之前我的文章中，介紹了kmp，bm，ac，wm等幾個經典的模式匹配演算法，本文我將對常用的模式匹配演算法做一小結。
模式匹配演算法的關係圖如下所示：
這裡有幾個我的文章中暫時沒有涵蓋的演算法，這裡做一簡要說明。
rabin-karp演算法，這是乙個基於雜湊值的模式匹配演算法，根據雜湊演算法，將長度為m的模式串計算乙個雜湊值，然後對於目標串中各長度為m的子串分別計算雜湊值，與模式串的雜湊結果相比較，只有雜湊值相同的，才會再執行與模式串的逐一字元比較。這個演算法的適應性很強，如果選擇比較優秀的雜湊演算法，可以在近似o(n)的時間複雜度內完成匹配操作。但是美中不足的是，雖然雜湊計算的運算開銷不是很大，但是對於字串匹配這種每秒鐘可能需要執行數萬次的基本運算來說，雜湊計算可能就是比較大的負擔了，其在實際應用中使用的不多，但是雜湊思想也是解決模式匹配的重要手段，wm演算法就受到了該演算法的啟發。
自動機演算法，我在《kmp演算法詳解》一文中，略微提到了一下，實際上kmp演算法構造的next表，就乙個簡化的和輸入字元集合不相關的自動機。自動機是解決模式匹配問題最經典，也最為有效的方法。kmp，bm，ac演算法無一沒有它的影子，但是自動機也有無法克服的缺點，就是構造模式串所對應的自動機的成本較高。在一般的單模式匹配場景中，構造模式串自動機的開銷，很可能比用樸素的模式匹配演算法執行一次對目標串的匹配還要高，這使得自動機演算法的實用價值大大下降，不過正因為此，才促使人們去研究如何以較低的成本計算模式串的自動機，或者說叫做狀態轉移表，從而催生出像kmp這樣的精妙演算法的誕生。
boyer-moore-horspool演算法，是bm演算法的乙個簡化版本，由於bm演算法中的好字尾表計算成本不低，horspool於2023年提出這個bm簡化演算法，拋棄了好字尾表跳轉，只使用壞字元跳轉規則.在最好情況下，也可以獲得o(m/n)的時間複雜度（m是目標串長度，n是模式串長度），但是對於某些壞情況，時間複雜度仍可能為o(mn)。
這些演算法共同構成了模式匹配的發展脈絡，在實際應用中，更多的情況下並不是使用這其中的某乙個典型演算法，而是將多個演算法的思想結合起來，進一步優化模式匹配的效率。以wm演算法為例，其本身就借鑑了bm演算法和rk演算法的核心思想，如果在發現shift為0的一組備選模式集合之後，再使用ac演算法的自動機來執行對備選模式集合的匹配操作，則相較於wm兩人**中所用的逐一匹配方法，效率還會有提高。同樣，對於ac演算法，如果使用wm演算法中的壞字元塊跳轉，將目標串中，模式集合不存在的字串行跳過，也會大幅提公升效率。總結起來，解決模式匹配無外乎壞字元，自動機，雜湊三種基本工具而已，只要這三種工具讀者爛熟於胸，對於任何的模式匹配問題，解決方案只是信手拈來而已。
這些演算法，都是前人的智慧型結晶，對於我們來說，更多的時候是拿來主義，用用而已，但是對於那種並非課後作業題的應用場合，我們還是有必要去深刻了解他們的具體細節。沒有對這些演算法的深刻理解，我們就不會了解哪個演算法用在那個場景更合適，如何僅作小小的修改就能解決效能問題。就單模式匹配而言，kmp作為最穩定的匹配演算法當仁不讓，但是對於絕大多數情況，樸素的模式匹配演算法就足夠了，特別是對於像中文這樣字首自包含很不常見的象形文本。而如果要追求絕對速度，則bm演算法才是真正的王道，但是你需要考慮如何優化好字尾的計算開銷。如果覺得好字尾的計算搞不定，又想有不錯的速度表現，那麼bmh演算法也是可以參考的利器。在多模式應用場景，如果你對要處理的模式集合一無所知，那麼你很難將wm應用於這樣的場合，個別的畸形模式可能會讓演算法的效率大打折扣，還是乖乖的使用ac演算法，但是實際上你也輕鬆不到**去，如何權衡ac演算法的自動機開銷，將是你無法迴避的問題。而對於更多的情況，特別是中文詞條處理，wm演算法還是可以找到更廣闊的應用天地的，只要你的手頭有乙個足夠好用的字典庫。所以更多的時候演算法的應用沒有最優只有權衡。
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perl 模式匹配
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模式匹配。。。openCV
參考http www.cnblogs.com xrwang archive 2010 02 05 matchtemplate.html 和 learning opencv 模板匹配的工作方式 模板匹配的工作方式跟直方圖的反向投影基本一樣，大致過程是這樣的 通過在輸入影象上滑 像塊對實際的影象塊和輸入...