| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 引言 | 第10-11页 |
| 1.2 大数据时代对数据搜索需求 | 第11-12页 |
| 1.3 数据压缩算法现状 | 第12-14页 |
| 1.4 模式匹配算法现状 | 第14-16页 |
| 1.5 本文的研究内容和主要方法 | 第16-17页 |
| 第二章 背景知识 | 第17-25页 |
| 2.1 LZ系列压缩算法 | 第17-24页 |
| 2.1.1 LZ77算法 | 第17-19页 |
| 2.1.2 LZ78算法 | 第19-21页 |
| 2.1.3 LZW算法 | 第21-24页 |
| 2.2 LZ系列压缩文本的存储形式 | 第24-25页 |
| 第三章 现有LZ系列压缩文本搜索方法 | 第25-37页 |
| 3.1 先解压再搜索的搜索方案 | 第25-26页 |
| 3.2 BM算法的匹配过程 | 第26-32页 |
| 3.3 直接在LZ系列压缩文件上搜索的BM算法 | 第32-37页 |
| 第四章 针对HORSPOOL算法和SUNDAY算法的改进 | 第37-49页 |
| 4.1 HORSPOOL算法的匹配过程 | 第37-38页 |
| 4.2 使用HORSPOOL算法直接在LZ压缩文本文件上进行搜索 | 第38-43页 |
| 4.3 SUNDAY算法的匹配过程 | 第43-46页 |
| 4.4 使用SUNDAY算法直接在LZ系列压缩文本文件上搜索 | 第46-49页 |
| 第五章 利用查询数组的LZW压缩文本上的搜索方案 | 第49-54页 |
| 5.1 对LZW算法的改进 | 第49-50页 |
| 5.2 利用查询数组的模式匹配算法 | 第50-54页 |
| 第六章 算法执行时间对比分析 | 第54-58页 |
| 第七章 总结与展望 | 第58-62页 |
| 参考文献 | 第62-67页 |
| 作者简介及在学期间取得的成就 | 第67-68页 |
| 致谢 | 第68页 |
