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Pattern Matching with Wildcards and Length Constraints


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Pattern Matching with Wildcards and Length Constraints
  • 书号：9787030474100
    作者：吴信东等
  • 外文书名：
  • 装帧：圆脊精装
    开本：B5
  • 页数：200
    字数：328
    语种：en
  • 出版社：
    出版时间：2016-03-17
  • 所属分类：
  • 定价： ￥98.00元
    售价： ￥77.42元
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本书围绕带有通配符和长度约束的模式匹配这一科学前沿问题进行算法设计与分析，系统、深入地阐述带有通配符和长度约束模式匹配的问题描述、算法设计、理论和实验结果分析。主要内容包括：①形式化描述带有通配符和长度约束的模式匹配问题，设计基于在线处理方式的精确匹配算法，并对其扩展以解决近似模式匹配问题；②提出基于位并行技术的模式匹配算法，提高搜索效率；③提出“网树”结构，计算指数量级模式匹配解的个数；④提出“子网树”结构，解决一般通配符约束问题；⑤设计启发式算法，提高带有通配符约束模式匹配解的完备性。
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  • Contents
    Preface
    Chapter 1 Introdiction 1
    1.1 The Aim and Focus of This Book 1
    1.2 Overview 2
    1.3 Basic Concepts 5
    Chapter 2 The SAIL and SAILAPPROX Algorithms 9
    2.2.1 The Significance ofthe OneoffCondition 9
    2.2.2 Issues for Considerations 10
    2.2.3 Algorithm Design 12
    2.2.4 ARunning Example 15
    2.2.5 Correctness Analysis18
    2.2.6 Completeness Analysis 23
    2.2.7 Time and Space Complexities 27
    2.2.8 Discussions 28
    2.3 TheSAILAPPROXAlgorithm 29
    2.3.1 Problem Definition 29
    2.3.2 Algorithm Design 30
    2.3.3 Correctness Analysis 34
    2.3.4 Time and Space Complexities 36
    2.4 Conclusions 36
    2.5 0therAlgorithms and References 37
    Chapter 3 Pattern Matching Based on Bitparallelism 39
    3.1 Introduction 39
    3.2 The BPBM Algorithm 40
    3.2.1 Pattern Searching with Two Automata 40
    3.2.2 Extending Bitparallelism Operation for Flexible Pattern with Multiple Wildcards 41
    3.2.3 0nline Sequential Pattern Matching 42
    3.2.4 0ffline Occurrence Pruning 46
    3.2.5 Complexity Analysis 46
    3.2.6 Experiments 47
    3.3 Multiplepattern Matching 53
    3.3.1 Basic Concept 53
    3.3.2 Prefix NFA and Suffix NFA 53
    3.3.4 0ccurrence Verification 55
    3.3.5 0ccurrence Printing 56
    3.3.6 BWW and FWW Algorithms 57
    3.3.7 Complexity Analysis 58
    3.3.8 Experiments 59
    3.4 Pattern Matching with Arbitrarylength Wildcards 63
    3.4.1 Problem Definition 63
    3.4.2 Bitparallelism withArbitrarylength Wildcards 63
    3.4.3 Algorithm Design 64
    3.4.4 Time and Space Complexities 68
    3.4.5 Global Length Constraint 69
    3.4.6 Experiments 70
    3.5 Conclusions 75
    3.6 0ther Algorithms and References76
    Chapter 4 EfficientAlgorithms for Counting the Number ofOccurrences 77
    4.1 Introduction 77
    4.2 The PAIGAlgorithm 78
    4.2.1 Problem Definition 78
    4.2.2 An Illustration Example 79
    4.2.3 AlgorithmDescription 81
    4.2.4 Complexity Analysis 83
    4.2.5 Algorithm Enhancements 84
    4.2.6 Global Length Constraints 88
    4.2.7 Pattern Matching Frequency 89
    4.2.8 Experiments 90
    4.3 The NAMEIC Algorithru Based on Nettree 93
    4.3.1 The Definition of Nettree 93
    4.3.2 The NAMEIC Algorithm 94
    4.3.3 Correctness 96
    4.3.4 An Illustration Example 96
    4.3.5 Analysis 97
    4.3.6 Experiments 99
    4.4 Conclusions 100
    4.5 0therAlgorithms and References 101
    Chapter 5 Pattern Matching with General Gaps 103
    5.1 Introduction 103
    5.2 Strict Pattern Matching with General Gaps 104
    5.2.1 Problem Definition and Theoretical Analysis 104
    5.2.3 The SETS Algorithm Design 113
    5.2.4 Complexity and Completeness Analysis 114
    5.2.6 Experiments 117
    5.3 Approximate Pattern Matching with General Gaps 121
    5.3.1 Problem Definition and Analysis 121
    5.3.3 TheSETAAlgorithm 130
    5.3.4 Analysis131
    5.3.5 A Running Example 132
    5.3.6 Experiments 133
    5.4 Conclusions 138
    5.5 0therAlgorithms and References 139
    Chapter 6 The WOWAlgorithm 141
    6.2 Nettree(P,S) and Degree 142
    6.2.1 Nettree(P,S) 142
    6.2.2 Centralitydegree 143
    6.2.3 Subtree 144
    6.3 Weighted Centralization Measure 145
    6.4 Algorithm Design 147
    6.4.1 WOW Algorithm 147
    6.4.2 Theorems 151
    6.4.3 Complexity Analysis 154
    6.5 Experiments 155
    6.5.1 Experiments on DNA Sequences 156
    6.5.2 Experiments on Artificial Data 159
    6.5.3 Experiments on Parameter 8 162
    6.6 Conclusions 164
    6.7 0ther Algorithms and References 165
    Chapter 7 The RBCT Algorithm 167
    7.1 Introduction 167
    7.2 Leftmost Strategy 168
    7.3 Problem Definition 169
    7.4 CluTree 169
    7.4.1 The Structure and Property of the CluTree 170
    7.4.2 Path Selection and Pruning 171
    7.5 RBCT Algorithm 174
    7.5.1 AlgorithmDescription 174
    7.5.2 Complexity Analysis 177
    7.5.3 ARunning Example 177
    7.6 ImprovingAlgorithm Performance 180
    7.7 Experiments 183
    7.8 Conclusions 187
    7.9 0therAlgorithms and References 188
    References 189
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