| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-12页 |
| 1.1 引言 | 第11页 |
| 1.2 两种构造方法比较 | 第11页 |
| 1.3 本文工作 | 第11页 |
| 1.4 组织结构 | 第11-12页 |
| 第2章 研究背景 | 第12-22页 |
| 2.1 正则表达式 | 第12-14页 |
| 2.1.1 使用正则表达式描述模式集合 | 第12-13页 |
| 2.1.2 正则表达式的定义 | 第13-14页 |
| 2.2 正则表达式对应的 NFA | 第14-16页 |
| 2.3 构造模拟 NFA | 第16-17页 |
| 2.4 Thompson 自动机 | 第17-19页 |
| 2.5 确定有限状态自动机 | 第19-20页 |
| 2.6 经典自动机构造时间对比实验 | 第20-22页 |
| 第3章 完美哈希函数 | 第22-35页 |
| 3.1 最小完美哈希函数 | 第22页 |
| 3.2 RAM 算法 | 第22-28页 |
| 3.2.1 RAM 算法的基本组成 | 第23-24页 |
| 3.2.2 RAM 算法的详细步骤 | 第24-28页 |
| 3.2.2.1 RAM 算法过程的说明 | 第24-25页 |
| 3.2.2.2 RAM 算法的构造过程 | 第25-28页 |
| 3.3 确立哈希函数集合 | 第28-35页 |
| 3.3.1 利用无相图的算法 | 第29-31页 |
| 3.3.2 算法时间复杂度的分析 | 第31-32页 |
| 3.3.3 算法实例 | 第32-34页 |
| 3.3.4 RAM 算法实验 | 第34-35页 |
| 第4章 Glushkov 自动机存储空间的优化方法 | 第35-42页 |
| 4.1 Glushkov 自动机简介 | 第35-36页 |
| 4.2 Glushkov 自动机的比特并行方法 | 第36-37页 |
| 4.3 压缩Td 表空间方法 | 第37-40页 |
| 4.3.1 利用移位和数组实现空间压缩 | 第38-39页 |
| 4.3.2 通过二维数组查找数据 | 第39页 |
| 4.3.3 使用完美哈希函数优化存储空间 | 第39-40页 |
| 4.4 实验结果 | 第40-42页 |
| 第5章 GPU 对哈希函数计算的研究 | 第42-51页 |
| 5.1 图像处理器简介 | 第42-43页 |
| 5.2 CUDA 平台介绍 | 第43-44页 |
| 5.3 CUDA 特性 | 第44-46页 |
| 5.4 处理字符串的高效哈希算法 | 第46-49页 |
| 5.5 CPU 和 GPU 实现哈希算法的对比实验 | 第49-51页 |
| 第6章 结论与下一步工作 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-55页 |
| 作者简介及在学期间所取得的科研成果 | 第55-56页 |
| 致谢 | 第56页 |