(q=0;q //算法功能：串的朴素模式匹配是最简单的一种模式匹配算法，又称为 Brute Force 算法，简称为BF算法 #include int main() { SString S, T; int m; char strs1[MAXL]; //建立主串S char strs2[MAXL]; //建立模式串T printf("请输入主串和子串:\n"); printf("主串S: "); scanf("%s", strs1); printf("子串T: "); scanf("%s", strs2); StrAssign(S, strs1); StrAssign(T, strs2); m = Index(S, T, 1); if(m) printf("主串 S = {%s}\n子串 T = {%s}\n在第 %d 个位置开始匹配！\n", strs1, strs2, m); else printf("主串 S = {%s}\n子串 T = {%s}\n匹配不成功！\n", strs1, strs2); return 0; } 简单的模式匹配算法_Brute-Force算法 在串的操作中，子串的定位操作Index_string(s，t)，通常称之为模式匹配(其中：子串t称之为模式串)。其功能是：主串s＝“c0c1...c n-1”中，去查找子串t＝“t0t1...t m-1”，若找到则返回子串t在主串s中的位置,否则查找不成功，返回-1。 为了便于理解，我们举例进行说明。 1．例子 例如：主串s=”ababcabcacbab”,t=”abcac”。其匹配过程如图6－12所示。 第一趟匹配: i=2 a b a b c a b c a c b a b a b c j=2 第二趟匹配: i=1 a b a b c a b c a c b a b a j=0 第三趟匹配： i=6 a b a b c a b c a c b a b a b c a c j=4 第四趟匹配： i=3 a b a b c a b c a c b a b a j=0 第五趟匹配： i=4 a b a b c a b c a c b a b a j=0 第六趟匹配： i=10 a b a b c a b c a c b a b a b c a c j=5 图6－12 Brute-Force算法中串的匹配过程 2．算法思想 算法的基本思想是：分别设置计数指针i和j指示主串s和模式串t中当前正待比较的字符位置。从主串的第一个字符和模式的第一个字符比较，若相等，则继续逐个比较后续字符；否则从主串的下一个字符起再重新和模式串的字符比较。依次类推，直到模式串中的每个字符依次和主串中的一个连续的字符序列相等，则称匹配成功，函数值为和模式串中第一个字符相等的字符在主串中的序号，否则称匹配不成功。 这个算法简单，易于理解，但效率不高，主要原因是：主串指针i在若干个字符序列比较相等后只要有一个字符比较不等便需回溯。 计算广告的匹配算法综述 郭庆涛，郑 滔 (南京大学软件学院，南京 210093) 摘 要：对计算广告研究中的计价模型和匹配算法及模型进行综述，分别从检索词匹配精度、语义情景和用户点击反馈等方面对Cosine 算法、Okapi BM25算法、特征学习算法、分层学习模型和Multinomial 统计语言模型等进行比较分析和优缺点总结，并提出可行的改进 方向。 关键词：赞助搜索；内容匹配；信息检索；机器学习；在线学习 Match Algorithms Survey of Computing Advertising GUO Qing-tao, ZHENG Tao (School of Software, Nanjing University, Nanjing 210093, China) 【Abstract 】This paper conducts a survey of pricing models, relevance match algorithms, and effective statistical models for computing advertising, analyzes and compares these approaches, like Cosine, Okapi BM25, feature learning, hierarchy-learning and Multinomial language model, and conclusively points out the feasible improvement and future of research in this field. 