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大规模模式串匹配算法的实现与优化的开题报告
一、选题背景
在日常生活与计算机科学中，字符串匹配是一种基本的操作。例如，在搜索引擎中，输入一个关键词，搜索引擎需要匹配文档中与关键词相符合的字符串；在文本编辑器中，查找某个字符串，需要匹配文本中与该字符串相同的子串。因此，字符串匹配是非常重要的基础内容之一。
一个经典的字符串匹配问题是模式串匹配。给定字符串S和模式串P两个串，判断S中是否有子串与P匹配。这个问题在文本搜索、数据压缩和计算机安全等领域都有广泛应用。在实际应用中，模式串通常比文本串要短，而文本串可能非常庞大。因此，高效的模式串匹配算法对于提高搜索、压缩和安全等应用的效率至关重要。
本次选题旨在研究大规模模式串匹配算法的实现与优化，以提高模式串匹配的效率。
二、研究内容
本次选题的具体研究内容包括以下方面：
1.综述大规模模式串匹配算法的研究现状和主要算法思路。
2.实现Naive算法、Rabin-Karp算法、Knuth-Morris-Pratt算法、Boyer-Moore算法和Shift-And算法等经典模式串匹配算法。
3.优化经典算法的实现，包括但不限于：
(1)优化内存分配；
(2)使用SIMD指令加速匹配过程；
(3)基于多线程或GPU并行计算等方法实现算法加速；
(4)研究局部性原理和程序的缓存效率，使效率更高。
4.实现大规模模式串匹配算法，包括但不限于：
(1)DivSufSort算法；
(2)SA-IS算法；
(3)Karp-Rabin算法。
5.对比不同算法的效率和空间性能，分析优缺点，探讨优化方向。
三、研究方法
1.阅读相关论文和书籍，了解模式串匹配的基本概念、经典算法思路和实现方法以及相关优化技术。
2.使用C++等编程语言实现经典算法，并对其进行性能测试和分析。
3.研究不同优化技术的优缺点，基于性能瓶颈和局部性原理设计相应的优化方案。
4.实现大规模模式串匹配算法，并与经典算法进行对比分析。
四、预期成果
1.实现Naive算法、Rabin-Karp算法、Knuth-Morris-Pratt算法、Boyer-Moore算法和Shift-And算法等经典模式串匹配算法，并对其进行性能测试和分析。
2.针对经典算法的性能瓶颈和局部性原理进行优化，实现优化算法并对其进行性能测试和分析。
3.实现大规模模式串匹配算法，并与经典算法进行对比分析。
4.撰写毕业论文并进行答辩。
五、研究意义
本次选题的研究价值在于：
1.探究大规模模式串匹配算法的实现与优化，为实际应用提供高效的解决方案。
2.提高对模式串匹配算法的理解，有利于进一步推动模式串匹配算法的研究和发展。
3.培养和提高研究者的算法实现和优化能力，为其未来的科研和工作打下良好的基础。