模式识别算法

过去，我不得不开发一个充当规则评估程序的程序。您有一个先行词和一些后继词(动作)，所以如果该先行词逃避了要执行的动作，则为true。

当时，我使用RETE算法的修改版本(只有三个是RETE的版本，只有第一个是公开的)用于模式匹配。我们在这里谈论的是一个大型系统，每个规则有数百万个操作，而某些运算符在多个规则中"重复"。

有可能我不得不用其他语言重新实现它，即使我在RETE方面经验丰富，有人知道其他模式匹配算法吗？有任何建议还是我应该继续使用RETE？

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TREAT算法类似于RETE，但不记录部分匹配项。因此，在某些情况下，它使用的内存可能少于RETE。同样，如果您修改了大量已知事实，那么TREAT可以更快，因为您不必花时间进行撤回。

还有一个RETE *，它通过保存一些联接节点状态来平衡RETE和TREAT之间的关系，具体取决于您要使用多少内存。因此，您仍然可以节省一些断言时间，还可以根据调整系统的方式节省内存和收回时间。

您可能还想看看LEAPS，它使用了惰性评估方案，并结合了RETE和TREAT的元素。

我只有RETE的个人经验，但似乎RETE *或LEAPS是更好，更灵活的选择。

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