标签： algorithm pattern-recognition
在过去，我必须开发一个作为规则评估员的程序。你有一个先行者和一些联邦政府（行动），所以如果先行者躲到了真实的行动。
当时我使用了RETE algorithm的修改版本（有三个版本的RETE，只有第一个是公开的）用于先行模式匹配。我们在谈论一个大系统，每条规则有数百万次操作，一些操作员在几条规则中“重复”。
我可能必须用其他语言再次实现它，即使我在RETE中有经验，有没有人知道其他模式匹配算法？有任何建议或我应该继续使用RETE吗？
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TREAT算法类似于RETE，但不记录部分匹配。因此，在某些情况下，它可能比RETE使用更少的内存。此外，如果您修改了大量已知事实，那么TREAT可以更快，因为您不必花时间撤消。
还有RETE*通过保存一些连接节点状态（取决于您要使用多少内存）来平衡RETE和TREAT之间的平衡。因此，您仍然可以节省一些断言时间，但也可以节省内存和缩回时间，具体取决于您调整系统的方式。
您可能还想查看LEAPS，它使用惰性评估方案并包含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。