【Key words 】sponsored search; content match; information retrieval; machine learning; online learning DOI : 10.3969/j.issn.1000-3428.2011.07.075 计 算 机 工 程 Computer Engineering 第37卷 第7期 V ol.37 No.7 2011年4月 April 2011 ·人工智能及识别技术· 文章编号：1000—3428(2011)07—0222—03文献标识码：A 中图分类号：TP18 1 概述 随着互联网时代的发展，网络广告已经成为一个市值高达200亿美元的产业。网络信息浩瀚如海，如何在网络中实现精准的广告投放，实现网络广告的高回报率，已经成为信息技术领域的计算难题。计算广告就是在这种条件下兴起的一个分支学科，它所要解决的难题就是，如何在一定的上下文情境下，找出与当前上下文最佳匹配的网络广告。 目前，网络广告主要分为两大类：图像类(display ads)和文本类，其中，文本类广告又因登出场景的不同分为赞助搜索(sponsored search)和内容匹配(content match)。图像类在线广告的具体形式通常是图片、动画以及视频，这一类广告讲求的是品牌印象的传播。赞助搜索是指广告主为搜索引擎的运营提供赞助，作为回报，该搜索引擎在出现与广告主相关度较高的检索词时，登出相应的广告，例如，Google AdWord 便是赞助搜索的一种典型形式。内容匹配则是指将广告在内容与其相关度较高的网页中登出，例如Google AdSense 和百度推广服务等。 迄今为止，网络广告流行的收益计价模型主要是CPM 、CPC 和CPA 这3种。在不同的计价模型之下，计算广告的匹配算法主要源于3个领域：(1)基于关键词匹配的信息检索，如Cosine 算法、Okapi BM25算法和Multinomial 统计语言模型；(2)基于用户点击反馈的机器学习算法，如特征学习模型、分层学习模型等；(3)在线学习算法，如Multi-armed bandit 、UCB1算法等。 另外，有许多学者发现单纯的信息检索缺乏对上下文语义情景的关注，对上述算法做出了不同程度的修正。本文将详细介绍上述算法及其特点比较，并提出可行的改进方向。 2 计价模型 在介绍计算广告的匹配算法前，需要先对网络广告的计 价模型作描述，因为广告的最佳匹配并非单纯是关键词匹配， 而在于是否最终能够吸引潜在用户的注意。针对网络广告的不同类型，流行的计价模型有以下3种： (1) CPM 模型 图像类广告主要采用该计价模型，因为图像广告得到展示，品牌印象就可以传播出去，具体的模型如下： Revenue N CPM =? 其中，N 为图像广告所在页面被加载的总次数；CPM 的价格由广告发布商通过竞价结果得到。 (2)CPC 模型 与图像类广告不同，文本类广告主要是吸引用户实际进行点击的行为。具体的模型如下： Revenue N CTR CPC =?? 其中，CTR 表示用户在该页面上可能对广告进行实际点击的概率。同样，CPC 需要通过如关键词竞价等方式得到最终的价格。文献[1]提出了GFP 、GSP 竞价理论，对CPC 的市场竞价进行了优化。同类的理论还有VCG 等。 (3)CPA 模型 采用该类模型要求用户不仅对广告发生实际点击，而且还需要被导向广告商的页面去。具体的模型如下： .Revenue N CTR Conv Rate CPA =??? 其中，Conv.Rate 表示用户点击与实际广告页面加载的转 换率。 3 广告匹配计算 3.1 基于信息检索 有学者指出，将用户检索信息当作关键字，广告文本作 基金项目：国家“863”计划基金资助项目(2007AA01Z448)；国家自然科学基金资助项目(60773171) 作者简介：郭庆涛(1985－)，男，硕士研究生，主研方向：数据挖掘，模型验证，机器学习；郑 滔，教授 收稿日期：2010-08-20 E-mail ：taylorqt@https://www.sodocs.net/doc/6714545518.html, Boyer-Moore 经典单模式匹配算法 BM模式匹配算法-原理（图解） 由于毕业设计（入侵检测）的需要，这两天仔细研究了BM模式匹配算法，稍有心得，特此记下。 