提到多模式匹配演算法，就得說一下wu-manber演算法，其在多模式匹配領域相較於aho-corasick演算法，就好象在單模式匹配演算法中bm演算法相較於kmp演算法一樣，在絕大多數場合，wu-manber演算法的匹配效率要好於aho-corasick演算法。這個演算法是由吳昇（台灣）和他的導師udi manber在九十年代提出。當然，要想充分理解wm演算法如何加快多模式匹配的效率，還需要對bm演算法的深刻了解，可以參考我的另一篇文章《bm演算法詳解》。
在bm演算法中引入的壞字元跳轉概念，是bm演算法能夠在一般應用場景中，效率高於kmp演算法的主要原因。wm演算法在多模式匹配中，也引入了類似的概念，從而實現了模式匹配中的大幅度跳轉。但是在單模式應用場景，很少有哪個模式串會包含所有可能的輸入字元，而在多模式匹配場景，如果模式集合的規模較大的話，很可能會覆蓋很大一部分輸入字元，導致壞字元跳轉沒有用武之地。所以wm演算法中使用的壞字元跳轉，不是指乙個字元，而是乙個字元塊，或者說幾個連續的字元。通過字元快的引入，擴大了字元範圍，使得實現壞字元跳轉的可能性大大增加。
wm演算法一般由三個表構成，shift，hash，prefix。
shift表就相當於bm演算法中的壞字元表，其構建過程有如下幾點需要關注
hash表就是對應字元塊b，所有shift[b]=0的模式與b的對映關係。比如模式串abcde，bcbde，對於塊de，他們的shift值都是0，所以他們都由de索引。
實際上，在wm演算法中，是可以沒有prefix表的，但是對於字母文字來說，可能存在多個模式由乙個字元塊共同索引的情況，如上例，如果存在10個最末兩個字元為de的模式串的話，那麼在目標串中檢索出de組合之後，要用當前的子串逐個嘗試匹配這10個模式串，對於演算法效率影響很大。所以wm演算法同時擷取了模式串的乙個長度為2或者3的字首，構建prefix表。在執行中綴查詢的基礎之上，再執行字首查詢，縮小備選模式集，提高匹配效率。如上例，abcde，bcbde，有共同的字元塊de，使得shift[de]=0，如果沒有prefix表，就需要將游標向前移動5位，然後逐一嘗試匹配這兩個備選模式，如果有了prefix表，我們就可以用兩個模式的字首ab，bc再執行一次索引，一般情況下shift值相同，prefix也相同的模式串比例很小，本例中二者的字首是不同的，索引之後就只剩下乙個備選模式，此時執行一次字串比較即可判斷當前位置是否發現了匹配模式。
下面用圖來描述一下wm演算法所要維護的資料結構：
wm演算法執行模式匹配的流程如下。
對於目標串target，游標i，模式字首長度m，字元快長度b，字首長度c。我們取target[i-b+1...i]，查詢其在shift表中的對應值shift[target[i-b+1...i]]，如果找不到，則i+=m-b+1，如果其值為c(c != 0)，那麼我們i+=c，再執行上述操作。如果其shift值等於0，我們需要取出target[i-m+1...i-m+c]，然後在shift[de]=0對應prefix結合中查詢prefix[target[i-m+1...i-m+c]]，如果不存在，則將游標i+=1。如果存在則用target[i-m+1]開始的子串，依次匹配滿足條件的所有模式串，直到找到匹配模式，或者未發現匹配位置。然後i+=1，繼續向後查詢。
下面以wm演算法對目標串target[1...10]=dcbacabcde，模式結合p，的匹配過程來形象的說明一下。首先，對於模式集合p預處理之後的結果如上面的程式結構圖所示。然後從i=5開始執行演算法。首先我們發現target[4...5] = ac，shift表中不存在ac，所以i+4，到target[9]，此時發現target[8...9]=cd，shift[cd]=1，所以i+1，然後發現target[9...10]=0，我們取target[6...7]=ab，發現prefix[ab]對應的模式串是abcde，然後我們從target[6]開始用目標串與模式串比較，發現匹配模式abcde。
後繼：既然wm演算法也是堪稱經典的多模式匹配演算法，就不能迴避與ac演算法的比較。
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