6、组合模式匹配：压缩文本中的高效搜索

组合模式匹配：压缩文本中的高效搜索

在当今信息爆炸的时代，文本数据的存储和处理变得至关重要。文本压缩技术可以有效节省存储空间和 I/O 时间，而模式匹配则是在海量数据中查找特定信息的关键操作。将这两者结合起来，即实现压缩文本中的模式匹配，成为了计算机科学领域的一个重要研究方向。

会议与研究概述

第十届组合模式匹配年度研讨会于 1999 年 7 月 22 - 24 日在英国华威大学举行。会议论文集收录了从 26 篇摘要中精选出的论文，此外还有来自 AT&T 实验室研究的 Joan Feigenbaum 和华威大学生物系的 David Jones 带来的特邀讲座。研讨会前还举办了为期两天的暑期学校，吸引和培训了年轻研究人员。

组合模式匹配（CPM）主要研究字符串以及更复杂模式（如树、正则表达式、图、点集和数组）的搜索和匹配问题。其目标是挖掘这些结构的非平凡组合性质，并利用这些性质提高相应计算问题的性能。近年来，该领域的高质量研究不断涌现，使其从零散的研究成果发展成为一个成熟的算法领域。随着万维网、计算生物学和多媒体系统等应用对速度和效率的需求不断增加，CPM 领域也在持续发展。

压缩文本模式匹配的多种方法

Shift - And 方法在 LZW 压缩文本中的应用

• 背景与动机 ：压缩文本中的模式匹配一直是组合模式匹配领域的热门话题。以往的研究大多从理论角度出发，而实际应用中，压缩搜索是否比解压后再搜索更快并不明确。Shift - And 方法在经典模式匹配中效率较高，尤其当模式长度不超过计算机字长（通常为 32）时速度很快。因此，将该方法应用于 LZW 压缩文