首先，先简单说明一下有关BM算法的一些基本概念。 BM算法是一种精确字符串匹配算法（区别于模糊匹配）。 BM算法采用从右向左比较的方法，同时应用到了两种启发式规则，即坏字符规则和好后缀规则，来决定向右跳跃的距离。 BM算法的基本流程: 设文本串T，模式串为P。首先将T与P进行左对齐，然后进行从右向左比较，如下图所示: 若是某趟比较不匹配时，BM算法就采用两条启发式规则，即坏字符规则和好后缀规则，来计算模式串向右移动的距离，直到整个匹配过程的结束。 下面，来详细介绍一下坏字符规则和好后缀规则。 首先，诠释一下坏字符和好后缀的概念。 请看下图： 图中，第一个不匹配的字符（红色部分）为坏字符，已匹配部分（绿色）为好后缀。 1）坏字符规则（Bad Character）： 在BM算法从右向左扫描的过程中，若发现某个字符x不匹配，则按如下两种情况讨论： i. 如果字符x在模式P中没有出现，那么从字符x开始的m个文本显然不可能与P匹配成功，直接全部跳过该区域即可。 ii. 如果x在模式P中出现且出现次数>=1，则以该字符所在最右边位置进行对齐。 用数学公式表示，设Skip(x)为P右移的距离，m为模式串P的长度，max(x)为字符x在P中最右位置。 可以总结为字符x出现与否，将max(x)=0作为初值即可。 例1： 下图红色部分，发生了一次不匹配。 计算移动距离Skip(c) = m-max(c)=5 - 3 = 2，则P向右移动2位。 移动后如下图： 2）好后缀规则（Good Suffix）： 若发现某个字符不匹配的同时，已有部分字符匹配成功，则按如下两种情况讨论： i. 如果在P中位置t处已匹配部分P'在P中的某位置t'也出现，且位置t'的前一个字符与位置t的前一个字符不相同，则将P右移使t'对应t方才的所在的位置。 ii. 如果在P中任何位置已匹配部分P'都没有再出现，则找到与P'的后缀P''相同的P的最长前缀x，向右移动P，使x对应方才P''后缀所在的位置。 浅谈百度分词与关键词匹配度的优化方 法 百度分词技术一直是一门学问。对于搜索词，百度会不会进行分词，怎么分词，会影响到我们确立目标关键词及关键词排名优化的效果。掌握好分析技术，可以提高关键词语搜索词的匹配度，从而提高网站的排名，获得精准的流量。对于百度分词，我们需要了解百度是怎么分词，以及如何利用好分词技术来选择目标关键词。 百度是如何进行分词的 对于搜索词，首先要判断百度会不会进行分词。简单的专有名词，如“网站”“手机”“医院”这样的词肯定不会分来。3字词如“好手机”，我们通过搜索结果来看一下 可见百度也没有进行分词。搜索其他的3字词，百度也几乎没有分词，可见3个字一下的搜索词基本都是完全匹配的。下面对4个字的词进行搜索，“婚纱摄影”。笔者看了前3页的搜索结果，发现 从上图中可以看出百度已经对这个词就行了分词，分为“婚纱摄影”，“婚纱”，“摄影”这3个词。从用户搜索词的匹配度来看，先从匹配度最高的词“婚纱摄影”来排序。4个字的词百度已经进行了分词，对于更多字的搜索词，百度分词时采用的组合也会更多。 百度分词对关键词排名优化的影响 通过搜索关键词，发现搜索结果的排序是按照对于搜索词的匹配程度来排序。不管一个词有多长，百度最开始一定是按照完全匹配来查找的。如可以搜索一篇文章的标题，搜索的第一个结果肯定是这篇文章。匹配度越高的词，排名结果越靠前。按照匹配度来区分的话，可以分为完全匹配和不完全匹配。完全匹配的关键词，我们一般可以设定为网站的目标关键词，由于完全匹配，可以达到搜索的最精准。目标关键词的设定保证精准简单，并且直观的体现在网站的标题上，精准体现。不完全匹配的关键词，因为网站的标题，关键词、描述都是有限的，所以不能保证所有关键词都是完全匹配的。不能完全匹配，只能分词。在长尾词的优化上，可以使用更多的不完全匹配，这样的方法不在于精而在于量上。 百度分词技术还有很多学问，笔者也只是略懂皮毛，本篇文章只是告诉大家根据百度分词，掌握利用关键词匹配度的方法来进行优化会起到事半功倍的效果。本文由青岛婚纱摄影，转载请保留链接! 文章来源于：https://www.sodocs.net/doc/6714545518.html,/article-23167-1.html多关键词模糊匹配算法名词解释
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