Flexible Pattern Matching in Strings pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Cambridge University Press

作者:Gonzalo Navarro

出品人:

页数:232

译者:

出版时间:2007-7-30

价格:USD 64.99

装帧:Paperback

isbn号码:9780521039932

丛书系列:

图书标签:

• 算法
• 字符串
• Strings
• 计算机科学
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• 编程
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• 模式匹配
• 算法设计
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• 文本搜索
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• 计算机科学

《字符串模式匹配的灵活之道》 字符串模式匹配，作为计算机科学中最基础且应用最为广泛的技术之一，其核心在于如何在庞大的文本数据中高效、精确地定位并提取我们所需要的信息。本书将带领读者深入探索这一领域，从最基本的匹配算法出发，逐步揭示那些能够应对复杂多变匹配需求的“灵活”之道。 本书并非枯燥的算法罗列，而是以清晰的逻辑和丰富的实例，层层递进地构建起对字符串模式匹配的深刻理解。我们不会仅仅满足于“找到”一个模式，更会关注“如何找到”、“如何更快地找到”、“如何处理不确定性”，以及“如何根据具体场景选择最合适的工具”。 第一部分：基础篇——奠定坚实的理论基石 我们从最原始的暴力匹配算法开始，理解其基本思想，并分析其局限性。在此基础上，我们将引入“预处理”的概念，这正是实现高效匹配的关键。 单模式匹配的经典算法： 朴素匹配（Brute-Force）： 尽管效率不高，但它是理解一切更高级算法的出发点。我们将详细剖析其工作原理，以及为何在某些情况下会显得力不从心。 KMP算法（Knuth-Morris-Pratt）： 学习如何通过构建“失配函数”（或称“前缀函数”）来避免不必要的文本指针回溯。我们将深入理解KMP算法的核心思想，以及如何通过巧妙的预处理，将匹配时间复杂度降至线性。 Boyer-Moore算法： 探索一种更为激进的匹配策略——从模式的末尾开始匹配。理解“坏字符规则”和“好后缀规则”，如何使得算法在实际应用中往往表现出比KMP更优异的性能。我们将详细讲解这两个规则的构建和应用。 正则表达式的启蒙： 在介绍完精确匹配的算法后，我们将引入正则表达式——一种更强大、更灵活的模式描述语言。本书将从最基础的字符、量词、分组等概念讲起，逐步引导读者理解如何用正则表达式表达各种复杂的匹配需求，例如特定格式的日期、邮箱地址、URL等。 第二部分：进阶篇——解锁高效与灵活的匹配能力 在掌握了基础匹配算法后，本书将进一步拓展视野，引入能够处理更复杂场景的工具和技术。 多模式匹配的挑战与解决方案： 当我们需要同时搜索多个模式时，逐一使用单模式算法将变得效率低下。本书将介绍如何有效地解决这一问题。 Aho-Corasick算法： 学习如何构建一个“有限状态自动机”（Trie树与KMP的结合），一次性处理多个模式的匹配。我们将详细解析其构建过程、状态转移以及如何高效地输出所有匹配结果。 模糊匹配与近似匹配： 现实世界的数据往往是不完美的，可能存在拼写错误、遗漏或多余的字符。本书将介绍处理这类“模糊”匹配的技术。 编辑距离（Levenshtein Distance）： 理解如何通过计算插入、删除、替换等操作的最小次数来衡量两个字符串的相似度。我们将探讨动态规划在计算编辑距离中的应用，以及如何利用编辑距离进行近似匹配。 其他模糊匹配方法： 简要介绍如Hamming距离、Jaccard相似度等概念，帮助读者了解不同场景下适用于何种模糊匹配策略。 字符串查找的高级策略： Suffix Array（后缀数组）： 学习如何构建一个能够高效查找字符串子串的数据结构。我们将深入理解后缀数组的构建算法（如DC3、SA-IS等），以及如何利用它实现O(m log n)或O(m+n)的查找。 Suffix Tree（后缀树）： 另一种强大的字符串查找数据结构，能够以线性时间构建，并支持多种字符串操作。我们将解析其结构特性和应用场景。 Suffix Automaton（后缀自动机）： 介绍一种更为紧凑且功能强大的字符串数据结构，能够表示一个字符串的所有后缀，并支持高效的模式匹配。 第三部分：实战篇——将理论应用于实际问题 理论的学习最终是为了解决实际问题。本部分将结合具体的应用场景，展示本书所介绍的各种技术如何被巧妙地运用。 文本编辑器与代码高亮： 探讨如何利用正则表达式和高效匹配算法实现文本的搜索、替换以及关键词的高亮显示。 搜索引擎的基石： 讲解倒排索引、TF-IDF等文本检索技术与模式匹配算法的紧密联系。 生物信息学中的DNA序列分析： 介绍在DNA、蛋白质等序列比对中，如何运用字符串匹配算法来寻找相似的基因片段。 网络安全中的入侵检测： 阐述如何通过模式匹配技术识别网络流量中的恶意签名和攻击模式。 自然语言处理中的词法分析与分词： 探讨在语言处理任务中，如何利用正则表达式和分词算法提取语言信息。 贯穿全书的理念： 权衡与选择： 没有任何一种算法适用于所有场景。本书将始终强调根据问题的特点、数据规模、性能要求等因素，选择最合适的匹配策略。 效率与空间： 深入分析各种算法的时间复杂度和空间复杂度，帮助读者理解算法之间的trade-off。 工程实现： 在介绍算法的同时，也会辅以代码示例，帮助读者理解算法的实际落地。 《字符串模式匹配的灵活之道》适合所有对字符串处理技术感兴趣的开发者、研究人员以及希望提升数据处理效率的学习者。无论您是初学者，还是有一定经验的工程师，本书都将为您提供一套系统、深入且实用的字符串模式匹配知识体系，让您在面对海量文本数据时，游刃有余，化繁为简。

