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提出了紧缩存储型Aho-Corasick算法变体,以异构的按需隐式存储取代同构的例行显式存储,从横向扇出压缩与纵向路径压缩2个方向入手,围绕着压缩稀疏事件表展开,当字符集大小σ=256时可将存储量缩减为原来的0.69%左右,而σ=64K时则达0.004%,即空间复杂度降为原来的(lbσ)/σ左右。依据扇出疏密程度的不同,分类采用了4种有针对性的快速事件定位方法,加之优化的失败迁移,使得存储量的大幅缩减不以速度的明显损失为代价,实验也证实了这一点。适用于需承载大型模式集和较长模式串而对时延和抖动都比较