1. ?WM（Wu-Manber）算法的簡單理解： （1）WM算法需要的參數： ∑：字母集 c： 字母集數目 m：模式串集合中，字符串長度最小的模式串的長度 B：字符塊長度，是shift表的索引，一般取2或者3 h：當前掃描過程中長度為B的模式串子串 T：文本串 N：文本串總長度 P=｛P1, P2....Pk｝：模式串集合 k：模式串的數目 C：前綴長度（PREFIX表使用） （2）WM算法的時間復雜度： O（BN/kM），由此可以看出，WM使用于大規模的模式串集合且模式串集合中最小長度較大的場景！ （3）WM算法的核心思想： WM算法是對BM算法的延伸繼承，用BM算法的核心框架，用字符塊來計算shift表（取代壞字符表）進行跳轉，在進行匹配時，用hash和prefix計算前后綴的hash值來從眾多可選的模式串中快速篩選出正確匹配的模式串。 （4）WM算法的三張核心表： shift表：用于記錄文本串向右移動的長度，即一張跳轉表（ps：有點類似BM算法的壞字符表，不過BM是針對單字符，WM是針對字符塊）。 hash表：hash表記錄了所有模式串后綴（長度為B）與模式串本身的映射關系。當shift[h]=0時，B與對應模式串P的映射關系，但是存在一對多的映射，因為模式串集合中存在相同后綴的模式串，所以hash表的value應該是一個鏈表的形式，存儲多個模式串（ps：當shift[h]=0時，說明匹配到了某模式串，此時要用hash表查匹配到了哪個模式串P） prefix表：prefix記錄了所有模式串前綴（長度為B）與模式串本身的映射關系。同hash表一樣，B與對應模式串P的映射關系存在一對多，所以prefix表的value也是一個鏈表的形式，存儲多個模式串。（ps：hash與prefix兩個表取交集極大地縮小了需要匹配的次數） 2. ?WM（Wu-Manber）算法的匹配過程： 當B個字符構成的子串h在模式串集合中沒有匹配，即shift[h]<0，則跳轉的距離是：m-B+1（相對保守的策略） 當B個字符構成的子串h在模式串集合中有匹配且非后綴，即shift[h]>0，則跳轉的距離是：shift[h]（相對安全的滑動） 當B個字符構成的子串h在模式串集合中且是后綴，即shift[h]=0，則查hash和prefix表確定匹配到了哪個模式串 3. ?WM（Wu-Manber）算法的簡單例子（來自joylnwang專欄-WM算法詳解）： 目標串target[1...10]=dcbacabcde，模式結合P={abcde,bcbde,abcabe}（ps：m=5，B=2，k=3，C=2），預處理后得到的三張表如下所示：

　　　　

WM算法的匹配過程是： ? ? （1）從i=5（因為m=5）開始執行算法，首先我們發現target[4...5] = ac（target[i-B+1](5-2+1)），SHIFT表中不存在ac，所以i = i+4?（shift表中沒找到，則 i += m-B+1） （2）此時i=9，發現target[8...9]=cd，查SHIFT[cd]=1，所以i += SHIFT[cd]。 （3）此時i=10，然后發現target[9...10]=de，?查SHIFT[de]=0，表明可能出現匹配到模式串的情況。 （4）查HASH[de]有兩個模式串abcde和bcbde；在target中取長度為C的從i-m+1開始的子串，即target[6...7] = ab，查PREFIX[ab] = abcde。此時確定模式串是abcde。 4. ?WM（Wu-Manber）算法的程序實例： 　　

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的浅谈WM算法的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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