评分☆☆☆☆☆

翻遍了网上书店，淘宝点，都买不到原版的书，有的只是复印版的，最后只得放弃收藏，从图书馆搞了一本复印，效果换不错，就是开本小了点，字体由原来的宋体变得有点窄，就有点像仿宋体（话说仿宋体竟然是由宋代那个艺术家皇帝的瘦金体启发设计的，另外宋体竟然是著名政治家秦桧...

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我最近在工作中遇到了一个棘手的难题，需要从海量的、格式不统一的文档中提取出特定的信息。传统的正则表达式匹配方式，因为文档格式的变异和信息表达的多种多样，显得效率低下且容易出错。因此，我迫切地希望找到一本能够帮助我解决这类问题的书籍，《Flexible Pattern Matching in Strings》这个书名，立刻吸引了我的眼球。我设想这本书将会介绍一些比标准模式匹配更强大、更灵活的技术。我希望书中能够详细讲解如何处理模糊匹配，例如通过编辑距离来衡量字符串的相似度，以及如何实现近似字符串匹配算法，以便在一定容忍度内找到目标模式。我还会关注书中是否会讨论一些更高级的主题，比如基于统计学的方法、或者是利用机器学习技术来识别更复杂的、甚至是非结构化的模式。我期待书中能够提供清晰的理论解释，并且能够通过丰富的实际案例来演示这些技术是如何应用于解决现实世界问题的。如果书中还能提供一些关于优化匹配性能的建议，那就更加理想了。这本书的 title 让我看到了解决我当前困境的希望，我希望它能够为我提供一套切实可行的解决方案。

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我是一名对算法理论充满好奇的学生，尤其对计算机科学中那些能够优雅地解决实际问题的数学模型和计算方法着迷。《Flexible Pattern Matching in Strings》这个书名，在我看来，就暗示着一种超越基础精确匹配的思维方式。我之前学习了KMP、Boyer-Moore等基础算法，它们在精确查找方面非常出色，但当我开始接触一些更复杂的文本分析任务时，我发现它们的应用范围受到了限制。我希望这本书能够带领我进入一个更广阔的领域，去探索那些能够处理“不那么完美”的匹配。例如，如何在存在噪声、错误或者变异的情况下找到潜在的模式？我期待书中能够深入探讨模糊匹配、近似匹配、甚至是一些基于序列比对的算法，比如在生物信息学中常见的Needleman-Wunsch或Smith-Waterman算法的思想。我也希望作者能够详细解释这些算法背后的数学原理，并可能提及一些相关的复杂度分析。如果书中还能包含一些算法的变种或者优化方法，那就更完美了。这本书的名字本身就带有一种探索未知、突破限制的意味，我希望能它能成为我开启更深入学习之路的敲门砖。

