Порівняння між алгоритмом Ахо-Корасіка та алгоритмом Рабіна-Карпа

Я працюю над алгоритмами пошуку рядків, які підтримують пошук декількох шаблонів. Я знайшов два алгоритми, які здаються найсильнішими кандидатами з точки зору часу роботи, а саме Ахо-Корасик та Рабін-Карп . Однак я не зміг знайти жодного всебічного порівняння між двома алгоритмами. Який алгоритм є більш ефективним? Також, який з них більше підходить для паралельних обчислень та пошуку декількох шаблонів? Нарешті, для кого потрібно менше апаратних ресурсів?

Для алгоритму змінного струму фаза пошуку займає час , тоді як для RK це O ( n m ) . Однак час роботи для RK становить O ( n + m ), що робить його подібним до змінного струму. Мій попередній висновок полягає в тому, що RK здається практично кращим, оскільки йому не потрібно стільки пам'яті, як змінного струму. Це правильно?$O(n+m)$$O(nm)$$O(n+m)$

Асимптотичний аналіз часу роботи, ймовірно, не буде найкращим інструментом для вибору між цими двома алгоритмами: асимптотичний аналіз ігнорує постійні фактори, і постійні фактори тут будуть критичними. Два алгоритми мають в основному однаковий асимптотичний час роботи, тому асимптотичний аналіз, ймовірно, не дуже корисний для вибору між ними.

Натомість правильний вибір між двома алгоритмами здійснюється шляхом експериментального аналізу. Визначте репрезентативне навантаження, а потім порівняйте ефективність обох алгоритмів на вашому навантаженні на типи машин, які ви збираєтесь використовувати на практиці.

$O(nm)$$O(n+m)$

$O(n+m)$$c\cdot(n+m)$$c$$O(n+m)$

$O(n+m)$$O(nm)$

Однак я не зміг знайти жодного всебічного порівняння між двома алгоритмами.

$O(n + m)$$O(n m)$

але wrt ваш неявний запит на "всебічне порівняння", деякі статті написані експериментально / емпірично, порівнюючи ці два та інші алгоритми з реальними даними та включають аналіз / порівняння плюсів / мінусів / компромісів різних алгоритмів, наприклад:

• Методика відповідності декількох рядків рядків: порівняльний аналіз / Хан, Патерія

• ПОРІВНЯЛЬНЕ ДОСЛІДЖЕННЯ ПРО СТРУДНІ АЛГОРИТМИ БІОЛОГІЧНИХ ПОСЛІДОВОК / Pandiselvam, Marimuthu, Lawrance