线性平均时间（大部分情况下）内允许易位和倒位的字符串匹配

我们提出了一种高效算法，用于在文本$t$（长度为$n$）中查找给定模式$p$（长度为$m$）的所有近似出现，允许等长相邻因子的易位和因子的倒位。该算法基于一种高效的过滤方法，最坏情况下的时间复杂度为$\bigO(nm\max(\alpha, \beta))$，空间复杂度为$\bigO(\max(\alpha, \beta))$，其中$\alpha$和$\beta$分别是任何易位和倒位中涉及因子的最大长度。此外，我们证明在字符等概率且独立的假设下，只要$\sigma = \Omega(\log m / \log\log^{1-\epsilon} m)$（其中$\epsilon > 0$，$\sigma$是字母表大小），我们的算法平均时间复杂度为$\bigO(n)$。实验表明，新提出的算法在实际情况下取得了非常好的结果。