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作为一名资深软件工程师，我一直在寻找能够提升我在文本分析和信息提取方面能力的工具和方法。《Flexible Pattern Matching in Strings》这个书名立刻引起了我的兴趣。在实际开发中，我们经常需要处理复杂的文本数据，例如解析日志文件、分析用户评论、或者进行自然语言处理的初步工作。很多时候，传统的固定模式匹配方式显得力不从心。我迫切需要了解如何设计和实现能够处理更广泛、更灵活匹配需求的算法。我期望书中能够深入讲解一些高级的模式匹配技术，例如模糊匹配（fuzzy matching）的各种度量方法、近似字符串匹配（approximate string matching）的动态规划算法、以及可能涉及的概率模型或机器学习方法。我希望作者能提供清晰的数学原理推导，并辅以易于理解的代码示例，最好是能展示如何在实际项目中应用这些技术来解决具体问题。同时，我也关注书中是否会讨论性能优化方面的内容，因为在处理大规模文本数据时，算法的效率至关重要。这本书的 title 给了我很大的期待，我希望能它能够填补我在这一领域的知识空白，并为我提供切实可行的解决方案。

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这本书的封面设计就足够吸引人，一种简洁而又充满思考的抽象图案，仿佛预示着书中内容并非肤浅的介绍，而是要深入探索算法的本质。我一直对计算机科学中的模式匹配领域很感兴趣，特别是那些能够处理复杂、甚至是不太规则的匹配需求的算法。市面上有很多关于正则表达式或者基础字符串搜索算法的书籍，但它们往往停留在一个比较表面的层面，无法满足我对于“灵活”这一概念的期待。我希望找到一本能够真正解释，在面对各种模糊、不确定、甚至是动态变化的模式时，我们应该如何设计出高效且鲁棒的匹配策略。这本书的名字《Flexible Pattern Matching in Strings》恰恰点燃了我心中的那团火。我期待书中能够详细阐述各种高级模式匹配技术，例如模糊匹配、近似匹配、甚至是一些基于机器学习的模式识别方法。我希望作者能够给出清晰的理论讲解，并配以翔实的示例代码，最好是能涵盖几种主流的编程语言，这样我才能将学到的知识应用到实际项目中。我还会关注书中是否会提及一些业界常用的库和工具，它们是如何在底层实现这些灵活匹配功能的。总而言之，我对这本书寄予厚望，希望能它能成为我学习和实践模式匹配领域的一本重要参考书。

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我最近在寻找一本能够拓宽我在字符串处理方面知识边界的书籍，尤其是在需要处理大量文本数据、并且模式往往不是固定不变的情况下。很多时候，我们遇到的问题并非是简单的“精确查找”，而是需要找出“看起来像”的片段，或者是在一定容忍度内的匹配。因此，《Flexible Pattern Matching in Strings》这个书名立刻吸引了我的注意。我设想这本书可能会深入探讨那些能够应对“不确定性”和“多样性”的匹配算法。比如，如何处理用户输入时的拼写错误，如何识别相似但又不完全相同的短语，或者如何从海量日志中提取出具有某种模式但又不完全一致的信息。我特别希望书中能有关于编辑距离、相似度算法、以及一些启发式搜索方法的内容。如果作者能提供实际应用场景的案例分析，那就更好了。我曾遇到过一个项目，需要从用户反馈中提取出特定功能的描述，但用户表达的方式千差万别，标准化的匹配方式完全失效。我希望能在这本书中找到解决这类难题的思路和方法。这本书的封面设计也给我一种专业、严谨的感觉，让我相信它不是一本泛泛而谈的书，而是有深度、有价值的内容。

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浅尝辄止，基本上只看了单模式匹配。

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