带有灵活通配符和One-Off条件的模式匹配问题(pattern matching with flexible wildcards and One-Off condition,PMWOC)具有重要的理论意义和实际应用价值。给定带灵活通配符的模式和文本,目标是在线的计算模式在文本中的出现次数和匹配位置,这里要求任何两次出现不能共享文本同一位置,即One-Off条件。提出了一个基于位并行的搜索算法,采用了非确定有限自动机(nondeterministic finite automatons,NFA)对文本进行扫描。通过理论和实验证明,与其他解决相同问题的算法对比,该算法取得更好的时间性能和空间性能,而且不受模式长度变化和通配符间距变化影响。
具有间隙约束和一次性条件的最大模式匹配(Maximum Pattern Matching with Gaps and One-Off Condition,MPMGOOC)是一种具有通配符长度约束的模式匹配问题,其任务是寻找彼此互不相关的最多出现.文中基于一种新的非线性数据结构——网树,提出了一种解决MPMGOOC问题的启发式算法.与树结构不同之处在于,除根结点外,网树中任何结点可以多于1个双亲结点.文中给出了网树的定义及其相关的概念和性质.基于这些概念和性质,提出了一种选择较优出现(Selecting Better Occurrence,SBO)的启发式算法.该算法在搜索一个出现的循环中,采用了贪婪搜索双亲策略(Strategy of Greedy-Search Parent,SGSP)和最右双亲策略(Strategy of RightMostParent,SRMP)寻找相同叶子的两个出现并选择其中较好的出现作为SBO算法的结果.SGSP策略的核心思想是每一步都寻找当前结点的一个近似最优双亲(Approximately Optimimal Parent,AOP);SRMP策略的核心思想是每一步都寻找当前结点的最右双亲结点.实验结果表明,在多数情况下SBO算法可以获得更好的解且解的质量较其它算法有显著的提高.文中不但提供了一个解决MPMGOOC问题的启发式算法,更重要的是对于求解其它复杂问题具有一定的参考价值.
